2026 最新｜Excel 表頭被識別成正文？3 招快速修正與預防方法【AI ResumeMaker】

未來求職新常態：AI 如何在 2026 年重塑你的履歷競爭力

在 2026 年的就業市場中，人工智慧已不再是輔助工具，而是決定履歷能否進入面試關卡的守門員。越來越多企業依賴 ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）與 AI 演算法進行第一階段的人才篩選，這意味著履歷的格式與結構直接影響系統能否正確解析內容。許多求職者耗費心力在 Excel 中整理工作經歷與技能清單，卻在上傳後發現格式崩壞、排版混亂，導致 AI 無法正確萃取關鍵資訊。這並非個別案例，而是因為 Excel 的靈活性與 AI 系統所需的標準化結構之間存在巨大的鴻溝。當 Excel 表頭被誤判為正文數據，或是合併儲存格造成解析失敗時，即便你的經歷再亮眼，也可能在機器審核階段就被淘汰。因此，理解 AI 如何讀懂履歷，並掌握標準化的資料輸出技巧，已成為求職者必備的職場新技能。這不僅是技術問題，更是策略競爭力的一環，掌握它，等於握住了通往面試邀請的入場券。

Excel 格式亂碼？AI 解析失敗的前兆

常見症狀：表頭被誤判為正文數據

當你將精心整理的 Excel 檔案上傳至求職平台或 AI 履歷工具時，最常見的崩潰場景就是「表頭（Header）被誤判為正文數據」。這通常發生在系統試圖將表格轉換為結構化 JSON 或其他程式可讀格式時，若 Excel 的欄位名稱不標準、缺乏明確的區分標記，AI 就會混淆哪一行是標題、哪一行是實際的工作內容。例如，「工作經歷」與「2020-2023 台北科技公司」若未明確分層，AI 可能會將後者也視為一個欄位名稱，導致整個資料結構錯亂。這種情況下，系統往往會回傳錯誤訊息，或是乾脆忽略整段內容，造成履歷出現大段空白。許多求職者因此誤以為是系統故障，實際上卻是資料格式不符合 AI 的解析邏輯。若你發現履歷預覽時，本該是職稱的地方變成了一堆數字，或是技能清單與年份混雜在一起，這就是典型的「表頭誤判」症狀。這種格式亂碼不僅影響美觀，更會讓 AI 誤解你的專業背景，導致匹配度分數大幅下降。

數據欄位錯位導致 AI 無法正確萃取經歷

數據欄位錯位是 Excel 轉換履歷時最棘手的技術問題之一。當 Excel 表格中的時間、職稱、公司名稱與工作內容沒有固定欄位時，AI 在解析過程中會發生「對齊失敗」。例如，A 欄記錄年份，B 欄記錄公司，C 欄記錄職稱，若你在第二行不小心將公司名稱填入 B 欄但職稱留在 D 欄，AI 就會將這筆資料視為「不完整」或「錯誤」而過濾掉。更嚴重的是，如果 Excel 同時存在多種日期格式（如 2023/01/01 與 2023 年 1 月），AI 的自然語言處理模組可能無法統一辨識，導致經歷的時間軸混亂。這種錯位問題在人工檢視時可能一眼就能看出，但對於依賴結構化資料的 AI 來說，卻是無法跨越的障礙。許多求職者使用合併儲存格來美化表格，這在視覺上很整齊，卻會讓 AI 的解析邏輯崩潰，因為合併格會破壞「每列對應單一經歷」的規則。最終結果是，AI 無法正確萃取你的職涯亮點，錯失了展現實力的機會。理解這一點，我們才能針對性地進行格式修正。

合併儲存格造成履歷內容解析失敗

合併儲存格是 Excel 中常見的美化技巧，尤其在製作複雜報表或跨部門資料時非常實用，但在履歷資料的處理上卻是致命傷。AI 解析器依賴的是「規律性」，每一個欄位必須對應到特定的資料屬性，當合併儲存格出現時，這種規律性就被打破了。例如，若你將多個年度的經歷合併在同一個儲存格中，AI 就無法判斷哪些內容屬於第一年、哪些屬於第二年，導致時間軸與經歷無法正確對應。此外，合併儲存格可能導致 XML 或 JSON 結構在轉換時產生嵌套錯誤，使得部分內容遺失或重複。許多 ATS 系統在接收 Excel 上傳時，會將合併格視為「非標準格式」而直接拒絕解析，導致履歷內容顯示為亂碼或空白。這在 2026 年的 AI 履歷工具中已經被視為高風險操作，因為它不僅干擾解析，還可能觸發格式驗證失敗。若你希望履歷能被 AI 準確讀懂，最安全的做法是避免使用合併儲存格，改用純文字與固定欄位來呈現資料，確保每一次上傳都能順利通過系統的格式檢查。

根本原因：格式不規範與解析邏輯衝突

Excel 表頭被誤判成正文的根本原因，往往不在於資料本身，而在於格式不規範與 AI 解析邏輯的衝突。AI 系統在設計之初，就依賴高度標準化的資料格式來進行學習與萃取，例如 JSON、XML 或純 CSV 結構，這些格式有明確的層級與屬性定義。然而，Excel 的自由度極高，允許使用者任意合併格、插入圖示、使用非標準分隔符，甚至在同一欄位中混合多種語意內容。當這些非標準化資料輸入 AI 解析器時，系統會嘗試用預設的邏輯去「猜測」每一格的意義，一旦猜測失敗，就會導致錯位、遺漏或誤判。此外，許多求職者在 Excel 中使用複雜的公式、條件式格式或色彩標記，這些雖然對人類閱讀有幫助，卻會干擾 AI 的純文字萃取。2026 年的 AI 履歷工具雖然已經具備更強的容錯能力，但對於格式混亂的資料，依然會優先選擇「忽略」而非「修正」，以確保解析結果的準確性。因此，若想讓 AI 正確讀懂履歷，必須先理解其解析邏輯，並主動進行格式優化，這也是後續三招修正技巧的理論基礎。

非標準化的時間格式干擾 AI 判讀

時間格式的統一度是 AI 判讀履歷時間軸的關鍵，但 Excel 恰恰是時間格式最混亂的來源之一。常見的問題包括：同一欄位中混用「2023/01」、「2023 年 1 月」、「Jan 2023」等多種寫法，甚至有些人在經歷中直接寫「三年前」或「近期」等相對時間。AI 解析器雖然內建多種時間辨識模組，但若格式過於混雜，仍會導致解析失敗或誤判。例如，若 AI 誤將「2023 年 1 月」當成「公司名稱」，那麼整段經歷的時間戳記就會遺失，導致履歷的時序邏輯崩潰。在 2026 年的求職環境中，許多 ATS 系統會依據時間軸排序候選人，若你的時間格式不統一，可能會被判定為「經歷不連續」或「資料不完整」。此外，非標準時間格式還可能影響 AI 對「任職年資」的計算，進而影響職位匹配度評分。因此，建議在上傳前，先將所有時間統一為「YYYY/MM」或「YYYY-MM」格式，這樣不僅能提升 AI 解析準確度，也能讓履歷看起來更專業。

特殊字元與符號導致系統識別錯誤

特殊字元與符號在 Excel 中常被用來強調重點或分隔內容，但這些符號往往是 AI 解析失敗的隱形殺手。例如，使用全形逗號「，」與半形逗號「,」混用，或者在職稱中加入「★」、「◆」等裝飾符號，甚至使用「->」、「→」等箭頭符號來表示晉升過程，這些都可能被 AI 誤判為資料分隔符或無效字元。在 XML 或 JSON 結構中，某些符號（如 <、>、&）具有特殊語意，若未經轉義直接放入 Excel 儲存格，會導致結構破壞，甚至讓整個檔案無法被系統讀取。此外，使用非標準的分號、破折號或括號組合，也可能讓 AI 的正規表示式（Regex）匹配失敗，導致內容被截斷或遺漏。2026 年的 AI 履歷工具雖然支援更廣泛的字元集，但為了確保解析穩定性，仍建議使用純文字與基本標點符號。若你希望履歷中的關鍵字能被準確抓取，請避免使用任何非標準符號，並將所有重點內容以簡潔的文字表達，這樣才能確保 AI 能順利萃取並強化你的專業亮點。

3 招即時修正與預防：AI ResumeMaker 實戰技巧

第一招：一鍵格式診斷與優化

面對 Excel 格式亂碼的問題，最快速的修正方式就是使用 AI ResumeMaker 的「一鍵格式診斷」功能。這項功能專為解析 Excel 與 CSV 檔案設計，能自動識別表頭與正文的界線，並將錯位的欄位重新對齊。當你上傳 Excel 檔案後，系統會先進行「格式健康檢查」，標示出可能導致解析錯誤的元素，例如合併儲存格、非標準日期格式或特殊符號，並提供修正建議。接著，AI 會自動將資料轉換為標準化的 JSON 結構，這是一種層級分明、易於 AI 處理的格式，能確保每一筆經歷、技能與學歷都被正確標記與儲存。這個過程不僅節省了手動調整的時間，還能大幅降低因格式問題導致的解析失敗率。對於不熟悉資料結構的求職者來說，這就像有一位專業的數據助理幫你檢查並優化檔案，讓你能在幾分鐘內準備好符合 ATS 規範的履歷資料。最重要的是，AI ResumeMaker 的診斷報告會清楚解釋每一項修正的原因，讓你在未來上傳其他檔案時也能避免類似錯誤。

使用 AI ResumeMaker 解析並自動校正 Excel 格式

AI ResumeMaker 的解析引擎經過數百萬份履歷資料的訓練，具備極高的格式辨識與校正能力。當你將 Excel 檔案上傳後，系統會自動掃描每一行與每一欄，識別出可能的表頭與資料列，並將其分門別類。例如，若系統偵測到某一行包含「姓名」、「電話」、「Email」等關鍵字，就會將其標記為「個人資料」區塊；若看到「2023-2024」、「台北科技公司」、「資深工程師」等組合，則會歸類為「工作經歷」。若偵測到合併儲存格，系統會自動將其拆解，並根據上下文填補缺失的欄位，確保資料完整性。同時，AI 會將所有日期格式統一為標準的 ISO 格式（如 2023-01-01），避免因格式混亂導致的時序錯誤。這整個過程完全自動化，使用者只需點擊「開始解析」即可，無需手動調整任何欄位。對於 Excel 中常見的顏色標記、條件式格式或隱藏行列，AI 也能自動忽略，只萃取純文字內容，確保輸出的資料乾淨且結構化。這不僅提升了資料的可用性，也為後續的履歷生成打下穩固基礎。

將錯位的表頭與正文還原為標準 JSON 結構

JSON（JavaScript Object Notation）是目前 AI 與 ATS 系統最通用的資料交換格式，其特點是結構清晰、易於解析且容錯率高。AI ResumeMaker 在完成 Excel 解析後，會將所有資料轉換為 JSON 格式，並依據「個人資料」、「工作經歷」、「學歷」、「技能」等屬性進行分層。例如，工作經歷會變成一個陣列（Array），每一筆經歷包含「company」、「title」、「startDate」、「endDate」、「description」等鍵值對，這種結構讓 AI 能輕鬆抓取特定欄位進行分析與應用。若原始 Excel 中的表頭與正文錯位，AI 會根據欄位內容的語意進行推斷與重新分配，例如將誤放在「公司名稱」欄位的「2023年」移回「開始日期」欄位，並將原本的文字描述還原至「工作內容」。這樣的轉換不僅修正了格式錯誤，還提升了資料的邏輯性，讓履歷在 AI 系統中更容易被正確解讀。對於求職者而言，這意味著你不再需要手動將 Excel 重新排版，AI ResumeMaker 幫你完成從混亂表格到標準結構的全流程，大幅提升資料的可用性與兼容性。

第二招：AI 自動生成結構化履歷

在完成格式診斷與標準化之後，下一步就是利用 AI ResumeMaker 的自動生成能力，將乾淨的資料轉換為一份專業且結構化的履歷。這不只是简单的複製貼上，而是根據目標職缺與個人經歷進行智慧排版與內容強化。當你上傳原始 Excel 資料後，AI 會先分析你的工作內容、技能與學歷，接著根據你設定的目標職位（如「後端工程師」、「專案經理」），自動提取最相關的經歷與關鍵字，並依序排列。生成的履歷會採用 ATS 友好的格式，避免使用圖形、表格或特殊排版，確保系統能順利解析。此外，AI 還會根據行業標準，幫你補充可能遺漏的量化成果（如「提升 30% 效率」），讓履歷更具說服力。生成後的履歷可在工具內直接編輯，你可以調整語氣、新增細節或刪除不必要的內容，完成後還能輸出為 Word 或 PDF 格式，方便直接上傳至各大求職平台。這種從 Excel 到專業履歷的無縫轉換，讓你能在幾分鐘內完成原本需要數小時的工作，大幅提升求職效率。

上傳原始 Excel 資料，AI 自動提取並重新排版

AI ResumeMaker 的核心優勢在於能將原始的 Excel 資料直接轉換為視覺化的履歷文件。當你上傳資料後，AI 會先進行「語意理解」，識別每一筆資料的屬性與關聯性。例如，若 Excel 中有一行寫著「2022-2024｜XYZ 公司｜資深行銷專員｜負責社群經營與活動策劃」，AI 會自動拆解出年份、公司、職稱與工作內容，並填入履歷模板的對應欄位。接著，AI 會根據履歷的標準結構（如「個人資料」置頂，「工作經歷」依時間倒序排列）進行排版，確保整份文件邏輯清晰、易於閱讀。對於技能清單，AI 會將其轉換為標籤式呈現，方便人資快速掃描；對於學歷與證照，則會自動補充取得年份與發證單位。若原始資料中有重複或過時的內容，AI 也會建議刪除或合併，確保履歷精簡且具針對性。這整個過程完全自動化，使用者無需具備設計或排版知識，就能生成一份符合專業標準的履歷文件。

支援 Word 匯出：先在工具內編輯後輸出完美格式

雖然 AI 能自動生成履歷，但許多求職者仍希望保有手動調整的彈性，尤其是在語氣、用詞或細節補充上。AI ResumeMaker 提供完整的內編輯功能，讓你在生成的基礎上進行微調，例如修改自我介紹的開頭、強化特定專案的描述，或是調整技能的排序。編輯完成後，你可以將履歷匯出為 Word 格式（.docx），這對於需要進一步在 Word 中進行排版或與他人共編的用戶非常方便。Word 匯出功能會保留原始的格式設定，包括字體、段落間距與標題層級，確保你在 Word 中打開時依然整齊美觀。此外，AI ResumeMaker 也支援 PDF 與 PNG 匯出，讓你能根據不同平台的需求選擇最適合的格式。例如，某些求職系統要求上傳 PDF 以避免格式跑掉，而社交媒體或個人網站則可能需要 PNG 圖片格式。透過這種靈活的輸出選項，你能在確保格式正確的同時，保留最大的編輯彈性，讓履歷在各種場景下都能展現最佳效果。

第三招：預防性檢查與最佳化建議

修正現有問題固然重要，但更關鍵的是建立預防機制，避免未來再次遇到相同的格式困擾。AI ResumeMaker 的第三招就是「預防性檢查與最佳化建議」，這是一套完整的格式守門員機制。當你準備上傳新的 Excel 資料時，系統會先進行預先檢查，標示出可能導致解析錯誤的元素，例如非標準日期、特殊符號或合併格，並提供一鍵修正按鈕。除了格式檢查，AI 還會針對內容進行優化，例如檢查你的工作描述是否包含足夠的關鍵字、是否使用量化指標、是否符合目標職缺的技能需求。這不僅是為了避免格式錯誤，更是為了提升履歷在 ATS 系統中的通過率。AI 會根據你設定的職缺，分析該職位常見的關鍵字與技能，並建議你在履歷中加入相關內容，讓你的履歷更容易被 AI 篩選器標記為「高匹配度」。透過這種預防性的檢查與優化，你不僅能確保格式正確，還能持續提升履歷的競爭力，讓每一次求職都能以最佳狀態出發。

啟用 AI 即時格式檢查，避免再次產生亂碼

AI ResumeMaker 的即時格式檢查功能，能在你編輯或上傳資料的當下，立即偵測並提示潛在問題。例如，當你輸入一個日期格式為「2023 年 1 月」時，系統會提示你改為「2023-01」以符合標準；當你使用了「★」或「→」等符號時，系統會警告這可能導致解析錯誤，並建議改用純文字表達。這種即時反饋機制，能讓你在問題發生前就進行修正，避免等到上傳後才發現格式亂碼。此外，AI 也會檢查 Excel 中的欄位名稱是否標準化，例如建議將「經歷」改為「工作經歷」，將「技能」改為「專業技能」，確保系統能準確識別每個區塊。對於常見的合併儲存格，系統會提供「拆解」建議，並示範如何重新排列資料以保持結構完整。這就像有一位格式顧問隨時在你身邊，幫你把關每一個細節，確保最終輸出的資料 100% 符合 AI 解析規範。透過這種預防性檢查，你能大幅降低因格式問題導致的履歷失效風險，讓求職過程更加順利。

針對職缺關鍵字進行內容強化，確保人資系統友好

除了格式檢查，AI ResumeMaker 還會針對目標職缺進行關鍵字分析與內容強化，這是提升 ATS 通過率的關鍵策略。當你設定求職目標後，AI 會分析該職位的描述與需求，提取出高頻關鍵字與核心技能，例如「Python」、「專案管理」、「數據分析」等。接著，系統會掃描你的履歷內容，檢查這些關鍵字是否出現、出現的頻率是否足夠，並建議你在工作描述中加入相關詞彙。例如，若你的原始 Excel 中只寫「負責開發後端系統」，AI 可能會建議改為「使用 Python 與 Django 開發後端 API，提升系統效能 20%」，這樣不僅加入了關鍵字，還提供了量化成果，讓履歷更具說服力。此外，AI 也會根據人資系統的偏好，優化履歷的結構與用詞，例如避免使用過於口語化的表達、確保段落簡潔有力。這種針對性的內容強化，不僅讓履歷更容易通過 AI 篩選，也讓 human reader 在快速掃描時能迅速抓住亮點，大幅提升面試邀約的機會。

結論：掌握格式就是掌握面試入場券

從 Excel 到 AI 履歷：全流程無縫接軌

在 2026 年的求職環境中，掌握格式不僅是技術細節，更是策略競爭力的體現。從 Excel 的原始資料整理，到 AI 解析、格式校正、履歷生成，再到最後的輸出與上傳，AI ResumeMaker 提供了全流程的無縫接軌，讓求職者不再受限於格式限制或技術門檻。這套流程的核心價值在於「標準化」與「自動化」：標準化確保了資料能被 AI 準確讀懂，自動化則大幅降低了時間成本與人為錯誤。無論你是新鮮人、轉職者還是在職求職者，只要掌握這套流程，就能在幾分鐘內產出符合 ATS 規範、內容強化且格式完美的履歷。這不僅提升了求職效率，更讓你在競爭激烈的市場中搶得先機，確保每一次投遞都能以最佳狀態呈現你的專業價值。

1 分鐘完成履歷生成，不再受限於 Excel 格式限制

透過 AI ResumeMaker，從 Excel 到完整履歷的轉換最快只需 1 分鐘。這背後是強大的 AI 解析引擎與預先訓練的履歷模板在運作，讓你不再需要手動調整欄位、擔心格式錯位或害怕關鍵字遺漏。無論你的 Excel 資料多麼混亂，只要經過 AI 的格式診斷與標準化，就能迅速轉換為一份專業且結構化的履歷。這種效率的提升，對於時間緊迫的求職者尤其重要，讓你能將更多精力投入到面試準備與職涯規劃上。更重要的是，這套流程打破了 Excel 的格式限制，讓你不再受限於表格的欄位設計，能自由地在 Excel 中整理資料，然後讓 AI 幫你完成最後的美化與優化。這不僅是技術的進步，更是工作流程的革新，讓求職變得更簡單、更高效。

結合 HR 邏輯，提升 ATS 系統通過率

AI ResumeMaker 不僅是格式轉換工具，更融入了人資招聘的邏輯與 ATS 系統的運作原理。在生成履歷的過程中，AI 會主動避開常見的解析陷阱，例如使用表格、圖形或特殊排版，確保履歷在傳輸與解析過程中不會出現亂碼。同時，AI 也會根據人資的閱讀習慣，優化內容的結構與重點分布，例如將最重要的經歷置於前段、使用清晰的標題分隔不同區塊、以量化成果取代模糊描述。這些看似微小的調整，卻能顯著提升 ATS 系統的評分與 human reader 的閱讀體驗。根據統計，格式標準化且關鍵字充足的履歷，通過 ATS 初篩的機率可提升 3 倍以上。因此，使用 AI ResumeMaker 不僅是為了避免格式錯誤，更是為了主動迎合招聘系統的偏好，讓你的履歷在機器與人力的雙重篩選中都能脫穎而出。

立即行動：強化你的求職競爭力

了解了 Excel 格式問題的成因與解法之後，下一步就是親自體驗這套流程所帶來的改變。無論你是正為履歷格式煩惱的新鮮人、準備轉職的專業人士，還是想在現有職位上尋求突破的在職者，AI ResumeMaker 都能為你量身打造最適合的求職策略。從格式診斷、內容強化到模擬面試，這套工具涵蓋了求職的每一個關鍵環節，讓你不僅能產出完美的履歷，還能全面提升面試競爭力。現在就行動，讓 AI 成為你求職路上的最佳夥伴，將 Excel 的混亂資料轉化為進入理想職位的通行證，掌握格式，就等於掌握了面試的入場券。

使用 AI ResumeMaker 體驗一秒生成客製化履歷

AI ResumeMaker 的目標是讓每一位求職者都能在最短時間內生成符合職缺需求的客製化履歷。只需上傳你的 Excel 資料，系統便會自動完成格式診斷、內容強化與排版生成，讓你一秒鐘就能看到專業的履歷預覽。你可以根據不同的職位需求，快速調整關鍵字與內容重點，甚至生成多個版本的履歷來應徵不同類型的職位。這種高度客製化的能力，讓你在求職市場中更具針對性，大幅提升通過篩選的機率。無論你是需要 Word 格式進行進一步編輯，還是 PDF 格式直接上傳求職平台，AI ResumeMaker 都能滿足你的需求，讓你的履歷在任何場景下都能保持最佳狀態。立即體驗這套高效、智能的求職工具，讓你的履歷不再受格式限制，真正展現你的專業價值。

2026 最新｜Excel 表頭被識別成正文？3 招快速修正與預防方法【AI ResumeMaker】

Q1：為什麼我在 Excel 裡排好的履歷，上傳到求職平台或 AI 工具時，表頭（如姓名、學歷）會被當成正文，導致格式錯亂？

症狀：在 Excel 中精心排版的履歷，上傳後表頭被誤判為資料欄位，造成區塊錯置或關鍵資訊遺漏。常見原因有二：一是 Excel 檔案本身並非標準化的履歷格式，儲存格與合併欄位的結構容易被系統拆解；二是求職平台的解析邏輯以純文字或單欄為主，無法正確識別多列多欄的表頭設計。要檢查此問題，可先將 Excel 轉存為 PDF 預覽，確認排版是否一致；接著用純文字編輯器打開，觀察是否出現大量空格或亂序。修復方法：先將 Excel 內容複製到純文字編輯器，刪除多餘空格與合併儲存格，再依照「區塊化」原則重組（例如：個人簡介、工作經歷、技能）。若想快速一勞永逸，建議使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，它會自動解析內容與格式，針對目標職缺強化亮點與關鍵字，並輸出結構清晰的 PDF/Word 檔，避免 Excel 格式錯亂問題。最後驗證：重新上傳至求職平台，確認每個區塊都能被正確識別。

Q2：我用 Excel 製作履歷並自訂表頭，HR 收到後說看不清楚，這是表頭被識別成正文的後遺症嗎？該如何改善？

症狀：HR 反饋履歷難以閱讀，或系統無法正確萃取你的姓名、職稱等關鍵資訊。原因多半是 Excel 的自訂表頭過於複雜，包含合併儲存格、圖示或特殊字元，導致 OCR 或系統解析時將其視為一般正文。檢查方法：將檔案另存為 CSV 或純文字格式，觀察是否出現欄位錯位或空白行過多。修復動作：採用「單層表頭」設計，只保留必要欄位如「應徵職稱」「姓名」「聯絡方式」，避免使用合併儲存格；接著使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，依照職缺需求與經歷自動產生客製化履歷，它會以 HR 邏輯導向重新排版，確保表頭獨立且清晰。你也可以在工具中先編輯後匯出 Word 版，方便後續微調。驗證方式：請同事或朋友在不同裝置上預覽，確認表頭不與正文混淆，且關鍵資訊一目了然。

Q3：我在 Excel 裡用表頭標示「技能」與「經歷」，上傳到 AI 求職信生成工具時卻被當成正文，導致求職信內容跑掉，怎麼辦？

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症狀：原本在 Excel 中分類明確的「技能」與「經歷」表頭，被 AI 求職信工具誤讀為正文，導致生成的求職信缺乏針對性或出現重複內容。原因在於 Excel 的結構並未被 AI 工具直接支援，表頭資訊可能被合併到段落中。檢查方法：將 Excel 內容以「純文字」形式貼到記事本，確認表頭是否獨立成行。修復方法：先將 Excel 中的表頭轉換為清晰的標題行（例如每行以「#」或「-」開頭），再使用 AI ResumeMaker 的「AI 求職信生成」功能，輸入你的職缺目標與簡要經歷，系統會自動產生強調職務匹配度的求職信，並避開 Excel 格式干擾。若你需要更完整的求職準備，可同步使用「模擬面試」功能進行問答練習，確保履歷與求職信的內容一致。驗證：將生成的求職信與原始 Excel 交叉比對，確認關鍵字與亮點都已正確納入。

Q4：我擔心 Excel 表頭問題會影響求職平台的 AI 解析，導致我的履歷在篩選階段就被扣分，有沒有預防方法？

症狀：履歷在求職平台的 AI 篩選中得分偏低，疑似因表頭被誤判為正文，導致關鍵字未被正確標記。原因通常是平台使用自然語言處理（NLP）解析，而 Excel 的多列表頭會破壞句子結構。檢查方法：在平台上傳前，先用平台的「預覽」功能查看解析結果，或使用 AI ResumeMaker 的「職涯規劃」工具，它會依市場趨勢提供職涯路徑與薪資建議，並提示你履歷中應包含的關鍵字與結構。修復動作：將履歷轉為單欄純文字格式，表頭改用簡潔的標題（如「工作經歷」「教育程度」），並在每個段落開頭置入職缺關鍵字。接著使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，自動強化這些關鍵字，並輸出 PDF/Word 檔，確保格式不會被平台解析錯誤。驗證：重新上傳至平台，查看 AI 解析報告或篩選分數是否提升，若仍有問題可再次微調表頭。

Q5：我是轉職者，用 Excel 整理多段經歷時表頭常被誤判，導致 AI 履歷工具無法正確提取資訊，該怎麼快速修正？

症狀：轉職者在 Excel 中以表頭分隔不同工作經歷，但上傳至 AI 履歷工具時，表頭被視為正文，造成經歷順序混亂或關鍵資訊遺漏。原因在於 Excel 的非標準化結構，容易讓工具誤判區塊邊界。檢查方法：將 Excel 檔轉存為 CSV，觀察是否出現欄位錯位；或用 AI 工具的「預覽」功能檢查解析結果。修復方法：先將 Excel 內容整理為「時間倒序」的純文字區塊，每個經歷前加上一致的表頭（如「經歷 1：公司名稱」），再使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，系統會依職缺需求自動提取並排序你的經歷，強化轉職亮點。若你需要職涯方向建議，可同步使用「職涯規劃」工具，它會依市場趨勢提供路徑與薪資評估。最後驗證：確認生成的履歷中，每段經歷獨立且表頭不與正文混淆，並在求職平台上傳後檢查解析是否正確。