2026 業績描述句式 10 大精選：AI ResumeMaker 教你寫出打動人資的履歷範例

2026 年求職新標準：為何業績描述是人資的第一眼重點？

在 2026 年的求職市場中，人工智慧（AI）與自動化工具已成為人資篩選履歷的標配，這意味著求職者在履歷上所花費的每一秒鐘，都必須用來證明自己的價值。過去那種「工作說明書」式的履歷，單純羅列「負責社群經營」或「執行專案管理」的描述方式，已經無法通過第一關的篩選。人資主管每天面對數以百計的履歷，他們最看重的不是「你做過什麼」，而是「你做得有多好」。因此，能夠將過往經歷轉化為具體數字與顯著成果的「業績描述」，便成為了脫穎而出的關鍵。根據最新的 HR 趨勢報告，擁有量化數據的履歷被邀約面試的機率，比未量化的履歷高出將近一倍。

為何數據如此重要？因為數據代表了客觀性與可驗證性。當你說「提升了業績」，這是一個模糊的形容；但當你說「透過調整關鍵字策略，使得 Google 搜尋排名從第 15 頁躍升至第 1 頁，帶動網站流量成長 300%」，這就是一個強而有力的證明。這不僅展示了你的技能，更展示了你對公司產生的實質貢獻。對於企業而言，雇用一位能夠帶來明確投資報酬率（ROI）的員工，遠比雇用一位僅有工作經驗的員工更具吸引力。這也是為什麼 AI ResumeMaker 始終強調「數據化」的重要性，協助使用者挖掘出隱藏在日常工作背後的亮眼成就。

更進一步來說，2026 年的 AI 求職篩選系統（ATS）已經進化到能理解語意脈絡。簡單的關鍵字堆砌已無法蒙混過關，系統會偵測描述的「強度」與「具體性」。若你的履歷中充滿了缺乏支撐的形容詞，如「認真負責」、「積極主動」，這些關鍵字在 AI 眼中權重極低。相反地，若能提供包含數字、百分比、金額與具體行動的句子，AI 模型便會判定你為高潛力人才，並提高你的履歷曝光順序。因此，學習如何撰寫具衝擊性的業績描述，不再只是寫作技巧的問題，而是能否通過現代求職數位閘門的生存法則。

為了讓求職者能跟上這波變革，我們將透過本篇文章，拆解從糟糕描述到面試邀約的轉變過程，並提供具體可執行的步驟與句式。不論你是剛出社會的新鮮人，還是尋求職涯突破的資深從業者，理解「業績描述」的邏輯將是 2026 年最重要的求職投資。接下來，我們將進入實戰演練，教你如何運用 AI 工具與寫作框架，將你的履歷打造成人資眼中的「必讀文件」。

解構高潛力履歷：從糟糕描述到面試邀約的關鍵轉變

一份高潛力的履歷，其核心價值在於「人崗匹配度」與「過往績效預測未來表現」。許多求職者最大的誤解，是認為履歷只是經歷的流水帳，事實上，履歷是一份高度濃縮的「商業提案書」，而你就是待售的商品。要從平庸的履歷蛻變為能爭取到面試機會的優秀履歷，關鍵在於能否將「工作職責（ Responsibility）」轉化為「工作成果（Achievement）」。這兩者最大的差別在於，前者描述的是你被賦予的任務，後者則是你實際完成的貢獻。人資人員在審視履歷時，大腦一直在搜尋一個問題的答案：「這位候選人能為我們公司帶來什麼價值？」你的每一行描述，都應該盡可能地直接回答這個問題。

為了達成這個轉變，我們需要一套系統化的方法來審視並重構履歷內容。這不僅僅是修辭的美化，而是邏輯的重組。我們將在以下的章節中，透過 Step 1 與 Step 2 的引導，帶領大家進行一場履歷的外科手術。首先，我們要學會辨識並切除那些佔據版面卻毫無營養的「無效描述」；接著，我們將引入強大的敘事框架——STAR 法則，來重新編織你的經歷，使其具備說服力與邏輯性。這個過程可能需要一點時間來練習，但一旦掌握，你的履歷格將充滿亮點，讓人資無法忽視。

許多求職者在撰寫履歷時，往往陷入「我做了什麼」的思維陷阱，而忽略了「我做這件事帶來了什麼改變」。例如，在行銷職位上，單純寫「負責 Facebook 粉絲專頁經營」僅僅是描述工作內容；但若寫成「透過社群內容優化與精準廣告投放，在三個月內將粉絲專頁互動率提升 40%，並創造了 15% 的銷售轉換率」，這就直接展示了你的專業能力與市場價值。這種轉變需要自我反思與數據回溯，如果你一時之間想不起來具體的數字，也可以利用 AI ResumeMaker 的分析功能，它能根據你的職位描述，推算出合理的量化指標與關鍵字建議，協助你喚醒那些被遺忘的亮眼成就。

總結來說，高潛力履歷的誕生，始於對「有效性」的嚴格要求與對「結構化」的堅持。接下來的兩個步驟將會是具體的執行指南，教你如何一步步打造出能夠打動人資的專業履歷。請務必跟著我們的腳步，親自檢視你目前的履歷內容，看看有多少部分是需要被優化的。

Step 1：辨識並捨棄「無效」的職缺描述

第一步的重點在於「排毒」。在你的履歷中，一定存在著許多看似合理，但實際上完全無法展示你個人價值的句子。這些「無效描述」通常是職位說明書（JD）的直接抄襲，或是過於籠統的通用型動詞。它們的特點是缺乏焦點，任何人只要擔任過類似職位，都能寫出一模一樣的句子。當人資看到這種描述時，他們會直覺認為這位候選人缺乏深度思考能力，或者根本沒有值得一提的具體成就。因此，我們必須學會狠心捨棄這些描述，為真正的「戰績」騰出空間。

辨識無效描述的方法很簡單：試著把你的名字遮住，然後把句子給另一位朋友看。如果他無法從這句話中判斷出你的能力強弱，或者這句話放在任何一個同業人員的履歷上都通順合理，那麼這就是一句無效描述。例如，「擁有良好的溝通能力」就是一句典型的廢話，因為沒有求職者會承認自己溝通能力差。相對地，「擔任跨部門專案協調人，成功整合研發與業務部門，縮短產品上市時程 2 週」，這就是有效的描述，因為它包含了具體情境與結果。在 2026 年，AI 履歷篩選系統會特別標記出這些 generic（通用）的描述，並給予較低的評分。

為了幫助大家更清楚地理解，我們將在下方展示 Bad 與 Good 的對照案例。請注意，Bad 範例往往是許多求職者（特別是新鮮人）最常犯的錯誤，而 Good 範例則展示了如何將平凡的工作內容昇華為專業的成就。學習這種轉化邏輯，將是你履歷升級的第一步。如果你對於如何挖掘數據感到困難，或是不確定自己的描述是否過於空泛，建議可以使用 AI ResumeMaker 的履歷健檢功能，系統會自動標示出需要強化的部分，並提供修正方向的參考。

Bad 範例：單純羅列工作內容，缺乏數據支撐

這類描述通常使用非常基礎的動詞，如「負責」、「參與」、「執行」，並且完全沒有提到這些工作帶來的具體影響。它們就像是工作日記，只記錄了過程，卻忘記了檢視成果。例如：「負責公司官方網站的維護與更新。」這句話傳達了什麼？只傳達了「你有在做這件事」。人資無法從中得知你的技術能力如何、你更新的頻率是否有效率，或者你的更新是否對公司帶來了任何好處。這類描述在履歷中佔據了寶貴的篇幅，卻沒有產生任何說服力，是必須被優先刪除的對象。

另一個常見的錯誤是使用模糊的形容詞來掩飾數據的缺乏。例如：「協助主管處理行政事務，表現良好。」這裡的「表現良好」是主觀的，缺乏客觀標準支撐。人資人員在快速掃描履歷時，往往會直接忽略這類缺乏實質內容的句子。在 2026 年的求職環境中，這類描述會被 AI 系統判定為「低資訊量」，導致履歷的匹配分數下降。求職者必須意識到，履歷上的每一個字都應該是為了「證明你的能力」而存在的，而不是單純的填空題。

如果你目前的履歷中充滿了類似「負責社群媒體內容創作與發佈」、「協助部門日常運作」、「參與產品開發會議」這樣的句子，那麼你的履歷急需一次大翻新。這些描述沒有任何獨特性，無法讓你在眾多競爭者中脫穎而出。AI ResumeMaker 在進行履歷解析時，會特別注意這類缺乏動能的語句，並建議使用者替換成更具衝擊力的表達方式。請記住，雇主雇用你是為了解決問題與創造價值，因此你的履歷必須展現這兩點，而不是僅僅羅列你做過的事。

Good 範例：將日常工作轉化為具體貢獻，強調過程

要將日常工作轉化為具體貢獻，我們需要加入「量化數據」與「影響力描述」。這意味著我們要回溯記憶，思考在執行該項工作時，是否產生了什麼變化？效率是否提升了？成本是否降低了？或是規模是否擴大了？以 Bad 範例中的「負責公司官方網站的維護與更新」為例，我們可以將其轉化為：「主導公司官方網站改版工程，透過 SEO 優化與響應式設計，使自然搜尋流量提升 25%，並減少頁面載入時間 40%。」這句話明確指出了你「主導」了什麼，「做了什麼」（SEO 優化），以及「結果如何」（流量提升 25%）。

另一個轉化的關鍵在於強調「過程」中的策略與行動。即使最終結果不是驚人的成長，你所採取的策略與執行力也是雇主看重的。例如，針對行政事務，我們可以改寫為：「優化部門內部的文件管理流程，引入自動化歸檔系統，將平均每週文件處理時間從 10 小時縮減至 4 小時，釋放 60% 的工時投入到核心業務中。」這樣的描述展示了你的問題解決能力與流程優化思維，這對於任何重視效率的企業來說，都是極具吸引力的特質。

這種轉化需要刻意的練習，但成效非常顯著。透過具體的數字（25%、40%、10 小時、4 小時），人資人員可以直觀地感受到你的貢獻程度。AI ResumeMaker 的「關鍵字強化」功能，在此就能發揮極大作用。當你輸入原本平淡的描述後，AI 會協助你挖掘可能隱藏的數據點，並提供多種具衝擊性的改寫版本供你參考與選擇。這不僅節省了你的思考時間，更能確保你的履歷符合 2026 年的高標準要求。

Step 2：運用 STAR 法則強化敘事結構

當我們學會了捨棄無效描述後，下一步是建立強而有力的敘事結構。在履歷寫作中，最推薦的敘事框架就是 STAR 法則。STAR 代表了四個關鍵元素：Situation（情境）、Task（任務）、Action（行動）、Result（結果）。這個法則能確保你的每一次成就描述都具備完整的邏輯鏈條，讓人資能清楚地理解你當初面臨的挑戰、你被賦予的目標、你具體採取了什麼行動，以及最終帶來了什麼成果。許多求職者只寫了 Action 和 Result，卻忽略了前兩者，導致敘事缺乏說服力與背景脈絡。

為何 STAR 法則在 2026 年依然重要？因為它符合人類大腦處理資訊的習慣，也符合 AI 語意理解的邏輯。一個結構完整的描述，能讓 AI 更準確地將你的經歷與職位需求進行匹配。例如，如果你只寫「提升了業績 10%」，AI 可能會將其歸類為一般銷售成果。但如果你寫「在市場競爭加劇（Situation）的壓力下，接手了停滯的專案（Task），透過重構客戶關係管理系統（Action），最終逆轉頹勢，提升業績 10%（Result）」，AI 就會理解你具備「危機處理」與「系統優化」的高階能力。

許多求職者常犯的錯誤是「虎頭蛇尾」，也就是過度專注於結果，卻忘記了鋪陳背景。這會讓人質疑該結果是否是在特殊運氣下發生的，或是是否具有可複製性。STAR 法則強迫我們回顧整個專案的全貌，挖掘出那些能體現我們軟實力（如領導力、抗壓性、創新思維）的細節。如果你不習慣這種思考模式，AI ResumeMaker 的模擬面試功能可以提供協助。透過模擬面試的問答，AI 會引導你回溯過往經歷的完整細節，這些回答的內容往往就是極佳的 STAR 素材，可以轉化為履歷上的精采描述。

接下來，我們將透過具體的 Bad 與 Good 範例，展示 STAR 法則的實際應用差異。請注意，履歷受限於篇幅，不需要鉅細靡遺地寫出完整的 STAR 故事，但關鍵元素（特別是情境的獨特性與行動的具體性）必須融入在簡短的描述中。掌握這個技巧，你的履歷將不再是一張單薄的清單，而是一個充滿張力與戲劇性的專業故事集。

Bad 範例：只寫出結果（Result），缺乏情境（Situation）

這類描述就像是一句突兀的結論，讓人摸不著頭緒。例如：「成功將客戶流失率降低 5%。」這是一個結果，但缺乏 Context（情境）。讀者會好奇：原本的流失率是多少？是在什麼樣的困難下降低的？是因為市場趨勢本來就好，還是因為你的努力才變好的？如果原本的流失率就已經很低，那麼降低 5% 可能微不足道；但如果是在一個極度惡劣的環境下扭轉乾坤，那這 5% 的價值就完全不同。缺乏情境的描述，讓績效失去了衡量的標準與重量。

另一個常見的例子是：「協助公司獲得 ISO 9001 認證。」這句話雖然看起來很專業，但實際上隱藏了大量關鍵資訊。人資會想問：你在其中扮演什麼角色？是負責人還是跑腿？是從無到有建立體系，還是只需維持既有標準？沒有情境與任務的鋪墊，這個成就的歸屬權變得模糊不清。在 2026 年的 AI 篩選中，這類描述容易被歸類為「輔助性質」，從而降低候選人的核心能力評分。

這種「只有結果」的寫法，通常源於求職者對自己工作內容的不確定，或是急於展示數字而忽略了邏輯。然而，數字本身是冰冷的，只有賦予了情境與挑戰，數字才會產生溫度與說服力。如果你的履歷中充滿了這類「沒頭沒尾」的句子，建議使用 AI ResumeMaker 的「經歷擴寫」功能，輸入你的結果，讓 AI 幫你反推可能的情境與行動，從而補全敘事結構，讓你的成就更加立體可信。

Good 範例：完整串聯情境、任務、行動、結果，脈絡清晰

一個優秀的 STAR 描述，會在有限的篇幅內緊密壓縮這四個要素，創造出極高的資訊密度。例如：「在公司舊有網站架構導致載入速度過慢（Situation），嚴重影響使用者體驗與轉換率（Task）的背景下，我主動提出了全新的前端優化方案，並帶領工程團隊進行重構（Action），最終使網站速度提升 50%，跳出率降低了 15%，帶動季度營收增長 10%（Result）。」這段描述雖然較長，但每個字都有其意義，完整地展示了候選人的洞察力、領導力與執行力。

讓我們再看一個職場通用的例子：「面對部門內部溝通效率不彰，導致專案延誤頻傳（Situation）的亂象，我被指派建立標準化的溝通流程（Task）。我導入了每日站會（Stand-up meeting）與視覺化專案管理看板（Action），不僅讓跨部門協作時間縮短了 20%，更讓所有專案準時交付率從 60% 提升至 95%（Result）。」這個例子完美展示了如何將一個「軟性」的溝通問題，轉化為可量化的硬性指標。

雖然在履歷的條列式排版中，我們很難寫出像上面那樣長的完整句子，但我們可以將其拆解為精煉的短句，並確保關鍵元素都在。例如：「透過導入視覺化專案管理看板與標準化流程，解決了跨部門溝通延遲問題，使專案準時交付率從 60% 提升至 95%。」這裡面雖然省略了部分情境描述，但透過「解決了...問題」這幾個字，依然隱含了原本的困境。AI ResumeMaker 在生成履歷時，會嚴格遵循這種高密度的寫作原則，確保你提供的經歷能以最專業、最有力的方式呈現，讓人資一眼就能抓住重點，理解你的價值所在。

10 大精選句式實戰：AI ResumeMaker 帶你打造量化履歷

經過前面的理論洗禮，現在我們進入最具實戰價值的環節：句式應用。許多求職者在理解了 STAR 法則後，依然會卡在「不知道怎麼下筆」的階段。這時候，一套成熟的句式庫（Template）就成為了最好的起點。本章節將提供 10 大精選的高潛力句式，涵蓋了從量化成果到職位客製化的各個面向。這些句式不僅符合 2026 年的履歷趨勢，更是經過無數成功案例驗證的黃金公式。你可以將這些句式視為寫作的骨架，再填入屬於你自己的血肉（經歷與數據）。

這些句式的核心邏輯在於「動詞 + 策略/工具 + 數據 + 影響」。這是一個屢試不爽的組合，能確保你的描述既具備行動力，又有具體的成果佐證。然而，單純套用公式有時會顯得生硬，因此我們需要結合 Step 2 的 STAR 原則，讓句式更具故事性。此外，AI ResumeMaker 的強大之處在於它不僅能提供這些句式範本，還能根據你輸入的原始資料，自動推薦最適合的動詞與量化方式，讓你輕鬆產出專業級的描述。

接下來的內容將分為兩個部分。首先，我們將探討如何掌握「高身價」動詞與量化公式的搭配，這是打造亮眼履歷的基礎功。接著，我們將針對 2026 年最熱門的兩個職類——行銷與工程，提供具體的客製化句式範例。無論你是哪個領域的專業人士，這些實戰案例都能給你帶來靈感。記住，最好的履歷不是寫出來的，而是透過數據與邏輯「計算」出來的。讓我們開始學習如何用這些句式，計算出你的市場身價吧。

Step 3：掌握「高身價」動詞與量化公式的搭配

在撰寫履歷時，動詞的選擇至關重要。一個精準且具有力量的動詞，能瞬間提升整句話的質感。2026 年的 AI 履歷篩選系統，對於動詞的「權威性」有著敏銳的辨識力。例如，使用「執行」（Execute）相對於「主導」（Lead/Orchestrate），或是使用「改善」（Improve）相對於「優化」（Optimize），其背後所代表的責任感與影響力是截然不同的。高身價動詞通常暗示了策略性、創新性或領導力，例如：策劃、重構、扭轉、推動、建立、整合等。在使用這些動詞時，務必確保你的確在該經歷中發揮了關鍵主導作用，避免過度美化。

量化公式則是動詞的最佳拍檔。一個常見且有效的量化公式是：「透過 [具體策略/工具]，達成 [具體數值] 成長，幅度達 X%」。這個公式強調了因果關係，讓數字不再孤立無援。例如，與其說「增加了營收」，不如說「透過導入 CRM 系統並重構客戶跟單流程（策略），使季營收增加了 200 萬元（具體數值），年增率達 15%（幅度）」。這樣的描述讓人資能清晰地看到你的方法論與執行成果。另一個強力公式是「優化 [流程/系統] 降低 [成本/時間]，節省約 X 元/時數」，這特別適合行政、專案管理或工程職位，能直接體現你對效率的貢獻。

對於新鮮人或轉職者來說，如果缺乏具體的大型數據，該怎麼辦？這時候可以轉向「質化」或「相對」數據。例如，「將原本繁瑣的手工報表流程自動化，每週節省團隊 8 小時的工作時間」，這雖然是內部的小數據，但對於重視效率的主管來說，依然非常有說服力。AI ResumeMaker 在此能提供極大的幫助，當你輸入「維護社群媒體」這類模糊描述時，AI 會自動提示「互動率」、「觸及率」、「粉絲數」等可能的量化維度，並生成對應的高身價句式，協助你將平凡的經歷包裝成亮眼的戰績。

以下我們將展示兩個具體的 Good 範例，分別對應「成長」與「效率」兩大面向。請注意觀察動詞的使用以及數據的呈現方式，這些細節正是決定你履歷能否吸引目光的關鍵。學習這些句式並加以演練，你將能大幅提升履歷的專業度。

Good 範例：「透過 [策略] 達成 [具體數值] 成長，幅度達 X%」

這個句式是所有追求成長性職位（如銷售、行銷、營運）的必備神器。它強調的是「創造增量」的能力。例如，對於一位內容行銷專員，可以寫成：「透過深入的市場關鍵字分析與長尾詞佈局（策略），成功在 6 個月內將網站自然搜尋流量從每月 5,000 PV 提升至 20,000 PV（具體數值），幅度達 300%。」這樣的描述不僅展示了 SEO 技能，還證明了你具備將策略轉化為實際流量的能力。人資看到這句話，腦中會立刻浮現出「這個人能幫我們帶來更多潛在客戶」的印象。

對於專案經理而言，這個句式同樣適用，只是數據的維度會有所不同。例如：「透過導入敏捷開發（Agile）與每日站立會議（策略），成功將產品迭代週期從 4 週縮短為 2 週（具體數值），專案準時交付率提升了 40%（幅度）。」這裡的「成長」體現在效率與準時率上，這對於技術部門的主管來說，是極具吸引力的特質。這個句式的關鍵在於「策略」的描述要具體且具專業性，不能只是泛泛而談的努力或勤奮。

如果你的經歷中數據比較單一，也可以運用「組合拳」。例如：「透過社群裂變活動（策略），在預算不變的情況下，新增潛在客戶名單 2,000 人（具體數值），並將單個獲客成本（CAC）降低了 30%（幅度）。」同時展示了「量」的增長與「本」的下降，這種雙重效益最能打動精打細算的企業主。使用 AI ResumeMaker 時，你只需輸入「社群活動」這類關鍵字，AI 就能自動生成包含上述邏輯的多種句式供你選擇與修改，大幅提升寫作效率。

Good 範例：「優化 [流程] 降低 [成本/時間]，節省約 X 元/時數」

這個句式則是「成本控制」與「效率提升」的殺手鐧。在任何企業中，能幫公司省錢或省時的員工，永遠都是受歡迎的。這個句式特別適合行政、客服、財務、資訊工程以及專案管理等崗位。例如，對於一位行政助理：「優化差旅報銷流程，引入自動化審核表單，將平均處理時間從 3 天縮短至 1 天（降低時間），每月節省約 40 小時的人力工時（節省時數）。」雖然沒有直接省下金錢，但工時的節省意味著人力成本的降低與資源的重新分配。

對於工程師來說，這個句式更是展現技術實力的絕佳工具。例如：「重構後端 API 架構，優化資料庫查詢語句，成功將伺服器響應時間（Latency）從 800ms 降低至 150ms（降低時間），並減少 30% 的雲端伺服器費用（節省成本）。」這句話清晰地傳達了技術選型的正確性與商業價值的結合，讓技術主管一眼就能看出你的實力。在 2026 年，具備雲端成本優化意識的工程師是市場上的稀缺資源。

即使是看起來很難量化的工作，也可以試著轉化。例如，對於一位客服人員：「透過建立常見問題（FAQ）知識庫與聊天機器人分流（優化流程），使平均回應時間縮短 50%，並讓每位客服人員每日能多處理 20% 的來電量（降低人力需求）。」這展示了你具備系統化思考的能力，而不僅僅是接電話。AI ResumeMaker 的智能建議引擎，會根據你選擇的職位類型，優先推薦這類強調「優化」與「節省」的句式，幫助你挖掘出最能體現硬實力的經歷。

Step 4：客製化句式以符合 2026 熱門職缺需求

雖然通用的量化句式已經足夠強大，但如果能根據特定職缺的「語言」進行客製化，你的履歷將能發揮出 200% 的威力。2026 年的職場更加細分化，不同領域有著獨特的關鍵績效指標（KPI）與術語。行銷人員看重的是流量與轉化，工程師看重的是效能與穩定性，財務人員看重的是成本與回報。如果你能用對方的專業語言來描述你的成就，就能在第一時間建立起「同頻」的信任感，讓面試官覺得你是「懂行」的內行人。

客製化的核心在於「關鍵字匹配」。這不僅是為了通過 ATS 系統的篩選，更是為了抓住人資主管的注意力。當他們看到熟悉的術語，如「CTR（點擊率）」、「Latency（延遲）」、「Bug（漏洞）」、「ROI（投資回報率）」等，大腦會迅速將你歸類為合適的人選。AI ResumeMaker 的核心功能之一，就是透過分析目標職缺的 Job Description（職位描述），自動提取出這些高權重的關鍵字，並建議你將其融入履歷描述中。這是一種雙贏策略，既滿足了 AI 篩選的硬性要求，也滿足了人類面試官的直覺判斷。

接下來，我們將針對兩個截然不同的熱門職位——行銷與工程，提供具體的客製化句式參考。這些範例展示了如何將通用的貢獻，轉化為特定領域的專業術語。請注意，這些句式只是起點，你需要將自己的真實經歷與數據填入其中。如果你不確定某個職位最看重哪些指標，可以使用 AI ResumeMaker 的「職缺分析」功能，它會告訴你該職位最熱門的關鍵字與技能要求，從而指導你的句式調整方向。

Good 範例：行銷職位 - 強調轉化率與受眾擴張 (ROI/CTR)

對於行銷職位，雇主最關心的是「花出去的錢有沒有帶來回報」以及「能否找到更多精準客戶」。因此，你的句式必須圍繞著 ROI（投資回報率）、CTR（點擊率）、轉化率、CAC（獲客成本）等指標展開。例如，與其說「負責 Google 廣告投放」，不如寫成：「透過 A/B 測試優化廣告文案與著陸頁（Landing Page），將 Google Ads 的 CTR 提升 2.5%，同時降低 20% 的轉化成本，使整體廣告活動 ROI 提升至 1:4.5。」這段描述精準地回應了雇主對「效率」與「回報」的期待。

在受眾擴張方面，句式可以這樣設計：「策劃並執行了以 KOL 合作為核心的社群行銷活動，在 TikTok 與 Instagram 平台上觸及了 50 萬名潛在受眾，新增會員數 15,000 人，品牌搜尋量在活動期間增長 80%。」這裡的重點在於「觸及」與「搜尋量」，這代表了品牌知名度的提升。對於注重品牌資產的企業，這樣的描述非常有吸引力。AI ResumeMaker 可以根據你輸入的「社群行銷」經歷，自動生成上述包含專業術語的句式，讓你的履歷看起來就像出自專業行銷總監之手。

此外，對於涉及內容行銷的職位，則應強調「留存」與「互動」。例如：「撰寫了 50 篇高質量的 SEO 文章，其中 10 篇進入 Google 搜尋結果第一頁，帶動自然流量月均增長 15%，並將網站平均停留時間延長至 3 分鐘以上。」這些數據顯示了你不僅能吸引流量，還能提供有價值的內容留住用戶。掌握這些指標與句式，你的行銷履歷將無懈可擊。

Good 範例：工程職位 - 強調系統效能提升與錯誤率降低 (Latency/Bug)

工程職位的評估標準偏向理性與數據化，雇主看重的是你寫出的程式碼是否高效、穩定且易於維護。因此，句式中必須出現諸如「系統效能（Latency/Throughput）」、「錯誤率/漏洞（Bug/Error Rate）」、「系統穩定性（Stability）」、「擴展性（Scalability）」等關鍵字。例如，與其說「負責後端 API 開發」，不如寫成：「重構核心 API 模組，引入快取機制（Redis），將高併發場景下的平均響應時間從 500ms 優化至 100ms 以內，並減少 90% 的 P0 級系統錯誤。」這句話直接展示了技術深度與對系統穩定性的貢獻。

對於軟體測試或 DevOps 工程師，句式則應側重於自動化與流程改進。例如：「建立了完整的 CI/CD 自動化部署流水線，將軟體發布週期從每週一次縮短至每日多次，並透過自動化回歸測試，將上線後的 Bug 率降低了 40%。」這展示了你對提升團隊整體效能的貢獻，而不僅僅是寫程式。對於大型科技公司來說，這種提升工程效率的能力至關重要。

如果你是前端工程師，則可以強調使用者體驗（UX）與渲染效能。例如：「優化前端打包流程與圖片載入策略（Lazy Loading），使網頁首頁載入速度（First Contentful Paint）提升了 35%，直接帶動使用者跳出率下降 10%。」將技術改動與使用者行為數據（跳出率）掛鉤，能讓非技術背景的面試官（如 HR）也能理解你的貢獻價值。AI ResumeMaker 的工程類職缺範本中，內建了大量此類高專業度的句式，可以作為你撰寫履歷時的最佳參考。

Step 5：利用 AI ResumeMaker 生成客製化內容

雖然掌握了上述的寫作原則與句式後，你已經具備了獨立寫出高品質履歷的能力，但手動撰寫依然是一項耗時耗力的工程。這就是為什麼我們需要借助 AI 工具的力量，特別是專注於履歷優化的 AI ResumeMaker。在 2026 年，懂得善用 AI 輔助求職的人，將在效率與準確度上碾壓手工作業的競爭者。AI ResumeMaker 不僅僅是一個排版工具，它更是一個具備深度學習能力的「履歷教練」，能根據你的個人經歷與目標職缺，產出最適化的內容。

使用 AI ResumeMaker 的流程非常直觀且高效。首先，你可以將你原始的履歷（哪怕是寫得比較糟糕的版本）或是你過往的經歷摘要輸入到系統中。接著，最重要的一步是輸入你想應徵的「職位描述」（Job Description）。AI 引擎會同時分析你的 Input（你的經歷）與 Target（職位需求），找出其中的匹配點（Match Points）與遺漏點（Gap Points）。它會告訴你：「你的經歷中缺少了關於 '數據分析' 的關鍵字，建議補充。」或是「你的這段經歷非常適合用來應對 '專案管理' 的需求。」

基於這種雙向分析，AI ResumeMaker 能夠生成極具針對性的內容。它會自動選用符合該行業語氣的動詞，將你模糊的描述轉化為包含關鍵指標的句子，並確保關鍵字密度恰到好處，既能通過 ATS 篩選，又不會讓人覺得生硬。例如，當你輸入「我在咖啡店打工」與「應徵行銷專員」時，AI 可能會生成：「在快節奏的零售環境中，透過觀察顧客偏好與主動推薦，成功提升了特定飲品的單日銷量 20%，展現了初步的市場洞察力與客戶轉化能力。」這就是將平凡經歷神奇轉化為職場亮點的 AI 魔法。

除了內容生成，AI ResumeMaker 還提供了一鍵輸出符合人資邏輯的 Word 或 PDF 格式。這意味著你不需要再為排版苦惱，系統會自動選擇最清晰、最專業的版型。此外，它還能同步生成客製化的求職信（Cover Letter），以及針對該職位的模擬面試題庫。這形成了一個完整的求職閉環：從履歷優化、內容生成、格式輸出，到面試準備，AI ResumeMaker 都能提供全方位的支援。對於忙碌的在職求職者或是缺乏經驗的新鮮人來說，這無疑是 2026 年最強大的求職加速器。

Good 範例：輸入職缺 JD，AI 自動推薦最適合的關鍵字與句式

讓我們具體看看 AI ResumeMaker 是如何工作的。假設你是一位轉職者，想從傳統產業的行政助理轉職為科技公司的產品運營。你可能會對著空白的文檔發愁，不知道該如何包裝自己的行政經驗。這時，你將科技公司的「產品運營專員」職缺 JD 貼入 AI ResumeMaker，系統會迅速解析 JD 內的高頻詞，例如「數據驅動」、「使用者反饋」、「A/B 測試」、「漏斗分析」等。

接著，當你輸入原本的經歷「負責部門報銷審核與文件歸檔」時，AI 會建議你修改為：「透過優化報銷審核流程（對應 '流程優化'），建立數據追蹤機制（對應 '數據驅動'），將審核錯誤率降低至 0.5% 以下，並每月準時輸出費用分析報告（對應 '數據分析'），為部門預算控制提供決策依據。」原本枯燥的行政工作，瞬間就被賦予了數據與運營的色彩，完美契合了目標職位的需求。

同樣的邏輯適用於所有職位。如果你應徵的是工程師，AI 會提示你在描述中加入「架構設計」、「效能優化」、「單元測試覆蓋率」等技術指標。如果你應徵的是設計師，AI 會建議強調「使用者體驗流程」、「UI/UX 規範建立」、「設計系統（Design System）」等關鍵字。這種即時的、基於大數據的關鍵字推薦，能確保你的履歷在人資打開的前 10 秒鐘，就散發出「這就是我們要找的人」的強烈信號，大幅提高面試邀約率。

Good 範例：AI 履歷生成，一鍵輸出符合人資邏輯的 Word 格式

除了內容優化，AI ResumeMaker 的另一大殺手鐧是「一鍵生成」的便捷性。在傳統的履歷製作過程中，調整格式往往比撰寫內容更讓人崩潰。字體大小不一、排版混亂、段落間距不協調，這些小細節都會給人資留下「不專業」的印象。AI ResumeMaker 深知這一點，因此內建了多套經過 HR 專家驗證的履歷模板。這些模板經過精心設計，符合人資的閱讀習慣，能夠引導視線聚焦在最重要的資訊上，如技能總覽與核心成就。

當你完成了內容的 AI 優化與潤飾後，只需點擊「生成」按鈕，系統就會自動將所有內容套用至最佳化的版面配置中。它會智能判斷哪些經歷該放在最前面，哪些技能該加粗顯示，甚至會自動調整行高與字距，確保整份履歷看起來清爽、易讀且專業。生成的格式支援 Word（.docx）與 PDF，無論是透過郵件寄送還是線上申請系統上傳，都能保持完美的格式，不會出現亂碼或跑版的問題。

這種「所見即所得」的體驗，極大地降低了求職者的心智負擔。你不再需要花費數小時去研究 Word 的排版技巧，也不必擔心不同設備上顯示效果的差異。你可以將所有的精力都集中在「如何講好自己的故事」這件事上，而將繁瑣的格式工作交給 AI 處理。在 2026 年，時間就是金錢，效率就是優勢。利用 AI ResumeMaker 一鍵輸出專業履歷，讓你能在短短幾十分鐘內完成過去需要耗費一整天的工作，從而搶先一步投遞心儀的職位。

結論：掌握 2026 履歷趨勢，讓 AI 成為你的求職加速器

在 2026 年的求職戰場上，履歷不再是個人經歷的簡單堆砌，而是一場關於數據、關鍵字與敘事結構的精密博弈。透過本文的完整指南，我們從理解「為何業績描述如此重要」出發，深入探討了如何辨識並捨棄無效描述，以及如何運用 STAR 法則強化敘事邏輯。我們更進一步提供了 10 大精選句式實戰，涵蓋了高身價動詞的搭配、量化公式的運用，以及針對行銷與工程等熱門職位的客製化技巧。這些內容的核心只有一個：將你的價值「量化」與「具體化」，讓招聘方在最短的時間內看到你的貢獻潛力。

然而，理解理論只是第一步，真正的挑戰在於如何將這些知識高效地應用於個人履歷的撰寫中。這正是 AI 工具如 AI ResumeMaker 的價值所在。它不僅能協助你解析職缺需求、挖掘過往亮點、生成關鍵字豐富的內容，更能一鍵輸出格式完美、符合人資閱讀習慣的履歷文件。透過 AI 的輔助，求職者可以將繁瑣的格式調整與關鍵字優化工作交給機器，從而專注於展現最真實、最專業的自己。不論你是即將畢業的學生、尋求轉職的職場老手，還是想在現有崗位上更進一步的在職者，掌握這些 2026 年的履歷趨勢，並善用 AI 技術，都將是你打開理想大門的最強武器。

現在的求職市場變化莫測，唯有不斷更新技能與工具，才能保持競爭力。不要讓你辛辛苦苦積累的經驗，因為一份平庸的履歷而被埋沒。從今天開始，運用本文提到的步驟與句式，重新審視並優化你的履歷吧。讓 AI ResumeMaker 成為你的求職加速器，助你在 2026 年的職涯跑道上全速前進，順利拿下心儀的面試機會，邁向更高的職業高峰。

2026 業績描述句式 10 大精選：AI ResumeMaker 教你寫出打動人資的履歷範例

Q1：我是新鮮人，沒有工作經驗，該怎麼寫出有說服力的「業績」？

新鮮人常誤以為「業績」只屬於有銷售數字的人，其實在校專案、社團活動、打工或實習都能提煉出可量化的成果。關鍵是用「行動動詞 + 量化數據 + 具體情境 + 成果影響」的句式呈現。例如：「在 2 個月內策劃 3 場活動，吸引 300 位參與者，提升社團知名度 20%」。若你不確定如何下筆，可以在 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能中，輸入你的原始經歷與目標職缺，AI 會解析內容與格式，自動強化關鍵字與亮點，並生成符合 HR 邏輯的績效描述。你也能使用 AI 履歷產生器，依職缺需求快速生成客製化版本，再以 Word 匯出微調，讓原本平淡的經歷變成具體、可量化的成果。若需要求職信，AI 求職信生成會一併強調你的職務匹配度，讓你在缺乏工作經驗的劣勢下，仍能展現潛力與貢獻。

Q2：我是轉職者，如何將前一份工作的業績，轉換成新產業看得懂的亮點？

轉職的最大挑戰是「語言不通」：原產業的指標未必等於新產業的關注點。先做三步驟：一、拆解目標職缺的 JD（Job Description），列出 3–5 個關鍵能力與關鍵字；二、將過往經歷重新包裝，聚焦可遷移的技能（如數據分析、流程優化、跨部門溝通）；三、用新產業的語言量化成果，例如：「透過 SQL 與 Python 建立儀表板，縮短每週報表製作時間 60%」，而非只說「我做過報表」。若想加速，AI ResumeMaker 的履歷最佳化可針對目標職缺自動強化對應關鍵字與動詞，AI 履歷產生器也能依新職缺生成差異化版本。接著使用 AI 求職信生成，強調你如何將過往經驗應用於新職務，並在模擬面試中練習「為什麼轉職」與「過往成就如何對應新崗位」的回答，讓面試官看到你的轉換價值。

Q3：在職求職者時間有限，如何快速整理出 10 大精選業績描述句式？

在職求職者最缺的是時間，因此要「一次產出、多處使用」。步驟如下：Step 1：列出 3–5 個目標職缺，選擬投递的 1–2 個為主；Step 2：在 AI ResumeMaker 的履歷最佳化中，上傳現職履歷，輸入職缺描述，AI 會自動抓出關鍵字並產出 10 條針對性強的業績句式（如：「帶領 5 人小組，6 個月內提升客戶續約率 12%」）；Step 3：微調情境與數字，確保真實性；Step 4：使用 AI 履歷產生器生成客製化 PDF/Word 版本；Step 5：同步用 AI 求職信生成一封高匹配度求職信。若需要面試，可直接以 AI 面試訓練進行模擬，它會還原真實情境並給出回饋。整套流程可在 1 分鐘內完成履歷最佳化與求職信生成，大幅提升投遞效率與通過率。

Q4：面試官常追問「你說提升 30% 績效，怎麼算的？」我該如何準備？

這題關鍵在「可信度」與「脈絡」。先準備好你的計算邏輯：基準線是什麼（例如改版前的平均值）、指標定義（例如「轉換率 = 訂單數 / 點擊數」）、時間區間、樣本數，以及你採取的行動。接著用 STAR（情境、任務、行動、結果）框架回答，最後補上「若重做一次，我會在哪些環節優化」以展現成長思維。使用 AI ResumeMaker 的面試準備功能，系統會針對你的目標職缺提供常見題庫與作答卡，讓你反覆練習這類追問；AI 模擬面試則會還原真實情境，提出「請用一句話總結你的貢獻」或「你如何排除其他變因」等延伸問題，並給出回饋。你也可以把這些回答寫成段落，放進 AI 求職信生成的附件或附註，讓面試官在面試前就對你的數據素養有正面印象。

Q5：除了量化業績，我還能用哪些「句式」讓履歷更有競爭力？

量化是基礎，但好的句式還要有「行動動詞」與「結果導向」。你可以參考以下結構：1) 動詞 + 專案 + 量化數據 + 方法 + 成果；2) 問題導向：發現什麼問題 → 採取什麼行動 → 帶來什麼改善；3) 比較式：在相同預算/時間下，相較於原本做法提升了多少效果。例如：「重新設計 onboarding 流程，讓新客戶上手時間從 5 天縮短至 2 天，滿意度提升 15%」。若你沒有靈感，AI ResumeMaker 的履歷最佳化會依職缺自動生成 10 大精選句式，並標示關鍵字密度與 HR 邏輯分數；AI 展歷產生器可讓你快速切換不同職缺版本，找出最強表達；AI 求職信生成則會把這些句式融入信件，強化與職務的匹配度。對於想長期提升表達的求職者，也能使用職涯規劃工具，依市場趨勢建議你下一步的技能與路徑，讓未來的業績描述更貼近產業需求。