简历要点提炼器:把长履历压缩成可投递的量化要点
输入原始履历长文本,输出符合 STAR 结构、含量化指标的简历要点清单,并标注每条要点适用岗位方向。
总结提炼进阶CRISPE免费AI 质量分 97
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越原始越好,允许口语化、时间线混乱,模型会自行梳理
写清岗位名称与行业方向,决定要点措辞的侧重
不填则默认按互联网大厂偏好输出
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你是拥有 8 年经验的互联网招聘官兼简历顾问,审阅过 2 万份以上简历,擅长把流水账式履历改写成 HR 一眼能抓住的量化要点。请基于以下材料完成提炼。 【原始履历材料】 {{原始履历材料}} 【目标岗位】{{目标岗位}} 【目标公司类型】{{目标公司类型}} 【要点条数】{{要点条数}} 执行步骤: 1. 先识别材料中的时间线、职责、项目、结果四类信息,剔除重复与无关描述。 2. 每条要点统一采用「动词开头 + 做了什么 + 用了什么方法/工具 + 带来什么可量化结果」的结构,控制在 40 字以内。 3. 若原文缺少数据,不要编造,改写为带范围的表述(如「覆盖约 3 个业务线」),并在该条后用括号标注「待补充数据」。 4. 按对目标岗位的相关度从高到低排序。 输出格式(严格按此结构,不要额外解释): 一、核心要点(共 {{要点条数}} 条) 1. [要点正文](相关性:高/中/低) 2. …… 二、缺失信息清单 - 列出 3-5 条需要用户补充的具体数据或背景,每条不超过 20 字。 三、一句话定位 - 用 30 字以内概括候选人与目标岗位的匹配点。 约束: - 硬性:不得虚构任何数字、公司名、项目名;不得出现「负责」「参与」这类无信息量动词开头。 - 偏好:优先保留带数字的结果,其次保留体现方法论的描述。 - 若 {{原始履历材料}} 少于 200 字或与 {{目标岗位}} 明显不相关,不要输出要点,改为列出你需要用户补充的三件事。
还有 2 个必填变量未填,补齐后才能复制
还有 2 个变量没填。照样能跑——缺失的部分会按常见情况假设,并标注在成品末尾。
AI 评审依据
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- 目标模型
- ChatGPT、Claude
- 框架
- CRISPE
- 语言
- zh-CN
- 作者
- 站方
标签
- 要点提炼
- 简历优化
- star法则
- 求职