【問題排查】含特殊符號會出問題嗎？原因分析、檢查與修復方法一次看

前言：為什麼特殊符號可能成為求職路上的隱形殺手？

在競爭激烈的就業市場中，求職者往往投入大量時間打磨履歷的內容，希望能展現最專業的形象。然而，許多求職者不知道的是，履歷中看似無害的特殊符號，可能正是你履歷被系統退回或被 HR 忽略的隱形殺手。這些符號包括非標準的箭頭、表情符號、全形標點，甚至是從網頁複製帶來的不可見控制字元。當這些符號出現在履歷中時，不僅會讓排版混亂，更可能導致檔案在不同系統間傳輸時出現亂碼，讓原本精心設計的內容變得難以閱讀。對於依賴 ATS（Applicant Tracking System，候選人追蹤系統）進行初篩的企業來說，一份充滿格式錯誤的履歷，往往來不及進入人工審核階段就被淘汰。因此，了解特殊符號造成的潛在問題，並學會如何檢查與修復，是每一位求職者都必須具備的關鍵技能。

特殊符號導致履歷亂碼或格式錯誤的常見原因

檔案格式與編碼不相容問題

許多格式問題的根源在於檔案儲存時採用的編碼方式與接收端不匹配。當你在電腦上建立履歷時，檔案會以特定的字元編碼（Character Encoding）儲存，最常見的有 UTF-8 或 ANSI（Windows-1252）。如果你的文件包含特殊符號，而接收方的系統或軟體使用的是不同的編碼標準，這些符號就會無法正確顯示，變成亂碼（例如變成一串「???」或菱形問號）。此外，不同作業系統處理換行符號的方式也不同，Windows 使用「Carriage Return + Line Feed」（CR+LF），而 macOS 則使用「Line Feed」（LF）。如果你在 Windows 編輯的檔案直接在 Mac 上打開，或是透過 Email 傳送後被對方直接打開，原本的排版可能會跑掉，造成整份文件變成一大團文字，嚴重影響閱讀體驗。這類技術細節看似微小，卻直接決定了你的履歷是否能被正確呈現。

UTF-8 與 ANSI 編碼差異造成的顯示異常

UTF-8 是目前網際網路的標準編碼，它支援全球幾乎所有的語言與符號，包括特殊的標點符號與數學符號。相對地，ANSI 是較早期的編碼方式，主要針對英文與西歐語言設計。當你在 Microsoft Word 或其他文字處理軟體中，使用了某些特殊圖示（如智慧引號「」、「」或長破折號 —），並儲存為 ANSI 編碼的純文字檔案（.txt）時，這些字元可能會因為編碼不支援而遺失或轉換錯誤。例如，一個在 Word 中看起來完美的箭頭符號「→」，在只支援 ANSI 的舊版系統中可能會顯示為亂碼「?」。如果求職者不小心將這種格式的檔案上傳到 ATS 系統，系統可能無法正確解析，導致關鍵的經歷描述變成一堆無意義的符號，讓招募人員無法理解你的專業能力。

不同作業系統（Windows/macOS）的換行符號衝突

作業系統之間的換行符號差異，是造成履歷格式崩潰的常見原因之一。假設你習慣使用 Mac 的 Pages 撰寫履歷，並將其匯出為純文字格式，當你將該檔案透過 Email 寄給使用 Windows 的 HR 時，對方如果用純文字編輯器（如 Notepad）打開，可能會發現所有的內容都擠在同一行，完全沒有段落分隔。這是因為 Notepad 在過去很長一段時間無法正確識別 macOS 的 LF 換行符號。雖然現在許多編輯器已經改善此問題，但仍有許多企業內部系統或舊版軟體沿用舊規則。若你的履歷因此變得難以閱讀，即便內容再好，HR 也可能因為視覺上的混亂而快速跳過。這強調了在傳輸檔案前，確認目標平台的格式要求是多麼重要。

ATS 系統解析的限制

現代企業廣泛使用 ATS 來管理龐大的求職申請，這些系統的主要功能是自動化解析履歷內容，並將其結構化為資料庫，以便篩選關鍵字與資歷。然而，ATS 的解析器（Parser）並非萬能，它們對非標準的格式非常敏感。許多 ATS 是基於文本行（Line-based）或分隔符（Delimiter）來判斷段落的，如果你使用了不常見的符號來區隔章節（例如使用「§」或「★」代替標題），系統可能會誤判這些符號是指令或分隔符，導致後續的內容被截斷或直接忽略。此外，雖然 Unicode 已普及，但仍有部分老舊或封閉的 ATS 無法正確讀取特定的 Unicode 字元，這會導致你的履歷在系統後台顯示為亂碼，即使你在 PDF 中看到的是正常的。因此，過度裝飾或使用非標準符號，無異於在履歷中埋下地雷。

特殊符號被辨識為指令或分隔符導致內容截斷

ATS 系統在解析履歷時，會試圖識別「姓名」、「學歷」、「工作經歷」等欄位。為了做到這一點，它們依賴特定的分隔符（如冒號、逗號、換行）來判斷資料的起始與結束。如果你在履歷中使用了特殊的符號，例如在電話號碼前使用「☎」，或是在地址前使用「📍」，某些解析器可能會將這些符號視為一種「指令」或「欄位結束」的標記。這可能導致系統錯誤地截取你的聯絡資訊，例如只抓到了符號後面的幾個字，或是直接跳過該行。更嚴重的情況是，如果你使用了幾個連續的特殊符號來當作分隔線（如「~~~~~~~~」），系統可能會誤以為這是檔案的結尾，導致後面的工作經歷完全沒有被讀入。這種情況下，你的履歷在資料庫中可能只有半套內容，自然無法通過第一輪篩選。

系統無法正確讀取 Unicode 字元造成亂碼

Unicode 是一套涵蓋全球文字的編碼標準，從常見的中文、英文到特殊的表情符號（Emoji）都包含在內。然而，並非所有的 ATS 都支援完整的 Unicode 字集。舉例來說，有些求職者喜歡在履歷的技能欄位中加入進度條圖示（如「javascript ████████ 80%」），這在視覺上很吸引人，但對於 ATS 來說，這些「區塊圖元」（Block Elements）可能屬於特殊用途的字元。如果系統字庫不包含這些字元，或者解析邏輯不支援，這些符號就會變成亂碼，甚至導致整個欄位的解析失敗。同樣地，使用少數民族語言或特殊數學符號也可能引發類似問題。為了確保履歷能被系統準確讀入，最安全的做法是盡量使用標準的文字與數字，避免依賴特殊的 Unicode 符號來傳達訊息。

文件編輯軟體的隱藏風險

我們日常使用的文件編輯軟體，尤其是 Microsoft Word，雖然功能強大，但也常常在無意中引入許多隱藏的格式瑕疵。這些瑕疵在視覺上可能不明顯，但在檔案傳輸或轉換格式時卻會造成大問題。Word 的「自動更正」與「自動格式化」功能是為了提升打字效率而設計的，但它們會擅自將標準的標點符號轉換為「智慧型」或「裝飾性」的版本，例如將直引號「"」變成彎引號「「」」，將兩個連字號「--」變成長破折號「—」。此外，從網頁複製貼上內容到履歷中，也是常見的災難來源。網頁程式碼中常包含不可見的控制字元（如零寬空格 Zero-width space），這些字元在螢幕上不會顯示，但會干擾排版與系統解析，讓履歷出現莫名其妙的空白或斷行。

使用 Word 自動更正功能產生的格式瑕疵

Microsoft Word 的預設設定中，包含了一連串的自動更正規則。當你打「(c)」時，它會自動變成「©」；當你打「->」時，可能會變成「→」。雖然這些符號在文件中看起來更美觀，但如果你將檔案儲存為 PDF 或 Word 格式並上傳到 ATS，這些特殊符號可能會成為問題來源。例如，某些基於 Java 開發的 ATS 對 Word 內嵌的特殊字元支援度不佳，可能會將其渲染為亂碼。更常見的情況是，當你將 Word 文件轉存為純文字（.txt）以便貼上某些不支援 Word 格式的系統時，這些智慧符號會被還原為原本的字元或變成亂碼，破壞了你精心設計的排版。為了避免這種情況，建議在完成履歷編輯後，手動檢查並替換掉所有非標準的符號，或者關閉自動更正功能，確保輸出的內容是系統最容易讀取的純淨文本。

從網頁複製內容時帶入的不可見符號

許多求職者會參考網路上的履歷範本，或是直接從 LinkedIn、公司官網複製自己的經歷描述到履歷文件中。這個動作看似方便，卻往往帶來不可見的「隱形炸彈」。網頁的 HTML 結構中常包含大量的標籤與控制碼，當你使用「複製」功能時，這些控制碼有時會一起被複製下來，雖然在你的文件中看不出來，但實際上已經混入了亂碼。例如，網頁為了排版可能會插入「零寬空格」（Zero-width space, U+200B），這是一種不佔用任何寬度的空白字元，用於控制斷字。但在履歷中，它可能導致單字被錯誤切斷，或者在 ATS 解析時造成欄位識別錯誤。要解決這個問題，最有效的方法是先將內容貼到「純文字編輯器」（如 Windows 的 Notepad 或 macOS 的 TextEdit）中，讓所有隱藏格式被清除，再從純文字編輯器複製到你的履歷文件中，這樣就能確保只帶入乾淨的文字。

如何檢查與修復履歷中的特殊符號問題

手動檢查與排錯步驟

雖然我們依賴科技工具，但有時最原始的手動檢查才是發現問題的根本之道。透過視覺化的工具與系統性的步驟，你可以揪出那些潛伏在履歷中的隱形殺手。手動檢查的重點在於「還原真相」，也就是去除所有視覺上的包裝，直視檔案最原始的狀態。這包括使用純文字模式來檢查內容，或是開啟軟體的隱藏符號顯示功能，讓所有不可見的元素無所遁形。這過程雖然需要一點耐心，但卻能大幅降低履歷因格式問題被退件的風險。對於重視細節的專業職位來說，一份格式完美無瑕的履歷，往往能給招募者留下良好的第一印象，展現你嚴謹的工作態度。

使用純文字編輯器（如 Notepad）檢視原始內容

這是最簡單也最有效的檢查方法之一。首先，請將你的履歷內容複製一份，並貼到最基礎的純文字編輯器中，例如 Windows 的「記事本」（Notepad）或 macOS 的「TextEdit」（需設定為純文字模式）。在純文字編輯器中，所有的特殊格式、字型、顏色、粗體設定都會被移除，只剩下最基本的字元。如果你的履歷中有從網頁複製來的不可見符號，或是 Word 自動產生的特殊箭頭，在這裡通常會顯示為亂碼或奇怪的符號。請仔細滾動檢視，看是否有任何不符合預期的字元。例如，你應該看到的是「● 項目符號」，而不是亂碼。如果發現亂碼，請回到原始檔案，將對應的文字刪除並重新手動輸入，確保內容是「乾淨」的。這個步驟能幫你過濾掉 90% 來自複製貼上的格式污染。

利用 Word 的「顯示格式標記」功能找出隱藏符號

如果你習慣使用 Microsoft Word 編輯履歷，那麼它內建的「顯示格式標記」功能是你的好幫手。在 Word 的「常用」分頁中，找到段落區域的「顯示/隱藏編輯標記」按鈕（圖示是一個像是中間有一個「¶」的按鍵），點擊後，文件中所有不可見的字元都會浮現出來。你會看到段落結尾的換行符號「¶」、空格鍵留下的小點「·」、Tab 鍵的箭頭符號，以及任何奇怪的控制字元（通常顯示為帶框的符號或菱形問號）。這個功能可以讓你清楚地看到是否有額外的空格、錯誤的換行，或是混入的特殊符號。看到不該出現的符號時，直接將其刪除即可。定期使用此功能檢查履歷，有助於維持文件的整潔與標準化，避免在轉存為其他格式時出現排版錯亂。

自動化檢測與修復工具

除了耗時的手動檢查，現代科技也提供了許多自動化的解決方案，能更快速、更全面地檢測與修復履歷中的格式問題。這些工具不僅能節省時間，更能彌補人眼可能忽略的細節。自動化檢測的核心在於利用程式邏輯或 AI 演算法，掃描文件中的非標準字元、不可見符號以及排版錯誤，並根據設定的規則進行修正。此外，選擇合適的檔案格式也是自動化修復的一部分，透過轉換格式可以從根本上鎖定排版，避免因編碼問題產生的變動。對於需要頻繁更新履歷或同時投遞多個職位的求職者來說，掌握這些工具的使用方法，能大幅提升準備文件的效率與品質。

使用 AI 工具進行格式清洗與內容優化

近年來，AI 技術在文書處理領域的應用越來越成熟，許多工具專門針對履歷的格式清洗與優化提供了強大的功能。這些 AI 工具通常具備語義理解與格式分析的雙重能力，除了能自動偵測並清除履歷中的特殊符號、不可見字元與亂碼外，還能分析內容的結構。例如，AI 可以判斷你的履歷是否使用了不標準的分隔符（如用「~」分隔公司與職位），並建議改為標準的逗號或換行。更進階的 AI 工具甚至能同步優化履歷的關鍵字與敘述，確保內容不僅格式正確，還能通過 ATS 的關鍵字篩選。這類工具能將原本需要耗時數十分鐘的手動排查，縮短到幾秒鐘內完成，大幅提升求職準備的效率。

將檔案轉存為 PDF 格式以鎖定排版並避免編碼問題

PDF（Portable Document Format）是目前求職市場上最推薦的履歷格式，主要原因在於它的「跨平台一致性」。與 Word 或純文字檔案不同，PDF 會將你的字型、排版、圖片與顏色「鎖定」在文件中，變成一個視覺化的影像。這意味著，無論接收方使用的是 Windows、Mac 還是 Linux，也不論他們有沒有安裝你使用的字型，他們在螢幕上看到的 PDF 履歷都會跟你製作時一模一樣，完全不會有亂碼或排版跑掉的問題。這有效解決了前面提到的編碼不相容（UTF-8 vs ANSI）與作業系統換行符號衝突的問題。雖然 ATS 對 PDF 的解析能力不如 Word 完美，但近年來絕大多數主流 ATS 都能良好支援 PDF。因此，除非招聘說明明確要求 Word 格式，否則將履歷轉存為 PDF 是避免格式錯誤最簡單、最保險的做法。

最佳化實踐與預防措施

最好的修復，就是預防問題的發生。在建立履歷的初期就遵循標準化的原則，能從源頭杜絕大部分的格式風險。這包括在內容撰寫時保持克制，不使用花俏但風險高的符號，並且在最終輸出前，養成檢查檔案設定的習慣。此外，了解目標求職系統的限制也非常重要。不同的公司、不同的 ATS 平台，對於檔案格式與內容的解析能力都有差異。透過遵循通用的最佳實踐，你可以打造一份「通用性高」的履歷，確保在任何環境下都能被正確解讀，讓你的專業能力毫無障礙地傳遞給招募者。

避免使用非標準的箭頭或表情符號

為了讓履歷看起來更有設計感，許多求職者會使用 Unicode 的特殊箭頭（如 →、⇔、⇒）或表情符號（如 👍、💼）來裝飾內容。雖然這些符號在某些平台上顯示正常，但在嚴謹的求職環境中，它們被視為「非標準字元」，風險極高。最安全的做法是完全避免使用這些符號，改用最傳統、最通用的標點符號。例如，與其使用「技能 → 程式設計」，不如使用「技能：程式設計」或直接分行書寫「技能」與「程式設計」。如果你想強調重點，可以使用星號「*」或加號「+」，這兩種符號幾乎在所有系統中都能被正確解析。記住，履歷的目的是清晰傳達訊息，而不是展示設計能力。保持簡潔、乾淨的文本，是對抗格式問題的最佳策略。

確認求職系統支援的檔案格式與字型

在投遞履歷之前，花一點時間閱讀招聘啟事中的「如何申請」（How to Apply）部分是非常值得的。有些公司會明確規定只接受 Word（.docx）或 PDF 格式，甚至會指定字型（如 Arial、Times New Roman）。嚴格遵守這些要求不僅是禮貌，更是技術上的必要。如果你使用了特殊字型（如手寫體或裝飾字型）並轉存為 PDF，也許在你的電腦上看很美觀，但如果對方系統的字庫中沒有該字型，可能會導致亂碼或被替換成奇怪的預設字體。因此，除非你有把握對方能正確顯示，否則建議一律使用系統內建的通用字型（如微軟正黑體、Arial、Calibri）。在上傳檔案前，最後再做一次雙重確認：檔案副檔名是否正確？內容是否已依照要求的格式轉存？這些小細節往往是決定履歷能否順利被系統接收的關鍵。

結合 AI 工具打造零錯誤的求職文件

AI ResumeMaker 如何解決特殊符號與格式問題

面對履歷中潛藏的格式陷阱與特殊符號問題，除了手動排查，現今更高效的做法是善用 AI 技術賦能的專業工具。以 AI ResumeMaker 為例，這款工具專注於為求職者打造完美的求職文件，它內建了強大的格式清洗與規範化引擎，能夠自動偵測並清除履歷中可能導致系統解析錯誤的特殊符號、不可見字元與亂碼。這意味著求職者不再需要耗費時間手動檢查每一行文字，AI 會自動處理那些容易被忽略的技術細節，確保文件的「潔淨度」。更重要的是，AI ResumeMaker 不僅僅是清理工具，它更深度整合了 ATS 的解析邏輯，能確保最終輸出的履歷在排版與結構上完全符合主流招募系統的要求，讓求職者的專業內容能順利通過第一道關卡。

自動偵測並清除不兼容的特殊符號與亂碼

AI ResumeMaker 的核心功能之一，就是其智慧化的檔案清洗能力。當使用者將現有的履歷（無論是 Word 或 PDF）上傳至平台時，AI 引擎會立即進行全盤掃描。它能識別出各種常見的格式問題，例如從網頁複製帶來的零寬空格、Word 自動轉換的智慧引號、非標準的項目符號（如手動輸入的「」），以及不同作業系統留下的換行殘留。AI 會將這些有潛在風險的符號一一標記，並根據最佳實踐建議進行替換或清除。例如，它會將所有花俏的箭頭統一轉換為標準的連字號或純文字。這個過程不僅消除了亂碼隱患，也讓履歷回歸到最純粹、最易於機器閱讀的狀態。對於不熟悉技術細節的用戶來說，這項功能大大降低了因格式不當而被篩掉的風險，確保每一分努力寫下的內容都能被完整看見。

針對 ATS 系統優化排版，確保解析流暢度

除了清除髒數據，AI ResumeMaker 還具備針對 ATS 系統進行排版優化的能力。它了解 ATS 是如何「閱讀」一份履歷的，並依此調整文件的結構。例如，許多 ATS 對表格（Table）或文本框（Text Box）的解析能力較弱，AI ResumeMaker 會將這些元素轉換為更安全的純文字排版，同時保持視覺上的整齊。它會自動識別並標準化日期格式、聯絡資訊的排列方式，確保系統能準確抓取關鍵欄位。此外，AI 還能分析職缺描述，建議使用者在履歷中加入哪些關鍵字（Keywords），並將其自然地融入經歷描述中。這種針對性的優化，不僅解決了格式問題，更同步提升了履歷的內容競爭力，讓你的文件在 ATS 系統中的得分大幅提高，增加進入面試環節的機會。

從履歷生成到面試模擬的全流程支援

AI ResumeMaker 的價值不僅止於格式修復，它提供的是從履歷生成、內容優化到面試準備的全流程求職支援。這意味著使用者可以一站式解決求職過程中的所有文書與準備需求。對於時間有限的在職求職者，或是缺乏經驗的社會新鮮人來說，這類整合性平台能帶來極高的效率。你不需要在多個工具間切換，AI ResumeMaker 能根據你的個人經歷與目標職缺，自動生成高度客製化的履歷與求職信。更進一步，它還能協助你進行面試演練，讓你在正式面對面試官之前，就已經做好萬全準備。這種全方位的協助，讓求職不再是一連串繁瑣的任務，而是一個有系統、有策略的規劃過程。

1 分鐘完成履歷最佳化與求職信生成

時間是求職者最寶貴的資源。AI ResumeMaker 透過先進的自然語言處理技術，大幅簡化了履歷與求職信的創建流程。使用者只需輸入基本的個人經歷、技能與目標職位，AI 就能在幾分鐘內分析海量的職缺數據與成功範例，自動生成一份結構完整、內容亮眼的履歷草稿。這份草稿不僅會避開所有常見的格式陷阱，還會針對目標職位進行關鍵字優化，提升被 ATS 選中的機率。與此同時，AI 也能基於履歷內容與職位描述，自動撰寫出強調匹配度的求職信。使用者只需在此基礎上進行微調與個人化修改，就能在短短幾分鐘內完成高品質的求職文件，將省下的時間投入到更重要的求職策略規劃中。

透過模擬面試與職涯規劃提升整體競爭力

一份完美的履歷只是求職成功的敲門磧，真正的挑戰在於面試環節。AI ResumeMaker 深知這一點，因此內建了強大的模擬面試功能。它能根據你所申請的職位與產業，生成針對性的面試問題，讓你在安全的環境下進行練習。這些模擬面試不僅提供常見的行為面試題（Behavioral Questions），還涵蓋專業技術題，並在練習後提供即時的回饋與改進建議，幫助你提升表達能力與自信心。除此之外，平台還提供職涯規劃工具，協助使用者分析自己的能力特質，探索適合的職涯路徑，甚至進行薪資談判的參考分析。從履歷格式的微觀調整，到整體職涯發展的宏觀規劃，AI ResumeMaker 提供了全面性的支持，幫助求職者在激烈的競爭中脫穎而出。

結論：掌握格式細節，讓你的專業能力被完整看見

在數位化求職的時代，履歷不僅是個人經歷的陳列，更是與招募系統及 HR 溝通的第一線。特殊符號與格式問題看似小事，卻是阻礙這道溝通橋樑的隱形高牆。從亂碼、編碼衝突到 ATS 解析失敗，每一個環節都可能讓你的專業能力被誤解或忽略。然而，這些問題並非無解。透過理解問題的成因，並善用純文字檢查、格式標記顯示等手動排查技巧，我們可以有效找出潛在的格式瑕疵。更重要的是，將檔案轉存為 PDF 格式、避免使用非標準符號，以及依賴 AI ResumeMaker 等先進工具進行自動化檢測與優化，能從根本上杜絕格式錯誤的發生。求職是一場全方位的競賽，內容的深度固然重要，但格式的正確性決定了你的內容能否被順利讀到。掌握這些格式細節，讓你的每一分努力都被完整看見，順利通往理想的職涯道路。

【問題排查】含特殊符號會出問題嗎？原因分析、檢查與修復方法一次看

Q1：在履歷或求職信中使用括號、斜線等特殊符號，會不會讓系統或 HR 無法正確解析？

症狀：透過求職平台投遞後，履歷格式跑掉，或是括號內的文字被系統截斷。常見原因在於某些 ATS（徵才管理系統）或舊版瀏覽器對特殊字元（如／、＋、&、＜、＞）的編碼處理不一致，導致解析錯誤。檢查方法：將檔案另存為純文字（.txt）並在不同裝置開啟，或先貼到純文字編輯器再貼上平台，觀察是否有亂碼或斷行異常。修復動作：盡量使用全形符號或中英文標點切換為統一格式，避免混用；若是透過 AI ResumeMaker 編輯，建議在工具內先以「履歷最佳化」功能跑一次解析，它會自動偵測並提示可能影響解析的符號，並協助替換為系統友善的寫法。最後驗證：將生成的 PDF 與 Word 檔在不同瀏覽器與手機預覽，確保排版與字元顯示一致，再正式投遞。

Q2：關鍵字中包含加號或斜線（例如「C++」或「Front-End/Full-Stack」），會不會讓 HR 找不到我的履歷？

症狀：明明有寫技能關鍵字，卻在搜尋結果中排名靠後或不被顯示。常見原因是平台搜尋演輯對特殊符號的處理不同，有的會將「C++」拆成「C」或忽略加號，導致匹配度下降。檢查方法：在平台搜尋欄輸入你使用關鍵字的變體（如「C++」、「C++」、「C」），看是否能搜到自己的履歷。修復動作：可採用「雙寫法」，例如「C++（C Plus Plus）」或同時列出「C++」與「C語言」；若使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」，它會針對目標職缺自動建議關鍵字並提供「同義或替代寫法」，確保既能被 HR 看到，也不被系統過濾。驗證方法：在履歷生成後，用平台職缺 JD 做關鍵字比對，確認你的技能名稱與職缺需求高度重合，再投遞。

Q3：在求職信或履歷標題使用驚嘆號、星號或表情符號，會不會顯得不專業或被系統判定為垃圾郵件？

症狀：求職信被歸入垃圾郵件，或 HR 反應內容看起來太浮誇。原因在於部分郵件系統或 ATS 會把過多符號視為垃圾特徵；而 HR 第一眼看到的表情符號也容易降低專業度。檢查方法：檢視求職信與履歷標題，統計特殊符號數量，並請同行或前輩給意見。修復動作：保留必要標點，避免在標題使用驚嘆號或表情符號；若需要強調，可用粗體或分段取代。使用 AI ResumeMaker 的「AI 求職信生成」時，系統會以 HR 邏輯產出專業語氣與格式，自動避免過度裝飾，並聚焦在職務匹配度。驗證方法：將求職信與履歷發給自己或朋友，在不同郵件客戶與手機上預覽，確認排版乾淨、語氣合宜，再正式寄出。

Q4：上傳履歷檔案時，檔名含特殊符號會不會導致無法上傳或後續處理失敗？

症狀：點擊上傳按鈕後無反應，或系統提示「檔名不合法」。常見原因是作業系統或平台對檔名的字元限制，例如避免使用 ／、＼、：、＊、？、＜、＞、｜ 等。檢查方法：檢視你的檔案名稱，若包含上述字元即為潛在問題。修復動作：將檔名改為純中英文與數字，例如「王大明_前端工程師_履歷.pdf」；若使用 AI ResumeMaker 生成檔案，它會自動以「姓名_職位_檔案類型」的格式命名，並提供 PDF/Word/PNG 多種格式，確保相容性。驗證方法：在不同作業系統（Windows/macOS）與瀏覽器重複上傳流程，確認都能順利完成，再進行正式投遞。

Q5：特殊符號會不會影響 AI 模擬面試或面試題庫的辨識與回饋？

症狀：在 AI 模擬面試作答時，系統對你的回應解析不準確，或題庫關鍵字抓取失敗。原因在於答題內容若混雜過多符號，可能影響 NLP 模型的分詞與語意判斷。檢查方法：在 AI ResumeMaker 的模擬面試中，先以正常中英文句式作答，再試一次加入大量符號（如＋、／、&）的版本，比較回饋差異。修復動作：答題時保持語句清晰，避免在關鍵詞中混用符號；若需要表達多重技能，可用「與」、「及」或分號隔開。驗證方法：反覆練習同一題，確認回饋一致性，並依建議調整措辭，讓面試回答更貼合目標職缺的評分邏輯。