填岗位、年限和目标，立刻生成一段可以直接粘进 Gemini 的中文提示词。 5 套预设：改写要点 / 对齐 JD / 面试复盘 / 中英翻译 / 简历初稿，一键复制，无需注册。
① 选一个用途
全部在浏览器本地拼接，内容不上传。生成的提示词里已经写死了 「禁止编造指标、公司名与时间」的约束 —— 这是 Gemini 改简历最容易翻车的地方。
你是一名资深中文简历顾问，服务对象是应聘「数据分析师」的候选人（工作年限：3-5 年）。 本轮目标：拿到更多面试机会。 请把下面的经历改写成 3~5 条简历要点，规则： 1. 每条 40~60 字，用强动词开头（主导 / 搭建 / 重构 / 推动 / 交付），不要用「负责 / 参与 / 协助」。 2. 每条结构固定为「动作 + 做法 + 量化结果 + 业务影响」。 3. 只使用我提供的事实；缺数字的地方用【待补充：需要哪个数据】标注，禁止编造任何指标、公司名与时间。 4. 去掉第一人称和空泛形容词（很多、优秀、丰富）。 5. 输出 Markdown 列表，最后单列一节「需要我补充的数据」。 我的经历素材： 负责公司数据报表的开发和维护 参与用户增长项目，配合运营做活动 帮业务部门解决日常取数问题
上面的生成器就是把这 5 段模板填上你的参数。你也可以直接复制原文，自己替换花括号里的占位符。
把流水账式的经历改成「动词 + 量化 + 影响」，缺数据的地方强制标注而不是编造。
你是一名资深中文简历顾问，服务对象是应聘「{ROLE}」的候选人（工作年限：{YEARS}）。
{COMPANY_LINE}本轮目标：{GOAL}。
请把下面的经历改写成 3~5 条简历要点，规则：
1. 每条 40~60 字，用强动词开头（主导 / 搭建 / 重构 / 推动 / 交付），不要用「负责 / 参与 / 协助」。
2. 每条结构固定为「动作 + 做法 + 量化结果 + 业务影响」。
3. 只使用我提供的事实；缺数字的地方用【待补充：需要哪个数据】标注，禁止编造任何指标、公司名与时间。
4. 去掉第一人称和空泛形容词（很多、优秀、丰富）。
5. 输出 Markdown 列表，最后单列一节「需要我补充的数据」。
我的经历素材：
{MATERIAL}
先抽 JD 关键词，再逐条比对简历覆盖情况，输出可执行的补齐建议。
你是一名熟悉 ATS（申请人追踪系统）筛选规则的招聘顾问。
目标岗位：{ROLE}，工作年限：{YEARS}。
{COMPANY_LINE}本轮目标：{GOAL}。
请分三步完成：
第一步：读下面的 JD，提取 8~12 个必须出现在简历里的硬关键词（技能、工具、业务名词），按重要度排序。
第二步：对照我的简历要点，输出三列表格：关键词 | 简历是否已覆盖 | 若未覆盖，可以用我的哪段真实经历补上。
第三步：给出 3 条改写建议，每条先指出原句问题，再给出改写示范。
约束：不得编造我没有的经历、技能与数据；无法覆盖的关键词请直接标注「需要补技能」。
JD 与我的简历素材：
{MATERIAL}
把面完的记忆变成下一场的准备清单，而不是只得到一句「你表现不错」。
你是一名面试教练。我刚面完「{ROLE}」岗位，工作年限：{YEARS}。
{COMPANY_LINE}本轮目标：{GOAL}。
请基于我的面试回忆做复盘，输出四个部分：
1. 问题清单：把我记录的问题归类为（技术基础 / 项目深挖 / 行为面 / 反问环节），标出被反复追问的点。
2. 逐题诊断：我的回答缺什么（结构、数据、深度、业务视角），每题给一句话结论。
3. 重写示范：挑 3 道答得最差的题，用 STAR 结构给出 150 字以内的示范答案，只能使用我提供的真实经历。
4. 下一场准备清单：3 件今天就能做的事，加 2 个必须补的知识点。
约束：不要安慰我，直接指出问题；不要编造我没说过的项目细节。
我的面试回忆（问题 + 我当时的回答）：
{MATERIAL}
中译英最大的坑是数字被改写和中式表达直译，这段提示词把两者都堵住。
你是一名中英双语简历翻译，服务对象是申请「{ROLE}」的候选人（工作年限：{YEARS}）。
{COMPANY_LINE}本轮目标：{GOAL}。
请把下面的中文简历要点翻译成美式英文简历表达，规则：
1. 过去式 + 强动词开头（Led / Built / Drove / Delivered），禁止使用 Responsible for。
2. 所有数字、时间、单位原样保留，不四舍五入，不新增任何数据。
3. 中国语境专有名词（如「双非」「校招」「国企」「三方协议」）用一句解释性表达，不要直译。
4. 输出中英对照两列表格，方便我逐条核对。
中文原文：
{MATERIAL}
先让 Gemini 问你问题再动笔，这是避免它凭空捏造经历最有效的一招。
你是一名资深中文简历顾问。我要应聘「{ROLE}」，工作年限：{YEARS}。
{COMPANY_LINE}本轮目标：{GOAL}。
请按下面的顺序执行，不要跳步：
第一步：根据这个岗位，先向我提 6~8 个问题（围绕项目规模、核心指标、职责边界、技术栈、业务结果），等我回答。
第二步：我回答后，输出 Markdown 简历初稿，结构为：求职意向 / 工作经历 / 项目经历 / 专业技能 / 教育经历。
第三步：所有我没提供的信息一律写成【待补充】，禁止编造公司、时间、指标与奖项。
第四步：最后给出一份「还缺什么」清单，按重要度排序。
我目前能提供的素材：
{MATERIAL}
一条能用的 Gemini 简历提示词必须包含四个要素：角色设定、岗位与年限、输出格式、禁止编造的约束。 缺任何一个，产出的都是看起来漂亮但面试对不上的内容。
上面生成器输出的每段提示词都自带这四要素，直接复制即可。
三步：① 用生成器拿到提示词并贴进 Gemini → ② 把它标注的【待补充】换成你的真实数字 → ③ 把最终要点贴回 AI 简历姬排版导出。
一次性把岗位、年限、目标、经历素材全给它。Gemini 上下文窗口够长，别挤牙膏式追问。
凡是【待补充】的位置，翻出你的周报、看板、复盘找真实数字；实在没有就写范围或频次。
Gemini 不负责排版。把要点贴回 AI 简历姬，选模板后导出 ATS 友好的 PDF / Word。
面完 2 小时内，把记得住的问题和自己的原话原样敲下来，用「面试复盘」模板让 Gemini 分类、诊断、重写示范答案。
复盘的价值不在于知道自己答砸了，而在于三件事：
想要有人陪练而不只是文字复盘，可以用 AI 模拟面试。
只做要点改写和翻译，免费版足够；需要一次读完长 JD、作品集或多轮迭代整份简历时，Pro 的长上下文与稳定性才有价值。
判断标准很简单：你的输入是否超过一屏。改 3~5 条经历、翻译一段中文，免费版和 Pro 的差别肉眼难辨； 但把「完整 JD + 完整简历 + 面试记录」一次性丢进去做交叉分析时，长上下文的优势才显现。
需要提醒的是：模型档位不解决编造问题。Pro 同样会在你没给数字时给出一个「看起来合理」的百分比， 所以提示词里的禁止编造条款不能省。具体功能与价格以 Gemini 官方页面 为准。
三个坑：替你编数字、翻译腔中文、排版信息全丢。前两个靠提示词约束，第三个必须换工具。
| 坑 | 表现 | 怎么解 |
|---|---|---|
| 编造指标 | 凭空出现「提升 35%」 | 提示词写死「缺数字用【待补充】标注」 |
| 翻译腔 | 「赋能」「闭环」堆砌，不像中文简历 | 要求「用中文求职场景的自然表达」并限定字数 |
| 排版丢失 | 复制到 Word 后格式全乱、PDF 解析失败 | 用 Markdown 转 PDF 或 AI 简历姬导出 |
Gemini 的长上下文适合一次吞完「JD + 简历 + 面试记录」做交叉分析；国内模型在中文求职语境（校招、三方、国企）上的表达更顺。
实操上不必二选一：用 Gemini 做长文档分析与英文简历，用国内模型润色中文表达。 本页的模板换个模型同样能用，只是要把「中文求职场景」这句约束留住。
其他模型的提示词写法见 ChatGPT 写简历、 DeepSeek 写简历、 Kimi 写简历、 豆包写简历。
一条能用的提示词必须包含四要素：角色设定（资深中文简历顾问）、岗位与工作年限、输出格式（条数/字数/Markdown）、禁止编造的约束。缺任何一个，产出的都是看起来漂亮但面试对不上的内容。
只做要点改写和翻译，免费版足够。需要一次读完长 JD、作品集或多轮迭代整份简历时，Pro 的长上下文才有价值。但模型档位不解决编造问题，提示词里的禁止编造条款不能省。具体功能与价格以 Gemini 官方页面为准。
会。你没提供数字时，模型倾向于给出一个看起来合理的百分比。本页生成的每段提示词都写死了「缺数字的地方用【待补充】标注，禁止编造任何指标、公司名与时间」，把编造的口子先堵上。
面完两小时内，把记得住的问题和自己当时的原话原样敲下来，越接近原话越好。然后用本页的面试复盘模板，让 Gemini 做问题分类、逐题诊断、STAR 重写示范和下一场准备清单。
Gemini 只负责内容，不负责排版。把它输出的 Markdown 要点贴回 AI 简历姬选模板导出 ATS 友好的 PDF 或 Word，或者用站内的 Markdown 转 PDF 工具直接排版。
可以，模板不依赖 Gemini 的专有能力。换模型时保留「中文求职场景」和「禁止编造」两句约束即可；差别主要在超长输入的处理能力上，Gemini 的长上下文在一次读完 JD 加简历时更稳。
围绕 Gemini简历 继续看相关文章、简历模板和范文示例，方便顺着同一主题继续往下找。
TEMPLATES
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