ATS履歷專案經歷寫作指南：3步驟打造高通過率範本 (2026)

2026 求職新挑戰：為何 ATS 優化成為專案經歷的必修課？

在 2026 年的就業市場中，求職者面臨的競爭比以往任何時候都更加激烈，其中最大的變革莫過於企業招募流程的全面自動化。許多知名企業與獵頭公司已經不再依賴傳統的人力篩選，而是高度依賴「自動化追蹤系統」（ATS）作為第一道關卡。這套系統的運作邏輯非常直接：它會掃描履歷中的關鍵字、格式與架構，並根據與職缺描述的匹配度進行打分。如果您的履歷無法通過這道數位閘門，即便擁有豐富的專案經歷，也極難進入後續的實質審閱階段。這就是為什麼理解 ATS 的運作原理，已不再是加分項，而是求職者的生存必修課。

許多求職者常有一個誤解，認為只要將履歷寫得詳盡、文筆流暢即可打動人資。然而在 2026 年的招募生態中，「人眼」通常只會看到通過 ATS 篩選的前 20% 履歷。尤其在專案經歷的欄位中，這是 ATS 運算權重最高的區塊之一。如果您的專案描述充滿了模糊的形容詞、缺乏具體數據支撐，或是使用了系統無法解析的排版（如表格或圖形），那麼您的履歷將會在幾秒鐘內被系統歸類為低匹配度文件。因此，學會如何將您的實戰經驗轉化為 ATS 能讀懂、人資看了心動的格式，是您在 2026 年脫穎而出的關鍵第一步。

步驟一：精準剖析職缺，萃取 ATS 與人資關鍵字

撰寫出高通過率履歷的第一步，並不是急著動筆寫自己的故事，而是先學會「解碼」雇主的需求。這一步的核心在於精準剖析職缺描述（Job Description, JD），並將其拆解為 ATS 系統與人資眼中的可執行關鍵字。許多求職者失敗的原因，在於過度專注於「我想呈現什麼」，而忽略了「對方在找什麼」。在 2026 年，高效的求職策略是將自己視為產品，將職缺描述視為規格書，進行一場精密的關鍵字對接工程。這不僅能提升履歷的觸及率，更能確保您投遞的每一份申請都具備高度的針對性。

要完成這項工程，我們需要運用系統化的方法來拆解職缺。這不只是簡單的複製貼上，而是要理解每個詞彙背後代表的職能與期待。從硬技能的技術術語，到軟實力的文化關鍵字，甚至是資深人資口中的潛規則詞彙，都必須被納入您的關鍵字資料庫中。如果您希望加速這個過程，可以考慮使用像 AI ResumeMaker 這類的工具，它能透過 AI 演算法協助解析職缺，並為您建議最適合的關鍵字組合，大幅降低人工分析的時間成本。

拆解職務描述 (JD) 的底層邏輯

要有效地萃取關鍵字，首先必須理解職務描述（JD）的撰寫邏輯。通常一份標準的 JD 會包含「職責描述」與「任職要求」兩大區塊。前者告訴您上任後要做什麼，後者則是您必須具備什麼資格。ATS 系統通常會針對這兩個區塊的特定名詞進行交叉比對。例如，若職缺提到需要「敏捷開發」經驗，而您的履歷只寫了「專案管理」，雖然意思相近，但在 ATS 的算法中，匹配度就會大幅下降。因此，拆解 JD 的底層邏輯，就是要找出那些精確、專業且重複出現的「指令性」詞彙。

具體執行時，建議將 JD 複製到文件中，並用不同顏色標記出重複出現的名詞、動詞與技術棧。您會發現，某些詞彙如「數據分析」、「跨部門溝通」、「Python」或「Scrum」可能出現多次。這些高頻詞彙就是 ATS 的核心搜尋目標。此外，也要留意職務描述中的層級詞彙，例如「獨立負責」與「協助執行」代表的權責大小不同。理解這些底層邏輯，能幫助您在後續撰寫專案經歷時，自然地將這些關鍵字融入敘事中，而非生硬的關鍵字堆砌。

鎖定硬技能與軟實力的關鍵字清單

在拆解 JD 的過程中，我們需要將關鍵字分為兩大類：硬技能（Hard Skills）與軟實力（Soft Skills）。硬技能是執行工作的工具與知識，通常包含程式語言（如 Python, JavaScript）、專業軟體（如 Adobe Photoshop, Salesforce）、特定方法論（如 Six Sigma, Agile）或行業知識（如 Fintech, 電子商務）。這些是 ATS 篩選的第一道門檻，務必精確對應。如果 JD 要求「精通 Excel 進階函數」，您的履歷就不應只寫「熟悉 Office 軟體」，而要具體標示出「Excel (VLOOKUP, PivotTable, 巨集)」。

另一方面，軟實力雖然較難量化，但在 ATS 與人資眼中同樣重要。常見的軟實力關鍵字包括「團隊合作」、「問題解決」、「溝通協調」、「領導力」與「抗壓性」。雖然 ATS 不會像偵測硬技能那樣精確比對，但許多現代化的 ATS 已經開始具備語意分析能力。因此，建議在專案經歷的「行動」與「結果」描述中，自然地融入這些軟實力的行為動詞。例如，使用「協調」、「談判」、「統籌」等詞彙，來展現您的溝通與領導能力。

辨識資深人資眼中的「潛規則」詞彙

除了明顯的技能關鍵字外，資深人資與高階主管在審閱履歷時，往往會尋找一些隱含的「潛規則」詞彙，這些詞彙能瞬間提升履歷的質感與可信度。這些詞彙通常代表著更高的專業標準與企業文化契合度。例如，「優化」、「迭代」、「量化」、「落地」、「覆盤」等詞彙，能展現您具備數據思維與系統化的工作習慣。相比於「我努力讓程式跑得更快」，「透過重構演算法，將執行效率優化了 30%」更能打動專業的審閱者。

此外，針對特定產業，也有其獨特的潛規則詞彙。例如在產品領域，常見的詞彙包括「使用者旅程地圖」、「MVP（最小可行性產品）」、「埋點分析」；在專案管理領域，則可能是「里程碑」、「風險控管」、「利害關係人管理」。辨識並使用這些詞彙，不僅能讓 ATS 判定您的專業度，也能在 human review 階段迅速建立專業形象。若不確定哪些詞彙最有效，AI ResumeMaker 的關鍵字建議功能可以透過分析海量成功履歷，為您找出這些高價值的隱藏關鍵字。

將自身經歷對應職缺需求

當我們已經掌握了職缺的關鍵字地圖後，下一步就是將自己的過往經歷進行「客製化配對」。這是一個去蕪存菁的過程，您不需要將所有做過的事情都寫上去，而是要挑選出最能回應 JD 需求的案例。這就好比面試時，針對不同公司調整自我介紹的內容一樣。如果對方強調「數據驅動決策」，您就該優先凸顯數據分析相關的專案；如果對方重視「跨國協作」，那麼具備國際專案經驗的案例就是您的王牌。

這個階段的目標是建立一份「專案素材庫」，並從中挑選出匹配度最高的素材來進行包裝。您可以先列出自己生涯中所有的重大專案，然後對照剛剛萃取的關鍵字清單，為每個專案進行標記與評分。找出那些與目標職缺重疊度最高的 2-3 個專案，作為履歷的核心內容。這樣的策略能確保您的履歷看起來就像是為該公司量身打造的，而非一份通用的罐頭文件。

盤點過往專案，找出最高匹配度的案例

要盤點過往專案，建議您可以建立一個簡單的表格，列出「專案名稱」、「您的角色」、「使用技術/工具」、「主要成就」與「量化數據」。接著，對照職缺 JD 的關鍵字，為每個專案的匹配度打分。例如，如果您應徵的是一個「行銷數據分析師」的職位，那麼一個涉及「Google Analytics 串接」、「SQL 資料庫查詢」與「ROI 報表製作」的專案，其匹配度顯然會高於一個僅僅是「社群小編發文」的專案。請務實地評估，不要因為某個專案很辛苦就硬塞進去，只有高相關性的經歷才能真正打動面試官。

選定高匹配度的案例後，不要急著直接寫入履歷。先針對該案例進行深度挖掘，回想當時的背景、面臨的挑戰、您採取的具體行動以及最終的成果。這一步的細節挖掘非常重要，因為它將是後續使用 STAR 法則撰寫內容的基礎。記住，匹配度不僅僅是技能的重疊，更是解決問題能力的證明。一個能解決公司痛點的專案案例，勝過十個無關緊要的經歷。

利用 AI ResumeMaker 進行職缺診斷與關鍵字建議

在人工盤點的基礎上，我們可以借助科技的力量來提升效率與準確度。AI ResumeMaker 的核心功能之一，就是協助使用者進行深度的職缺診斷。您可以將目標職缺的 JD 貼入系統，AI 會立即進行語意分析，告訴您這份職缺最看重哪些硬技能、軟實力，甚至預測可能會出現的面試問題。這不僅僅是關鍵字的羅列，更是對職缺需求的深度解讀。

更進一步，AI ResumeMaker 能將解析結果與您現有的履歷內容進行比對，找出差距與弱點。它會告訴您：「您的履歷缺少了 '機器學習' 這個高權重關鍵字」或是「您的專案描述過於籠統，建議加入 'AB 測試' 相關經歷」。這種即時的、數據驅動的回饋，能讓您在投遞前就完成最後的潤飾與優化，確保履歷的關鍵字密度與職缺需求達到最佳平衡，大幅提高通過 ATS 初篩的機率。

步驟二：強化專案敘述，打造高分刷選通過率

通過了第一步的關鍵字偵測後，您的履歷已經成功引起了 ATS 的注意。接下來要面對的，是更嚴苛的考驗：如何讓系統與人資都對您的專案經歷留下深刻印象？這一步的重點在於「敘事的重構」與「格式的優化」。許多求職者習慣用條列式的工作內容來描述專案，例如「負責專案 A」、「執行專案 B」，這樣的描述既缺乏吸引力，也容易在 ATS 掃描時失真。我們需要透過結構化的寫作技巧，將平淡的經歷轉化為充滿亮點的戰績。

在這個階段，我們將引入廣受推崇的 STAR 法則作為寫作骨架。STAR 法則（Situation, Task, Action, Result）能幫助您有邏輯地組織語言，確保每個專案經歷都包含背景、目標、行動與成果四個核心要素。這不僅能讓您的敘述更清晰、更具說服力，也能讓 ATS 更容易抓取到關鍵的動詞與數據。一個結構良好的 STAR 敘述，就像是一場微型的案例演講，能在短時間內展現您的專業深度與價值貢獻。

運用 STAR 法則重構專案經歷

STAR 法則是職場上描述工作成就的黃金標準，對於履歷寫作尤其重要。它能強迫您思考每一個工作環節的價值，避免陷入「我做了什麼」的流水帳模式，轉而強調「我達成了什麼」。在撰寫履歷的專案經歷時，您不需要將 S-T-A-R 四個元素寫成四個段落，而是要將這四個要素的精髓濃縮在 3-5 行的條列式敘述中。每一行都應該像一個小型的案例研究，讓讀者（無論是 ATS 還是人資）能迅速掌握您解決問題的能力。

運用 STAR 法則的第一步，是先草擬出完整的四個部分，然後再進行精簡。先寫下專案的背景（Situation）與您的任務（Task），這有助於您釐清專案的挑戰所在。接著，詳細描述您採取了哪些具體行動（Action），最後，用具體的數據呈現結果（Result）。完成這個初稿後，您就可以開始進行修飾，將其轉化為精煉的履歷語言。這樣的過程能確保您不會遺漏任何重要的成就細節。

情境 (Situation) 與任務 (Task)：快速釐清專案背景

情境（Situation）與任務（Task）是 STAR 法則的開場，目的是為您的成就搭建舞台，讓讀者理解您當時面臨的挑戰與處境。這一部分的寫作要點在於「精簡」與「痛點明確」。您不需要鉅細靡遺地交代所有背景，只需點出最關鍵的限制條件或最棘手的問題。例如，「在公司舊網站轉移至新平台的過程中，面臨 SEO 排名流失 50% 的風險」，這句話就清楚地交代了情境與任務的急迫性。

如果情境或任務過於冗長，會佔用寶貴的篇幅，讓人資抓不到重點。好的開頭應該像一個鉤子，能瞬間抓住讀者的注意力。例如，與其說「當時公司想要提升業績，所以要我做一個新專案」，不如說「面對營收連續兩季下滑的壓力，我被賦予重構電商後台系統的任務，以提升訂單處理效率」。透過這種方式，您不僅交代了背景，還隱含了您被賦予重任的能力，為後續的行動與結果鋪墊了更高的價值。

行動 (Action) 與結果 (Result)：量化數據與具體貢獻

行動（Action）與結果（Result）是 STAR 法則的靈魂，也是 ATS 與人資最看重的部分。在描述行動時，請務必使用「動詞」開頭，例如「主導」、「建構」、「優化」、「協調」等，並結合第一步萃取的關鍵字。避免使用被動語態或參與感薄弱的詞彙（如「負責」、「協助」），而是要強調您的主導性與專業性。例如，「我利用 Python 撰寫爬蟲腳本，自動化蒐集競爭對手價格資料」，遠比「我負責蒐集資料」來得有力。

結果（Result）則是您貢獻的最終證明，必須盡可能地「量化」。數據是最有力的語言，它能讓您的貢獻從抽象變得具體。試著回答以下問題：您的行動為公司帶來了多少營收？提升了多少效率？降低了多少成本？節省了多少時間？例如，「成功將系統回應時間從 5 秒降低至 1 秒，使用者流失率下降 15%」。如果無法取得精確數字，也可以使用相對數據（如「效率提升約 30%」）或影響範圍（如「服務超過 1000 名客戶」）。若您在量化數據方面感到困難，AI ResumeMaker 的模板庫中提供了大量優秀的範例，可以作為您撰寫時的參考，幫助您找到最適合的量化方式。

植入 ATS 友善的格式與排版

內容固然是王道，但格式卻是決定內容能否被正確讀取的關鍵。許多求職者的履歷內容很精彩，卻因為使用了不兼容的排版，導致在 ATS 系統中呈現出亂碼，或是重要資訊被系統忽略。這就像是一本精彩的書籍卻用無法辨識的墨水印刷，讀者根本無法欣賞。因此，在這個階段，我們必須確保履歷的格式是極度簡潔、標準化且對 ATS 高度友好的。這意味著我們需要放棄華麗的設計，回歸到最純粹的文本結構。

ATS 系統最怕的就是複雜的排版。例如，許多設計師喜歡使用的多欄式排版、文字繞圖、或是將文字放入圖形中，這些都是 ATS 的禁區。同樣的，表格也是高風險元素，雖然視覺上整齊，但許多 ATS 無法正確解析表格的邏輯，可能導致您的個人資料與工作經歷被張冠李戴。最安全的作法是採用單欄式、純文字的佈局，使用標準的字體（如 Arial, Times New Roman），並利用粗體、斜體與縮排來創造視覺層次。

避免表格與圖片，確保 OCR 辨識率

為了確保您的履歷能被所有類型的 ATS 順利讀取，請務必避開以下陷阱：首先是圖片，無論是您的照片、公司 Logo，還是以圖片形式嵌入的圖表，ATS 都無法讀取其中的文字。如果您的履歷中包含一張寫有「我的技能」的圖片，系統只會看到一片空白。這也是為什麼近年來許多企業明確規定履歷「禁止附照片」，除了避免偏見，也是為了確保 ATS 的 OCR（光學字元辨識）功能能順利運作。

其次，雖然表格在視覺上能對齊日期與職位，但對 ATS 來說卻是噩夢。它可能會將表格的每一列視為獨立的段落，導致您的經歷順序錯亂。例如，第一列的職稱可能被誤讀為第二列公司名稱的一部分。為了保險起見，請使用最簡單的「純文字」格式。利用符號（如圓點 • 或星號 *）作為條列開頭，利用換行來分隔不同段落。如果您不確定自己的排版是否安全，可以將履歷存成純文字檔（.txt）看看內容是否依然清晰可讀，這是一個很好的測試方法。AI ResumeMaker 的自動生成格式功能，正是基於這種對 ATS 底層邏輯的理解，確保輸出的檔案在格式上是 100% 安全的。

使用 AI ResumeMaker 自動生成 ATS 合規格式

對於不熟悉排版細節的求職者來說，手動調整格式既耗時又容易出錯。AI ResumeMaker 的核心價值之一，就是將「ATS 合規性」內建到自動生成的流程中。當您使用 AI ResumeMaker 撰寫履歷時，系統會預設採用最安全的單欄式排版，並自動幫您將內容轉換成 ATS 友善的文字結構。這意味著您可以將全部心力放在內容的創作與優化上，而不用擔心格式問題會毀掉您的努力。

此外，AI ResumeMaker 生成的履歷不僅是格式安全，它還會根據您選擇的範本，智慧地調整內容的視覺層次，讓履歷在保持 ATS 可讀性的同時，依然具備良好的視覺吸引力（當它被 human eyes 閱讀時）。這是一個兩全其美的解決方案，既能通過機器的考驗，也能打動人心。對於追求效率與品質的現代求職者來說，這類工具的輔助已逐漸成為標準配備。

步驟三：客製化產出與全流程求職佈局

完成內容優化與格式校正後，您已經擁有了一份高品質的履歷核心內容。第三步的重點在於「輸出」與「延伸」。一份好的履歷不應該是靜態的文件，而是一個可以根據不同職缺快速調整、並延伸至整個求職流程的動態資產。這一步要求我們不僅要能產出精美的履歷檔案，還要能同步準備好求職信，甚至將戰場延伸到面試環節，進行全方位的演練與準備。這是一種從單純「投遞」轉變為「策略性求職」的思維升級。

在 2026 年的求職環境中，效率與一致性是成功的關鍵。如果您投遞 A 公司的履歷與求職信，與投遞 B 公司的內容幾乎一模一樣，很容易被經驗豐富的人資一眼看穿。因此，我們需要工具來協助我們快速進行「微調」與「客製化」，同時確保所有求職文件（履歷、求職信、作品集）都傳達出一致的專業形象。這就是為什麼全流程的 AI 工具支援會變得如此重要。

生成專屬履歷與求職信

當我們手握優化後的履歷草稿時，下一步就是根據不同公司的需求進行微調，並生成最終的交付文件。對於每一個新的職缺，您可能需要調整專案經歷的排序，或是增刪某些關鍵字，以確保與該職缺的匹配度最大化。這個過程應該要是快速且高效的。理想情況下，您不應該為了每個職缺從頭開始修改，而是應該有一個基礎模板，讓您能輕鬆地進行局部替換與調整。

除了履歷本身，求職信（Cover Letter）也是求職過程中的重要一環。許多求職者會忽略求職信，或是使用通用的模板，這其實是浪費了一個展現個人特質與強化匹配度的絕佳機會。一份好的求職信，不應該是履歷的重複，而應該是履歷的「精華濃縮版」與「個性化補充」。它應該簡要說明您為何對該職位感興趣，並強調一到兩個您最核心、最符合該公司需求的亮點。

一鍵輸出 Word/PDF 格式，保留客製化排版

在完成內容的最終確認後，您需要將履歷輸出為專業的檔案格式。最通用的格式是 PDF，因為它能完美鎖定排版，確保在任何設備上打開時都保持一致的視覺效果。然而，某些特定的招聘場景或公司系統，可能會要求提供 Word 檔（.docx），以便他們進行內部的格式調整或文字擷取。因此，一個好的履歷工具應該要能同時支援多種格式的輸出，並確保在轉換過程中不會產生格式跑版或字體遺失的問題。

使用 AI ResumeMaker 這類工具，您可以一鍵將客製化好的履歷輸出為高品質的 PDF 或 Word 檔。系統會自動處理排版的細節，確保無論是段落間距、字體大小還是粗體標示，都能呈現出最專業的樣貌。這意味著您不需要成為設計師，也能產出視覺上無可挑剔的履歷。這種便利性讓求職者可以將更多時間投入到更具策略性的思考上，例如：針對這家公司，我該如何調整求職信的語氣？

同步生成高匹配度求職信，強化第一印象

求職信是您與雇主的第一次直接對話，它的語氣與內容往往決定了對方對您的第一印象。撰寫求職信的挑戰在於，既要保持專業，又要展現個人熱情，同時還不能與履歷內容重複太多。這是一項需要高度技巧的任務。許多求職者為此絞盡腦汁，卻往往寫出空洞乏味的八股文。在 2026 年，我們可以利用 AI 來解決這個痛點。

AI ResumeMaker 提供的 AI 求職信生成功能，正是針對此痛點設計。它會分析您已優化的履歷內容，並結合您所應徵的職缺描述，自動生成一封強調職位匹配度的求職信。這封求職信會巧妙地將您的核心技能與公司的需求連結起來，用更具溫度的語言來闡述您的成就。這不僅能大幅節省您的時間，更能確保每一封發出的求職信都是高質量、高針對性的，從而強化您的第一印象，增加進入面試環節的機會。

從履歷到面試的 AI 全流程支援

投遞履歷只是求職戰役的開始，真正的挑戰在於如何通過面試。許多求職者在拿到面試機會後，因為缺乏準備而功虧一簣。在 2026 年，我們可以利用 AI 工具將準備工作做到極致。這不僅僅是模擬面試那麼簡單，而是針對特定職缺的深度演練。透過 AI 的力量，我們可以預先掌握可能的面試題目，並獲得即時的、建設性的回饋，從而大幅提升面試的通過率與自信心。

全流程的 AI 支援意味著，求職工具不再僅僅是履歷產生器，而是您的私人求職教練。它能根據您履歷中的內容，預測面試官可能會提出的問題，並指導您如何用 STAR 法則來回答。這種前瞻性的準備方式，能讓您在面對面試官時，不再感到驚慌失措，而是充滿自信地展示自己的實力。這是一種從被動等待轉變為主動出擊的求職新策略。

使用 AI ResumeMaker 模擬面試 Q&A 與即時回饋

面試的本質是一場對話，而對話的品質取決於雙方的準備程度。AI ResumeMaker 的模擬面試功能，能為您創造一個高仿真的練習環境。系統會根據您履歷中的專案經歷與技能，生成一系列可能在面試中被問到的問題，從技術細節到行為面試題（Behavioral Questions）無所不包。例如，如果您的履歷中提到了「敏捷開發」，系統可能會詢問：「請舉例說明您如何在專案中實踐敏捷原則？」

更重要的是，這不僅僅是題庫的提供。許多先進的 AI 工具還能提供「即時回饋」。在您回答完模擬問題後，系統可以分析您的回答，並給出建議，例如：「您的回答缺少了具體的數據結果，建議補充專案的量化成就」或「這個回答可以更聚焦於您個人的行動貢獻」。這種針對性的指導，能幫助您快速修正回答的盲點，讓您的面試表現更加精煉與專業。

依據職缺題庫進行面試演練，提升自信與通過率

每個行業、每個職位都有其獨特的面試題庫。一個優秀的工程師職位可能會被問到大量的技術實作問題，而一個管理職位則更看重領導力與危機處理的案例。手動搜集這些題庫非常耗時，且往往不夠全面。AI ResumeMaker 的強大之處在於它能「依據職缺」進行針對性的題庫生成。這意味著您得到的演練題目，與您即將面對的真實面試高度相關。

透過這種高度針對性的演練，您不僅能熟悉可能的問題類型，還能訓練自己在短時間內組織語言、清晰表達的能力。每一次的模擬演練，都像是在真實面試前的彩排。隨著演練次數的增加，您對自己履歷的熟悉度、對專業問題的應答流暢度都會顯著提升，這直接轉化為面試時的自信。自信的求職者往往能展現出更強的感染力，從而在最終的評比中脫穎而出，有效提升整體求職通過率。

總結：掌握 3 步驟，用 AI 工具翻轉 2026 求職劣勢

在 2026 年這個充滿變數與競爭的求職市場中，單憑運氣或傳統的海投策略已經難以奏效。我們深入探討了三個核心步驟，從「精準剖析職缺、萃取關鍵字」，到「運用 STAR 法則強化敘述、優化格式」，再到「客製化產出與全流程求職佈局」。這三個步驟構成了一套完整的、系統化的求職方法論，其核心目標是將您的個人價值，精準地傳遞給系統與人資。

回顧整個流程，最大的挑戰在於執行的細節與效率。手動執行每一步都需要耗費大量時間與精力，且容易出錯。這正是 AI 工具的價值所在。透過 AI ResumeMaker 等先進工具的輔助，我們能將繁瑣的分析、格式調整、文案優化乃至面試演練自動化、標準化。這不僅僅是節省時間，更是將求職從一門「藝術」轉變為一門可複製、可優化的「科學」。掌握這 3 步驟並善用 AI 工具，您將能有效翻轉求職劣勢，在 2026 年的眾多求職者中脫穎而出，順利拿下理想的 Offer。

ATS履歷專案經歷寫作指南：3步驟打造高通過率範本 (2026)

Q1: 什麼是 ATS，為什麼我的「專案經歷」特別重要？

ATS（Applicant Tracking System，候選人追蹤系統）是企業用來篩選履歷的第一道關卡，尤其在 2026 年求職競爭更激烈，許多大企業每天收到上千份履歷，HR 根本沒時間手動看完。ATS 會自動解析履歷格式與內容，根據職缺關鍵字（Keyword）進行排序與篩選，只有通過門檻的履歷才會進入 HR 的視野。而在這當中，「專案經歷」往往是 ATS 與 HR 最看重的部分，因為它具體展現了你在真實工作情境中的執行力與成果。比起條列式的工作職責，專案經歷能清楚交代「你做了什麼、怎麼做、結果如何」。若你的專案經歷寫得太模糊或缺乏量化數據，很容易在第一輪就被刷掉。想確保履歷能被看見，除了掌握 3 步驟寫作公式，也可以利用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，輸入你的專案內容後，系統會自動解析並強化關鍵字與亮點，協助你一開始就通過 ATS 的篩選門檻。

Q2: 新鮮人沒帶隊經驗，專案經歷要怎麼寫才能過 ATS？

新鮮人常見的誤區是直接把學校專案或實習工作照單全抄，結果寫出來的內容像「參與期末專題：使用 Python 開發一個購物網站」，這種描述缺乏具體行動與成果，ATS 根本抓不到關鍵字。正確的寫法要遵循「情境 → 行動 → 結果」的脈絡，並且盡量量化。例如：「在期末專題中擔任後端負責人，使用 Python 與 Django 架設購物網站，設計會員系統與金流串接，將網頁載入速度優化 20%，專案最終獲得全班最高分 92 分」。這樣的寫法不僅讓 ATS 抓得到關鍵字（Python、Django、會員系統、金流），也讓 HR 看得懂你的貢獻。若你不確定自己的描述是否足夠精準，可以透過 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，輸入原始經歷後，選擇目標職缺（例如：後端工程師），系統會自動產生具備關鍵字與量化數據的專業版本，大幅提升新鮮人通過 ATS 的機率。

Q3: 轉職者如何讓過往專案經驗與新職缺連結？

轉職者最大的挑戰通常是經歷看似「不相關」，例如原本做業務想轉行銷，過去的專案經歷都是銷售數據與客戶開發，這時候若直接照搬，ATS 可能會因為關鍵字不符而刷掉。關鍵在於「跨領域轉譯」，你要把過往的專案成就用新職缺的語言重新包裝。例如：原本的專案是「開發 50 位新客戶，年度業績達 800 萬」，若要轉行銷職缺，可以改寫為「透過市場分析與名單篩選，執行 3 次大型開發專案，成功提升品牌曝光度，帶來 800 萬營收」，這樣就能強調「市場分析」與「專案執行」等行銷職缺看重的關鍵字。若想更快完成轉職包裝，建議使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，輸入原始經歷與目標職缺，AI 會自動重構語句，將過往專案轉化為新職缺的優勢。此外，搭配「AI 求職信生成」，還能進一步說明轉職動機與過往專案的可移植能力，大幅提升面試機會。

Q4: 如何用 3 步驟寫出具高通過率的專案經歷範本？

要打造 ATS 與 HR 都愛的專案經歷，只要掌握以下 3 步驟，就能快速產出高水準內容。第一步：定義職缺關鍵字，先分析目標職缺的 JD（Job Description），列出 3–5 個必備關鍵字，例如「數據分析」、「Python」、「跨部門溝通」。第二步：使用 STAR 法則撰寫，情境（Situation）說明專案背景、任務（Task）說明你的職責、行動（Action）描述你使用的工具與方法、結果（Result）用數字呈現成效。第三步：精簡與格式化，每點專案經歷控制在 2–3 行，避免大段文字，並以動詞開頭（如「主導」、「建置」、「優化」）。舉例：「主導供應鏈優化專案，使用 Python 與 SQL 進行數據分析，跨部門協調 3 個團隊，將庫存周轉天數降低 15%，節省年度成本 120 萬」。若想快速生成符合這套邏輯的範本，可以使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，輸入你的原始經歷後選擇「工程師」或「數據分析師」等職缺，系統會依據 STAR 法則自動生成內容，並輸出 PDF 或 Word 格式，讓你一分鐘內完成專案經歷的升級。

Q5: 寫完專案經歷後，還需要做哪些準備才能確保通過面試？

履歷通過 ATS 只是第一步，接下來的面試才是關鍵。許多求職者在履歷上寫得精彩，卻在面試無法具體說明專案細節，導致 HR 質疑真實性。建議在完成專案經歷後，先針對每個專案準備好「背景、行動、結果」的口頭簡述，並預想 HR 可能會追問的問題，例如「你在專案中遇到最大的挑戰是什麼？」、「你如何評估專案成效？」。若你對面試感到緊張或不熟悉，可以利用 AI ResumeMaker 的「AI 模擬面試」功能，系統會根據你履歷上的專案經歷生成針對性問題，並提供回饋與改進建議。此外，「面試準備」模組還提供目標職缺的題庫與作答卡，讓你反覆練習。若你對未來發展不確定，也可使用「職涯規劃」功能，依市場趨勢獲得路徑建議與薪資規劃。這些準備能讓你在面試中自信應對，真正把履歷上的專案成就轉化為錄取機會。