2026 最新｜STAR 法寫工作經歷完整教學：3 步驟打造高通過率履歷（附範例）

2026 履歷趨勢：為什麼 STAR 法則仍是求職必勝關鍵？

在人工智慧與自動化篩選系統（ATS）全面普及的 2026 年，企業人資部門每天仍會收到數以千計的履歷。許多求職者誤以為只要在履歷中堆砌關鍵字，就能順利通過篩選。然而，隨著 AI 模型的進化，單純的關鍵字已經不足以打動決策者；企業更重視的是「證據」與「脈絡」，而這正是 STAR 法則的核心價值。STAR 法則（Situation、Task、Action、Result）之所以歷久不衰，是因為它能將模糊的責任描述，轉化為具體、可量化的成就故事，這對於重視數據與成效的現代企業而言，是判斷人才潛力的黃金標準。

根據 2026 年的最新職場調查，高通過率的履歷都有一个共同點：內容不只是列出「我做了什麼」，而是完整呈現「我在什麼挑戰下，做了什麼行動，最後帶來什麼改變」。這種敘事結構不僅符合人資的閱讀習慣，更讓 AI 審閱系統能精準抓取與職缺相關的行為指標。對於求職者來說，掌握 STAR 法則不再是加分項，而是必備的職場溝通語言。無論你是新鮮人、轉職者，或是在職求職者，學會如何拆解自身經歷，並用 STAR 架構呈現，將是 2026 年求職戰場上最關鍵的競爭力。

STAR 法則實戰：3 步驟拆解你的工作成就

許多求職者雖然聽過 STAR 法則，但在實際撰寫履歷時，往往卡在如何將過往經歷轉化為符合架構的內容。這邊我們將 STAR 法則拆解為三個核心步驟，協助你從原本的「工作日記」升級為「成就報告」。首先，你需要回顧過往的工作經驗，找出那些最有挑戰性、最能體現你價值的專案。接著，依照我們接下來提供的步驟，一步步填入內容。請記得，這不僅是為了通過篩選，更是為了讓你在面試時，能夠有條不紊地講述自己的貢獻。

在開始拆解之前，請先準備好一份過往工作的清單，列出每個職位的「主要挑戰」、「你的行動」以及「最終結果」。不要擔心用詞不夠華麗，第一步是把事實先寫下來。接下來的步驟將教你怎么把這些事實，轉化為專業且具吸引力的敘述。我們會透過 Bad vs Good 的實例對比，讓你清楚看到差異，並掌握將平凡工作經歷升級為亮眼成就的技巧。現在，就讓我們進入第一步：情境（Situation）與任務（Task）的釐清。

步驟一：情境 (Situation) 與任務 (Task)

釐清專案背景與你被賦予的挑戰

撰寫履歷時，很多人會直接跳到「我做了什麼」，卻忽略了讀者（HR 或部門主管）需要先了解背景，才能理解你成就的重量。情境（Situation）指的是當時的環境、背景或市場狀況；而任務（Task）則是你在該情境下被賦予的具體職責或挑戰。這一步的目的是建立一個「基準點」，讓後續的行動（Action）與結果（Result）有對比的依據。例如，「負責社群經營」這句話很模糊，但如果加上情境與任務，變成「在公司預算被削減 30% 的情況下，接手成效不彰的 Instagram 帳號，目標是維持互動率不下降」，整個故事的張力就出來了。

在 2026 年的履歷中，情境與任務的描述不宜過長，但必須足夠精準。你需要讓閱讀者在短短幾秒內明白：你當初面對的是什麼級別的難題？是資源不足、流程混亂，還是市場競爭激烈？這段描述的關鍵在於「設定挑戰的難度」。如果難度設定太低，後面的成就看起來就微不足道；如果設定太高又不切實際，則會讓人懷疑真實性。因此，學會用一句話精準概括背景，是撰寫 STAR 履歷的第一個關鍵能力，也是展現你職場洞察力的機會。

Bad vs Good：描述不清 vs 精準定義難題

以下我們透過兩個具體案例，展示如何將模糊的經歷，轉化為精準的情境與任務描述。請注意，Bad 範例常見於許多求職者的初版履歷，而 Good 範例則是經過 STAR 思維優化後的結果，兩者的差異在於是否點出了「關鍵衝突」與「具體限制」。

案例一：行銷專員
Bad：「負責公司產品的行銷活動，協助提升品牌知名度。」
Good：「負責公司年度主力產品的上市行銷，在預算比前一年減少 20% 的情況下，面臨同業以低價策略激烈競爭的挑戰，任務是必須維持既有市占率並達成 15% 的銷售成長。」
解析：Good 範例明確指出了「預算減少 20%」與「同業低價競爭」這兩個具體的限制與挑戰，讓後續的行動更具參考價值。

案例二：專案經理
Bad：「管理跨部門專案，確保專案準時上線。」
Good：「接手一個因技術延遲與需求變更而滯後三週的跨部門開發專案，涉及工程、設計與業務三個單位，任務是在不影響核心功能的前提下，於一個月內追回進度並順利上線。」
解析：Good 範例點出了「延後三週」、「多部門溝通」與「時間緊迫」等具體痛點，這讓面試官能預期你將會面臨複雜的協調挑戰，從而對你的後續行動更感興趣。

步驟二：行動 (Action) 與結果 (Result)

強調「我做了什麼」與「帶來的具體效益」

當背景設定完畢後，接下來就是 STAR 法則的核心：行動（Action）與結果（Result）。這一步最常見的錯誤是把「行動」寫成「職責」。例如，「撰寫文案」是職責，「分析受眾痛點，改寫文案口吻，並進行 A/B testing」才是行動。行動描述的重點在於「我」，也就是你個人採取了哪些獨特的策略、方法或決策。在 2026 年，企業非常看重「自主性」與「解決問題的能力」，因此你需要具體寫出你做了什麼，而不是團隊做了什麼。

至於結果（Result），則是將行動的成效量化。這不僅僅是「成功了」或「表現很好」，而是必須包含具體的數字、百分比或顯著的質化改變。例如，「帶動業績成長」、「降低作業時間」、「提升客戶滿意度」等，都應該轉化為「業績成長 25%」、「作業時間縮短 2 小時/天」、「客戶滿意度從 75% 提升至 90%」。如果當時沒有精確數據，也可以使用「成為該季度的標竿案例」或「獲得主管公開表揚」等佐證。記住，結果是檢驗行動有效性的唯一標準，也是 HR 最重視的部分。

Bad vs Good：流水帳 vs 數據化成果

在這裡，我們將延續步驟一的案例，展示如何將「行動」與「結果」寫得既專業又有說服力。Bad 範例通常是責任的羅列，缺乏具體做法與衝擊；Good 範例則展示了策略性的思考與具體的量化成果，這正是高通過率履歷的標準寫法。

案例一：行銷專員（延續）
Bad：「我負責執行廣告投放與社群貼文，最後業績有成長。」
Good：「行動：我重新分析受眾輪廓，將預算集中在轉換率最高的 25-35 歲族群，並設計三組不同的廣告素材進行 A/B testing，同時優化了 Landing Page 的載入速度。
結果：在上市首月，廣告轉換率提升 40%，CAC（客戶獲取成本）降低 15%，最終帶動整體銷售額達成 18% 的成長，超越原本設定的 15% 目標。」
解析：Good 範例清楚寫出「分析」、「集中預算」、「A/B testing」等具體動作，並用「40%」、「15%」、「18%」等數據呈現結果，完全擊敗了模糊的 Bad 描述。

案例二：專案經理（延續）
Bad：「我每天召開會議追蹤進度，最後專案順利完成。」
Good：「行動：我引入敏捷開發（Scrum）流程，將剩餘工作拆解為每日衝刺（Daily Sprint），並建立跨部門的即時溝通頻道，親自協調工程與設計的資源衝突，砍掉兩個非必要的次要功能以確保核心時程。
結果：成功在 25 天內追回所有延誤進度，專案準時上線，上線首週系統穩定度 99.9%，無重大 Bug 回報，獲得高層的『最佳挽救專案』獎勵。」
解析：這裡的 Good 範例展現了具體的管理技巧（敏捷開發、砍功能）與驚人的量化成果（25天、99.9%），讓面試官一眼就能看出你的實力。

善用 AI 工具，將 STAR 法則轉化為高通過率履歷

雖然 STAR 法則提供了強大的思考框架，但許多求職者在實際撰寫時，仍會因為「用詞不夠專業」或「不知道如何量化」而卡關。在 2026 年，這正是 AI 工具發揮最大作用的時機。AI 不僅能協助你潤飾文字，更能透過數據分析，幫你找出最適合該職缺的 STAR 描述方式。這類工具能將你腦海中的零碎經歷，自動轉化為符合 HR 閱讀習慣的專業格式，大幅節省自行摸索的時間。

特別是對於轉職者或新鮮人來說，AI 工具能解決「不知道industry standard」的痛點。它能解析數百萬份成功履歷的資料庫，告訴你哪些動詞最有力、哪些數據最能打動該行業的面試官。此外，AI 也能協助你針對不同職缺，微調你的 STAR 敘述，確保每一份投遞的履歷都是高度客製化的。接下來，我們將具體介紹 AI 如何在履歷最佳化與模擬面試兩大環節，協助你全面提升求職競爭力。

AI 履歷最佳化：精準強化關鍵字與亮點

AI 解析職缺內容，自動強化你的 STAR 敘述

在現代求職流程中，大多數企業會使用 ATS（Applicant Tracking System）來初步篩選履歷。這些系統會根據職缺描述（Job Description）中的關鍵字來打分數。如果沒有正確使用關鍵字，你的 STAR 敘述再精彩，也可能無法進入人資的眼簾。AI 履歷最佳化工具的強大之處，在於它能同時「讀取你的經歷」與「目標職缺的需求」，並找出兩者之間的最佳匹配點。例如，如果你的 STAR 敘述是「我改善了團隊溝通效率」，AI 可能會建議改為「建立跨部門協作機制，減少溝通摩擦」，以對齊職缺中常見的「跨部門溝通」與「協作」關鍵字。

更具體來說，AI 會分析你的 STAR 架構，針對 Situation、Task、Action、Result 分別給出優化建議。它可能會指出你的「結果」缺乏量化數據，或是你的「行動」用了太多被動語態。這就像是有一位 24 小時在線的資深職涯顧問，幫你逐字逐句地打磨履歷。透過這種方式，你的履歷不僅能通過機器篩選，也能在人工審閱階段，展現出高度的專業度與對該職位的理解。

一秒鐘生成：符合 HR 邏輯的專業用語

很多求職者的 STAR 敘述之所以不夠吸引人，往往是因為用了太多「學生味」或是「口語化」的詞彙，例如「搞定」、「弄完」、「help」等。AI 工具內建龐大的專業職涯詞彙庫，能根據你原本的草稿，一鍵生成符合 HR 邏輯的專業用語。例如，你原本寫「我幫忙處理了客戶的客訴」，AI 可能會自動優化為「我主導了客戶危機處理流程，透過數據分析找出問題根源，並將客訴解決率提升至 98%」。這種轉變不僅提升了專業感，也增加了敘述的可信度與衝擊力。

這種功能對於英文履歷的撰寫尤其重要，因為中英文的職場語境差異很大。AI 能確保你的 STAR 敘述在翻譯或直接撰寫成英文時，依然保持地道且強勢的風格。對於想要爭取外商或高階職位的求職者來說，這種「一秒鐘生成專業用語」的功能，能讓你在起跑點就贏過大部分的競爭者。這也讓求職者能將精力集中在回顧自身成就，而不是卡在修辭的泥沼中。

AI 模擬面試：把 STAR 經驗變成口說流利的答案

針對 STAR 架構進行 Q&A 練習與即時回饋

寫好 STAR 履歷只是第一步，如何在面試中流暢、自信地講出 STAR 故事，才是決定錄取的關鍵。許多求職者在面試時因為緊張，往往講得雜亂無章，或是漏掉重要的細節。AI 模擬面試工具能針對這一點，提供一個安全的演練環境。你可以輸入你的 STAR 經歷，AI 會扮演面試官，提出相關的情境式問題（例如：「請分享你處理過最困難的專案」），並要求你口頭回答。

回答結束後，AI 會根據你的內容進行即時回饋。它會分析你是否完整涵蓋了 Situation、Task、Action、Result 四個環節，評估你的表達邏輯是否清晰，甚至檢測你的語氣與自信度。如果 AI 發現你花太多時間描述 Situation，而忽略了 Action 與 Result，它會提醒你要調整比例。這種針對性的練習，能讓你在真實面試前，就已經習慣 STAR 架構的口頭表達，大幅降低緊張感。

提供企業題庫與作答卡，反覆演練面試情境

除了即時問答，高階的 AI 模擬面試工具還會提供目標企業或目標行業的常見題庫。例如，如果你正在應徵科技業的產品經理，AI 會提供該行業最常見的 STAR 相關問題，如「請分享你如何決定產品功能的優先級」或「請描述一次你與工程師意見不合的經驗」。這讓你的準備更有針對性，不會浪費時間在無關的問題上。

更實用的是，許多 AI 工具會生成「作答卡」或「面試筆記」，讓你在練習時可以對照。這些作答卡通常會列出關鍵字提示，幫助你在壓力下依然能講出重點。你可以反覆進行這種模擬演練，直到你能不看任何提示，就能流暢地講出一個完整的 STAR 故事。這種高強度的訓練，能讓你在真實面試場合中，展現出游刃有餘的專業形象，進一步增加錄取機會。

結論：掌握 STAR 法則，搭配 AI 工具全面提升求職競爭力

在 2026 年的求職環境中，單憑運氣或僅僅投遞履歷，已經很難得到理想的面試機會。本文從趨勢分析開始，帶你深入了解為什麼 STAR 法則依然是求職的必勝關鍵，並透過三個步驟的實戰拆解，教你如何將平凡的工作經歷，轉化為令人印象深刻的成就故事。從精準定義情境與任務，到強調具體的行動與數據化的結果，每一步都是為了讓你的價值被看見。

然而，僅僅掌握理論是不夠的。我們也探討了 AI 工具如何成為你的神隊友，無論是在履歷最佳化階段，協助你解析職缺、強化關鍵字，還是在模擬面試階段，幫你練習口說表達、提供即時回饋。善用這些工具，能讓你在求職的路上事半功倍。現在就開始檢視你過往的經歷，套用 STAR 法則重新撰寫，並利用 AI 的力量進行優化。相信在不久的將來，你也能手握一份高通過率的履歷，自信地走進面試場，拿下心儀的職缺！

2026 最新｜STAR 法寫工作經歷完整教學：3 步驟打造高通過率履歷（附範例）

Q1：什麼是 STAR 法？為什麼 HR 都用它來篩選履歷？

STAR 法則是一種有系統的經歷描述架構，代表情境（Situation）、任務（Task）、行動（Action）與結果（Result）。對求職者來說，它能將模糊的「工作內容」轉化為具體的「貢獻證據」，讓 HR 在 10 秒內看懂你的價值。許多求職者只會寫「負責社群經營」，但 STAR 法會寫出「在預算縮減 20% 的情況下，透過內容重用與精準受眾分眾，三個月內互動率提升 35%，帶進 300 組潛在名單」。這正是 HR 想看到的「情境→行動→量化結果」邏輯。如果你不確定怎麼萃取自己的 STAR 內容，可以使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，它會自動解析你原本的經歷描述，並針對你的應徵職缺強化關鍵字與亮點，讓你快速掌握 STAR 的重點。這款 AI 履歷產生器能協助你將工作經歷轉化為具說服力的 STAR 結構，大幅提升 HR 的閱讀意願與通過率。

Q2：轉職者或新鮮人沒有量化數據，該怎麼用 STAR 法寫經歷？

沒有量化數據是許多人的痛點，但 STAR 法仍然適用，關鍵是「用可衡量的描述取代精確數字」。你可以用「頻率、規模、影響程度」來量化，例如「每周產出 3 篇貼文」、「支援 5 位業務的提案簡報」、「協助 2 個部門完成內部流程優化」。若你是新鮮人，可以把實習、社團、專題當作正式經歷，強調「獨立完成」或「跨部門協作」的行動與具體輸出。轉職者則可以聚焦「可遷移技能」，例如從業務轉行銷，就把「成交」轉化為「文案溝通與受眾理解」。不確定怎麼轉譯經歷？AI ResumeMaker 的 AI 履歷生成可以依你的職缺需求與現有經歷，自動產生客製化的 STAR 描述，並輸出 Word 或 PDF，讓你在編輯後直接使用。除此之外，它內建的求職信產生器也能同步打造強調職務匹配度的求職信，讓新鮮人或轉職者在履歷與求職信都展現專業說服力。

Q3：STAR 法寫完後，如何確保內容符合目標職缺的需求與關鍵字？

履歷關鍵字是 ATS（自動化篩選系統）與 HR 的共同語言。寫完 STAR 後，請務必比對目標職缺的「職責要求」與「技能關鍵字」，將高相關的字詞自然融入結果（Result）與行動（Action）中。例如，職缺強調「數據分析」，你的結果就應該寫出「透過 GA 與 CRM 數據分析，找出高轉換來源」。若你對關鍵字布局不熟悉，AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能會直接解析職缺描述，並針對性強化你的關鍵字與亮點，確保你的 STAR 內容與人資搜尋條件高度匹配。此外，它能協助你生成職缺導向的客製化履歷，提升通過率。完成後，你還可以使用 AI 模擬面試功能，讓系統依據你的 STAR 描述提出常見行為面試題，透過回饋持續優化答案，讓履歷與面試表現一致，打造出 HR 眼中高通過率的完整求職包裝。

Q4：STAR 法寫好的經歷，如何用來準備面試？可以對照練習嗎？

STAR 不只用來寫履歷，更是面試回答的骨架。你可以針對每段 STAR 結果，預先準備 2～3 個延伸情境，例如「如果預算更低你會怎麼做？」「團隊協作遇到阻力如何解決？」，並練習在 90 秒內說清楚。為了高效練習，可使用 AI ResumeMaker 的「AI 模擬面試」功能，它能還原真實面試情境，針對你的 STAR 描述提出專業的行為面試題，並提供即時回饋，幫助你調整語氣與邏輯。如果你需要更系統化的訓練，產品內的「面試準備」模組會提供目標職缺的題庫與作答卡，支援反覆練習，讓你把每段 STAR 鍛鍊成精準、自信的口頭表達。這不僅強化面試表現，也讓你在履歷與現場回答之間保持一致性，大幅提升求職成功率。

Q5：有沒有工具可以幫我快速產出 STAR 法格式的履歷，同時規劃下一步職涯？

有的。使用 AI ResumeMaker，你可以在一分鐘內完成履歷最佳化與求職信生成，過程會自動套用 STAR 架構，並依職缺需求強化關鍵字與亮點。若你需要 Word 檔，先在工具中完成編輯再匯出即可。除了履歷與求職信，AI ResumeMaker 還提供職涯規劃功能，能依市場趨勢為你建議合適的職涯路徑與薪資規劃，特別適合新鮮人、轉職者與在職求職者做為長期發展的參考。你也可以把現有的經歷貼上，讓 AI 生成客製化 STAR 內容，再搭配模擬面試與題庫練習，完成從履歷、求職信到面試的全鏈路準備。這樣不僅節省自行摸索的時間，也能以 HR 邏輯導向的方式，系統性提升通過率與競爭力。