中文履歷求職提示詞產生器

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By AI Tools Desk

關於這個工具

依目標職位、技能與成果，建構中文履歷/求職信提示詞

免費中文履歷提示詞產生器：依目標職位、技能與量化成果組裝提示詞，適配任意大模型。瀏覽器本機執行。

RT-AI-052 · AI Tools

用一個簡單的表單，拼出乾淨、結構化的中文提示詞，讓大模型幫你撰寫或潤飾履歷、求職信或自我介紹。填好目標職位、工作背景、核心技能、量化成果、文件類型、語氣與篇幅，隨後直接複製到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心或智譜中使用。全部在你的瀏覽器本機拼接，不向伺服器傳送任何內容，也不會呼叫任何模型。

提示：本工具只負責拼接文字。請自行把結果複製到 DeepSeek / 通義千問 / 豆包 / Kimi 等模型中——不會呼叫任何模型，也不會向任何地方傳送內容。請勿填入身分證號、住址等敏感個人資料。

你的履歷提示詞

本中文履歷求職提示詞生成器的運作原理

填寫目標職位與文件類型

先在第一格填入你要應徵的目標職位（如「網際網路產品經理」），再選擇要產生的文件類型——履歷重點、求職信、自我介紹還是面試自我介紹。這兩項決定了提示詞的方向，讓大模型一開始就知道在為誰、寫什麼。

補全工作背景、核心技能與成果

依序填寫你的工作年資與背景、核心技能，以及最關鍵的「主要成果」。成果務必量化（如「帶領 5 人團隊，半年內將轉換率提升 23%」）——量化成果是履歷從平庸走向出彩的分水嶺，也是大模型最需要的原材料。

設定語氣與篇幅

指定語氣風格（如「專業穩重」或「真誠有親和力」）和篇幅要求（如「求職信控制在 300 字以內」）。這能讓產生的文字既貼合產業調性，又不至於冗長，方便你直接採用或微調。

複製提示詞到大模型

點擊「複製」，把拼好的提示詞貼到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心或智譜的對話框，模型即會據此為你撰寫或潤飾。全部在瀏覽器本機拼接；請注意不要把身分證號、住址等敏感個人資料填入並傳送給第三方模型。

本中文履歷求職提示詞生成器的運作原理

好履歷始於結構清晰的需求，而非某句「咒語」

當你讓中文大模型（DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心、智譜）幫你寫履歷、求職信或自我介紹時，產出的品質更多取決於你給它的需求是否清晰，而非某一句神奇的措辭。模型並不知道你的哪段經歷重要、哪些數字能證明你的價值、目標職位需要怎樣的語氣——這些都得由你說明。本工具把這份需求拼成一段結構化提示詞：你填好目標職位、工作年資與背景、核心技能、主要成果、所需文件類型、語氣與篇幅，它便拼成一段模型可以立刻執行的提示詞。其效果，就像一位認真的職涯顧問替你把需求說清楚，而這一切只需幾秒，且完全在你的瀏覽器中完成。

最關鍵的一格是「主要成果」，原則很簡單：一切盡量量化。「負責市場營運」無法說明你的水準，而「帶領 6 人團隊，半年內把月活從 2 萬做到 8 萬」則一目了然。數字是模型寫出亮眼履歷所需的原材料，你的精力應主要花在這裡。目標職位幾乎同樣重要：寫明職位，模型才能挑出與該職位最相關的經歷，並用招聘方的語言來描述你的技能，而不是把你的全部履歷一股腦堆上去。把核心技能與徵才要求對齊，你的初稿通過初篩的機率就會高得多。

「AI 寫出的履歷不好，往往是需求沒寫好，而非模型不行。給它明確的目標職位和量化成果，同一個模型就能寫出讓招聘方真正注意到的內容。」

量化成果與正確的文件類型，才是真正挑大梁的部分

選對文件類型會帶來截然不同的結果，這也是本工具把它單列為一格的原因。履歷以量化成果開路；求職信論證「為什麼偏偏是你」適合這家公司、這個職位；書面自我介紹要在最短篇幅內拋出三個最強亮點；而面試自我介紹則應像口語——自然、有節奏、約一分鐘。告訴模型你要哪一種，並設定語氣（財務職用「專業穩重」，新創公司用「真誠有親和力」），措辭便會隨之調整。再加上篇幅限制，產出就足夠精煉、可直接採用，而不是一大段還得自己刪減的長文。

有兩點提醒，決定了產出是「好用的初稿」還是「有風險的成品」。其一是隱私：本工具完全在你的瀏覽器中執行、不儲存任何內容，但你一旦把提示詞貼進第三方模型，就等於把這段文字交給了對方的服務——因此請把身分證號、住家地址、電話、銀行卡號等排除在外。職位、技能與成果，已是模型所需的全部。其二是準確：把產出當作高品質初稿，而非最終文件。模型擅長組織語言，但每一個數字、公司名稱與日期都需你親自核對，更絕不可讓它誇大或編造你並不具備的經歷。執行提示詞、批判性地通讀初稿、收緊某一欄位、再次複製——兩三輪下來，通常就能把泛泛的回答打磨成真正像你本人的履歷，並留下一段乾淨、可複用的提示詞。

別把身分證字號貼進提示詞

一份好履歷的核心是「量化成果」：用數字說明你做成了什麼，比一連串「負責…」的職責描述更有說服力。

讓大模型寫履歷前先給它清晰的目標職位，它才能挑出與該職位最相關的經歷，而不是平鋪直敘你的全部經歷。

求職信、自我介紹與履歷的寫法不同：求職信講「為什麼是我」，自我介紹重在 30 秒講清亮點，本工具讓你為每種文件單獨產生提示詞。

面試自我介紹宜口語化、有節奏，控制在 1 分鐘左右；在提示詞裡點明「用於口頭面試」，模型產出的措辭會更自然。

把核心技能與目標職位的徵才要求對齊（如職位要 SQL，你就突出資料分析），能顯著提高履歷通過初篩的機率。

中文履歷講究簡潔克制，避免空泛的形容詞；讓模型「多用動詞與數字、少用形容詞」往往效果更好。

同一段經歷可以讓模型按 STAR（情境—任務—行動—結果）結構改寫，邏輯更清楚，也更契合面試官的閱讀習慣。

本工具只產生提示詞、不呼叫模型；你需要自行把提示詞複製到 DeepSeek、通義千問等大模型中使用。

隱私提醒：撰寫履歷時不要把身分證號、住家地址、銀行卡號等敏感資訊填入第三方模型——職位、技能、成果就足夠了。

所有拼接都在你的瀏覽器本機完成，輸入內容不會上傳、不會被儲存，也不會呼叫任何模型。

常見問題

它不直接寫，而是幫你拼出一段高品質的「寫履歷」提示詞。你把目標職位、工作背景、核心技能、主要成果等填好，工具就產生一段結構化提示詞；再把它複製到 DeepSeek、通義千問、豆包等大模型裡，模型才會據此為你撰寫或潤飾履歷、求職信或自我介紹。
透過「文件類型」欄位，你可以分別為履歷重點、求職信、自我介紹、面試自我介紹產生對應提示詞。每種文件側重不同——履歷重成果、求職信重動機、自我介紹重亮點——選對類型，模型產出的內容才貼切。
DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心一言、智譜清言都適用；ChatGPT、Claude、Gemini 等也同樣可用。因為輸出是結構化純文字，與具體廠商無關，你可以貼到對話框或系統提示中。
因為「負責營運」這樣的職責描述無法體現你的水準，而「半年內把月活從 2 萬做到 8 萬」這樣的量化成果能讓招聘方一眼看到價值。把成果寫成帶數字的句子，模型據此擴寫出的履歷會專業得多。
不會。所有拼接都用純 JavaScript 在你的瀏覽器本機完成，你輸入的內容不會傳送到任何伺服器或第三方，也不會被儲存。但當你把產生的提示詞複製到第三方大模型時，請遵循下一條的隱私建議。
職位、技能、成果這類職業資訊通常可以；但請不要把身分證號、住家地址、電話、銀行卡號等敏感個人資料填入或傳送給第三方模型。本工具的欄位也刻意不要求這些資訊——它們對寫好一份履歷並非必需。
不必。留空的欄位會被自動省略。最少填好「目標職位」和「主要成果」就能得到可用的提示詞；再補上技能、語氣與篇幅，會讓模型產出的內容更貼合你的需要。
建議把它當作高品質初稿。大模型擅長組織語言、補全結構，但具體數字、公司名稱與事實需要你親自核對，確保真實無誤後再投遞。務必杜絕任何誇大或編造的經歷。
結構思路一致：都要寫明目標職位、背景、技能、量化成果、語氣與篇幅。差別在於用對應語言書寫並照顧其表達習慣——用中文寫中文履歷，模型產出的措辭會更自然、更符合本地招聘的閱讀習慣。
完全免費，無需註冊或登入，也沒有使用次數限制。它在你的瀏覽器中執行，不收集任何資料。

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