2026 實習經歷包裝技巧教學：3 步驟將實習成果變成亮點（附履歷範例）

2026 實習新常態：為何你的履歷需要更精準的經歷包裝？

踏入 2026 年，隨著 AI 技術深度融入企業營運與新创生态的快速迭代，求職市場的競爭已不僅僅是學歷的比拼，更是「實戰成果」的競逐。對於即將畢業的學生或尋求轉職的職場新鮮人來說，實習經驗早已成為履歷上不可或缺的黃金板塊。然而，許多求職者常犯的錯誤，便是將實習經歷視為一份「工作清單」，僅僅羅列了在哪家公司、做了哪些雜務。在 2026 年的招聘方眼中，這種流水帳式的記錄已無法打動人心。招聘主管每天審閱數百份履歷，他們尋找的是能解決問題、具備潛力的人才，而非單純的執行者。

所謂的「經歷包裝」，絕非捏造事實或誇大其詞，而是將你原本零散、瑣碎的任務，轉化為具體、可衡量且與目標職缺高度相關的「成就敘述」。現今的求職環境中，許多企業已開始利用 AI 演算法進行第一輪的履歷篩選（ATS 系統），這意味著你的履歷必須先通過機器的關鍵字檢索，才能進入 human reviewer 的法眼。若你只寫「負責社群小編」，這句話對 AI 與人類都缺乏吸引力；但若能改寫為「透過數據分析優化貼文策略，使粉絲互動率提升 20%」，則瞬間展現了你的專業價值。因此，我們需要一套系統化的方法，重新盤點你的實習經驗，將其從「苦勞」昇華為「功勞」，為 2026 年的求職之路奠定勝基。

Step 1：拆解實習任務，盤點潛在亮點

第一步的核心在於「深度挖掘」。多數人在回顧實習經驗時，往往只記得大概的職責範圍，卻忽略了執行過程中那些微小但關鍵的細節。要將實習經歷包裝成亮點，首先必須將過去的工作內容像解構精密儀器一樣，細細拆解。請拿出一張紙或打開文檔，將你在實習期間做過的每一件事，無論大小，都列舉出來。接著，不要只停留在「做了什麼」，而是要針對每一項任務，反覆自問：「這個任務的目的是什麼？」、「過程中我遇到什麼困難？」、「我用了什麼方法解決？」、「最後的結果對團隊或公司有什麼影響？」。這個過程稱為「STAR 法則」的前置作業（Situation 情境、Task 任務、Action 行動、Result 結果）。透過這種深度回溯，你會驚訝地發現，許多看似平凡的日常工作，其實隱藏著跨部門溝通、專案管理或數據分析的潛力。在 2026 年，企業更看重的是你面對挑戰時的應變思維與學習曲線，而不僅僅是操作手冊的執行力。

從「做什麼」轉向「學到什麼」：挖掘技能與軟實力

許多實習生在撰寫履歷時，容易陷入「職稱陷阱」，例如在行政部門實習，就認為自己的履歷只能寫行政能力。事實上，實習的價值在於它提供了一個低風險的試錯環境，讓你得以在真實的商業場景中磨練技能。你需要將焦點從單純的「動作」轉移到背後的「能力養成」。例如，不要只寫「每天回覆客戶郵件」，而是思考你在回覆過程中，如何學習同理心、如何快速釐清客戶需求、以及如何在字裡行間維護品牌形象。這些都是珍貴的軟實力（Soft Skills）。同樣地，如果你參與了跨部門的專案，哪怕只是負責記錄會議，也代表你具備了「商業敏感度」與「跨領域協作」的潛力。在 Step 1，我們要做的就是將這些隱藏在日常瑣事中的技能一一拔萃出來，為後續的關鍵字整合與量化數據做好準備。

將日常行政工作轉化為跨部門溝通與流程優化經驗

在行政或營運部門的實習，往往被誤解為僅是「打雜」。然而，如果你曾協助安排會議、協調各部門時間，或是在繁瑣的文件歸檔中發現了更有效率的分類方式，這些都是極具價值的亮點。舉例來說，假設你的實習內容包含「管理辦公室用品庫存」，傳統寫法可能是：「負責文具採購與盤點」。這聽起來非常被動且機械化。我們需要將其重構為：「主動盤點辦公室用品使用狀況，發現每季浪費成本約 15%，隨即提出優化採購流程建議，成功將年度行政支出降低 10%」。在這個轉化過程中，你強調了「主動性」（主動盤點）、「問題意識」（發現浪費）以及「解決方案」（提出建議並執行）。如果你曾與不同部門協調設備借用，這就體現了「跨部門溝通能力」與「衝突協調」技巧，這對於任何需要團隊合作的職位都是必備的加分項。

從單純的數據整理歸納出市場趨勢分析洞察

對於在市場部或數據部門實習的同學來說，工作內容往往涉及大量的 Excel 表格處理。若只是寫「協助整理銷售數據」，將完全無法突顯你的價值。在 2026 年，企業需要的是能從數據中「看懂」商機的人才。你需要展示你是如何處理數據，以及從中提煉出什麼洞見（Insight）。例如，你可以描述：「針對過往三個季度的銷售數據進行清洗與交叉分析，發現特定地區的產品 A 在夏季有顯著成長，進而建議行銷團隊在該時段投放針對性廣告，最終帶動該品項銷量增長 15%」。這裡的關鍵在於你加入了「分析工具的使用」（如 Excel 樞紐分析或 Python 基礎）、具體的「發現」（特定地區與季節性關聯）以及「商業貢獻」（指引投放策略與具體成長數字）。這樣的描述能讓面試官立刻看見你具備數據敏感度與商業邏輯，而不僅僅是會操作 Excel 的功能鍵。

量化你的貢獻：用數據替實習成果說話

在經歷描述中，「量化」是讓內容從模糊變清晰、從主觀變客觀的魔法棒。人類的大腦對於數字有天生的記憶偏好，具體的數據能讓面試官在最短時間內理解你的貢獻程度。然而，許多實習生會抱怨：「我只是基層員工，根本沒有權限看數據，也不知道具體成效。」這是一個常見的迷思。量化不一定是指龐大的營收數字，它可以是效率的提升、成本的節省、流程的加速、甚至是數量的增長。在 Step 1，我們要學習的是如何「估算」與「挖掘」這些數據。你可以回顧當初的執行過程：「以前這個流程需要三天，我優化後變兩天」——這就是 33% 的效率提升；「我一天可以處理 50 封客戶郵件」——這展現了你的工作效率與抗壓性。數據能讓你的履歷從「我有做」升級為「我做得很好」，這是區隔平庸與優秀求職者的關鍵分水嶺。

學習使用 AI 工具快速計算「提升效率 30%」的具體數據

如果你真的對數字感到陌生，或者當初沒有刻意記錄成效，現在正是 AI 工具發揮作用的時刻。在 2026 年，善用 AI 輔助工作已成為基本素養。你可以透過 AI 工具（如 AI ResumeMaker 的分析助手或通用的 AI 對話模型）來協助你進行「成果復盤」。方法很簡單：你可以將當初的任務描述輸入，例如：「我原本每天需要手動抄寫 20 筆訂單資料到系統裡，後來我自學了簡單的巨集（Macro）指令，改為自動匯入」。AI 可以幫助你快速計算：若每筆抄寫耗時 1 分鐘，每天節省 20 分鐘，一個月（22 工作天）即節省 440 分鐘，約等於 7.3 小時。這意味著你替公司每月節省了將近一個工作天的工時，這就是具體的效率提升數據。AI 不僅能幫你算出漂亮的百分比，還能建議你用什麼專業詞彙來描述這項成就，讓你在缺乏硬數據的狀況下，依然能產出具有說服力的量化結果。

將「協助活動執行」具體化為「管理 50 位參與者的報到流程」

活動執行是許多實習生共同的經驗，但「協助舉辦研討會」這句話空泛得像沒說一樣。我們需要將「協助」二字背後的動作具象化。試想，一場活動包含多少細節？從前期的場地勘驗、物料準備，到當天的動線規劃、人員引導，甚至是突發狀況的應變。以「報到流程」為例，你可以這樣具體化：「負責 50 位貴賓的現場報到動線規劃，透過分流機制與前置作業，將平均等候時間控制在 3 分鐘以內，達成 0 客訴的紀錄」。這裡的亮點在於你定義了「管理範圍」（50 位參與者）、「執行細節」（動線規劃、分流機制）以及「品質保證」（等候時間、0 客訴）。這種描述方式讓面試官能立刻想像你獨當一面的畫面，進而認可你的執行力與應變能力。如果你的活動涉及預算控制，也可以寫出「控制 5 萬元的活動預算，最終結餘 5%」，這些都是讓你脫穎而出的關鍵細節。

Step 2：結合 2026 職缺關鍵字，打造高匹配度履歷

完成了內部的實習經歷盤點後，下一步我們需要將這些「零件」組裝成最適合目標職缺的「武器」。這一步的關鍵在於「對齊」。在 2026 年的招聘市場，每一份工作都有其特定的語言體系。如果你拿著同一份履歷投遞十家公司，成功率通常不高。因為每家公司的痛點不同、需要的技能組合也不同。所謂的「關鍵字」，就是企業用來描述這些需求的詞彙。例如，工程師職缺常見的關鍵字是「Python」、「Agile」、「Debug」；行銷職缺則是「KPI」、「SEO」、「轉換率」。招聘經理或 AI 系統會掃描你的履歷，看你是否具備這些關鍵字。如果沒有，即便你能力再強，也可能被判定為不匹配。因此，Step 2 的任務就是將 Step 1 挖掘出的亮點，用目標職缺的「關鍵字」重新潤飾，讓你的經歷看起來就像是為該職位量身訂製的一樣。

善用 AI ResumeMaker 解析 JD，鎖定核心關鍵字

要如何精準抓出關鍵字？最笨的方法是憑感覺猜測，最有效的方法是利用工具進行科學分析。每個職位描述（Job Description, JD）都是一份線索豐富的藏寶圖，裡面藏著雇主最渴望的能力。然而，JD 的內容往往冗長繁雜，包含許多非核心的條件。這時候，AI ResumeMaker 的「職缺解析」功能便能派上用場。你只需將目標職缺的描述貼上，AI 就能快速分析出其中的高頻詞彙與核心技能要求。這不僅能幫你省去閱讀與比對的時間，還能避免你遺漏了某些隱性但關鍵的能力要求。例如，一份看似只要求「溝通能力」的職缺，經過 AI 解析後，可能發現其隱含需求是「跨部門協調」與「簡報製作」。掌握這些核心關鍵字，是 Step 2 成功的第一步。

使用 AI 解析功能，一鍵抓取 2026 熱門職缺必備技能

2026 年的職場有其獨特的技能趨勢，特別是 AI 應用、永續發展（ESG）、數據素養等領域的關鍵字逐漸普及。即便你投遞的不是工程師職位，具備基本的「AI 工具應用」或「數據分析」能力也成為加分項。透過 AI ResumeMaker 的解析功能，你可以快速掌握這些趨勢。操作方式極其簡單：你可以在平台上輸入你想應徵的職位類型，例如「2026 年行銷專員」，系統會基於大量數據分析，列出該職位最熱門的技能關鍵字清單，如「內容創作」、「社群洞察」、「Google Analytics」等。接著，你可以將這些關鍵字與 Step 1 提煉出的實習經歷進行比對。如果你曾在實習中操作過 GA 後台，哪怕只是淺嚐輒止，都要確保在履歷中寫出「Google Analytics」這個詞。這種基於數據的關鍵字鎖定，能大幅提升你的履歷與市場需求的契合度。

透過 AI 履歷最佳化，將實習經歷與關鍵字自然結合

抓到關鍵字後，最大的挑戰是如何「自然地」融入經歷描述中，避免產生生硬的關鍵字堆砌（Keyword Stuffing）。機械地塞滿關鍵字雖然能通過 AI 篩選，卻會讓 human reviewer 覺得閱讀體驗極差。AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能正是為了解決這個痛點而生。它能分析你原本的經歷描述，並根據你鎖定的關鍵字，給予修改建議。舉例來說，若你原本寫的是「幫忙處理粉絲專頁的留言」，而關鍵字是「社群互動」與「危機處理」，AI 可能會建議改寫為「主動回應粉絲專頁留言，透過社群互動策略維護品牌形象，並協助處理潛在的客訴危機」。這樣修改後，關鍵字被巧妙地融入句子中，語意通順且專業度大增。這就是利用 AI 工具進行「潤飾」與「升級」的威力，讓你的履歷同時取悅 AI 篩選器與人類面試官。

透過 AI 履歷生成，將實習成果自動轉化為專業格式

當內容與關鍵字都準備就緒後，最後一步是將其置入專業的視覺框架中。一份排版混亂、格式錯誤的履歷，即使內容再好，也會讓面試官質疑你的專業度。尤其在 2026 年，許多企業的 ATS 系統對於格式的辨識度要求越來越高，過於花俏或非標準的排版可能導致亂碼。因此，利用 AI 履歷生成工具來確保格式的標準化與美觀度是非常必要的。這些工具通常內建多種經過實測的履歷模板，能確保你的學歷、經歷、技能等模塊各得其所，視覺層次分明。你只需要專注於輸入 Step 1 與 Step 2 整理好的優質內容，剩下的排版、字體、間距等繁瑣細節，就交給 AI 來處理，讓你能快速產出一份視覺專業的履歷。

輸入實習經歷，讓 AI 自動生成具影響力的動詞與成就描述

在撰寫履歷時，很多人卡在「詞彙貧乏」，反覆使用「負責」、「處理」、「參與」等平淡的動詞。AI 履歷生成器的強大之處，在於它內建了龐大的專業職場語料庫。當你輸入較為白話的實習經歷後，AI 能自動將其轉化為更具衝擊力的專業敘述。例如，你輸入「幫忙整理檔案」，AI 可能會生成「建立並優化檔案管理系統，提升文件檢索效率」。它會自動幫你加上「建立」、「優化」、「提升」等強而有力的動詞，並幫你補足可能遺漏的成果描述。這對於缺乏職場寫作經驗的學生或新鮮人來說，是一大福音。它不僅節省了你咬文嚼字的時間，更能確保你的履歷用語與業界標準接軌，讓你的實習經驗看起來更有分量。

選擇適合的履歷模板（PDF/Word），確保排版專業清晰

不同產業對於履歷的審美觀與偏好略有不同。傳統金融或法律業偏好保守、一頁式的純文字履歷；而創意產業或新創公司則可能更能接受具設計感、甚至包含作品集連結的履歷格式。AI ResumeMaker 通常提供多樣化的模板選擇，讓你能針對不同的投遞對象，快速切換風格。更重要的是，輸出格式的選擇也至關重要。雖然 Word（.docx）方便修改，但在不確定對方軟體版本的情況下，偶尔會出現跑版問題。因此，將最終版本輸出為 PDF 通常是保險且專業的選擇，能確保你在任何設備上打開，排版都完美如初。利用 AI 工具一鍵切換格式，能讓你在面對不同企業要求時，從容應對，展現你注重細節的特質。

Step 3：強化求職信與面試應對，完整你的求職包裝

擁有一份完美的履歷只是求職戰役的上半場，下半場的關鍵在於「求職信（Cover Letter）」與「面試應對」。許多求職者認為，既然履歷已經夠詳盡，何必多寫一封求職信？其實，求職信是展現你「人格特質」與「動機」的最佳場域。履歷是冷靜的事實陳列，而求職信則是溫度的傳遞。它解釋了「為什麼是你」以及「為什麼是這家公司」。同樣地，面試則是將紙本上的文字立體化的過程。在 Step 3，我們要利用 AI 工具，將 Step 1 與 Step 2 建立起來的優勢，延伸到求職信的撰寫與面試的演練中，打造一個從文件到口頭都無懈可擊的完整包裝，讓雇主在每個接觸點都能感受到你的專業與熱情。

運用 AI 求職信生成器，強化實習與職位的連結

撰寫求職信最大的痛點在於「不知道寫什麼」以及「避免寫成履歷的重複版本」。一個好的求職信，應該要像是一篇微型的個人故事，講述你為何對這個職位感興趣，以及你的實習經驗如何為這個職位做好準備。AI 求職信生成器能解決這個難題。你只需要提供基本的個人背景、目標職缺，以及你在 Step 1 挖掘出的 1-2 個核心實習亮點，AI 就能幫你生成一份結構完整、語氣得宜的草稿。這份草稿會特別強調你的實習經歷與該職缺的「連結點」，讓你在起跑點上就比別人快了一大步。你可以將 AI 生成的內容視為基礎，再根據你對該公司的個人觀察進行微調，既能節省時間，又能確保內容的深度與針對性。

一鍵生成客製化求職信，強調實習中匹配職缺的特定技能

使用 AI 求職信生成器的訣竅在於「鎖定焦點」。不要試圖在一封信裡塞滿你所有的實習經驗，那樣會顯得雜亂無章。AI 會根據你提供的 JD 資訊，自動抓取最重要的技能，並引導你在信中強調它。例如，如果你應徵的是數據分析師，AI 會建議你聚焦在 Step 1 中提到的「數據整理歸納」經驗；如果你應徵的是專案助理，AI 則會引導你強調「跨部門溝通」與「流程優化」的經歷。這種高度客製化的內容，能讓 HR 一眼看出你是認真研究過職缺需求的，而不是海投簡歷。一鍵生成的便利性，讓你即使同時應徵不同性質的工作，也能快速產出多封高質量的求職信，大大增加求職的覆蓋率與命中率。

調整語氣與企業文化，讓求職信展現你的潛力與企圖心

每家公司的企業文化截然不同，有的嚴謹保守，有的活潑開放。AI 生成的求職信通常會保持一個專業的基準線，但要讓信件真正打動人心，還需要最後一道人工工序：調整語氣。在使用 AI 生成後，你可以做一個快速的「文化體檢」。瀏覽該公司的官方網站、社群媒體或 Glassdoor 評價，感受一下他們的風格。如果這是一家新創公司，你可以在 AI 生成的基礎上，加入一些更有活力、展現企圖心的詞彙；如果這是一家老牌大企業，則可以稍微收斂，強調穩重與嚴謹。AI 能幫你處理 80% 的結構與內容，而你則負責注入最後 20% 的靈魂——你對這份工作的熱情與渴望。這樣的組合，能讓你的求職信既專業又有溫度，展現出你是一個具備潛力且懂得變通的人才。

透過模擬面試與題庫，讓實習經歷成為你的自信來源

面試是檢驗求職包裝是否成功的最終關卡。即便履歷寫得天花亂墜，如果在面試中支支吾吾、無法具體闡述細節，一切都會化為泡影。事實上，你的實習經驗應該是你在面試中最強大的後盾，因為那是你親身經歷過的真實故事。然而，很多人因為緊張或缺乏練習，無法在短時間內有條理地說出這些故事。這時，「模擬面試」就成了必備的訓練工具。透過 AI 驅動的模擬面試，你可以反覆練習如何描述你的實習經驗，直到你能自信、流暢地表達為止。這不僅是記憶內容的練習，更是邏輯組織與臨場反應的磨練。

使用 AI 模擬面試，練習闡述實習中的「高光時刻」

每一段實習經歷中，一定有一兩個讓你最自豪的「高光時刻」（Highlight）。也許是你獨自解決了一個棘手的客戶問題，也許是你提出的一個小建議被主管採納並執行。AI 模擬面試功能可以扮演面試官的角色，提出各種引導性問題，例如：「請分享一個你在實習期間遇到的最大挑戰」、「你在團隊中扮演什麼角色？」、「你如何衡量你的工作表現？」。透過這些問題，AI 會逼迫你將 Step 1 敘理好的「STAR 故事」口語化表達出來。AI 甚至能提供即時的語音或文字回饋，指出你是否使用了太多贅詞、是否邏輯跳躍，或是是否充分展示了你的貢獻。經過幾輪這樣的演練，你將不再害怕面試官追問細節，因為你已經對自己的故事滾瓜爛熟。

參考針對該職缺的面試題庫，預先準備 STAR 法則回答

除了模擬演練，了解「常見考題」也是面試準備的關鍵。AI ResumeMaker 或相關的求職平台通常會依據職缺類別，提供該領域的面試題庫。這些題庫是基於過往大量的面試經驗整理而來，涵蓋了行為面試（Behavioral Questions）、情境面試（Situational Questions）等各種類型。你可以利用這些題庫，針對 Step 1 提煉出的實習亮點，預先用 STAR 法則（Situation, Task, Action, Result）寫出答案大綱。例如，如果題庫中有「請舉例說明你如何與團隊合作」，你就可以從實習經驗中挑選一個跨部門合作的案例，套入 STAR 架構進行準備。這種預先演練能極大降低面試當下的焦慮感，讓你從容應對，將最好的狀態展現給面試官，最終成功拿下 Offer。

結語：掌握 3 步驟，將實習經驗轉變為 2026 求職勝算

回顧這套 2026 實習經歷包裝技巧，我們從「拆解盤點」開始，學會了如何從平凡的日常中挖掘不凡的潛力；接著在「關鍵字結合」中，利用 AI 技術精準對接企業需求，讓你的履歷脫穎而出；最後透過「求職信與面試強化」，將紙本實力延伸至面對面的自信展現。這三個步驟形成了一個完美的閉環，它告訴我們：實習的價值不在於你做了多久，而在於你如何定義、包装並傳遞這段經歷。求職是一場行銷，而你就是最核心的產品。

在 AI 時代，善用工具（如 AI ResumeMaker）來輔助你進行數據分析、關鍵字抓取與內容優化，將是你贏在起跑點的關鍵。不要讓你辛苦積累的實習經驗，在平庸的履歷中被埋沒。現在就行動起來，運用這套方法論，一步步拆解、重構、優化你的經歷，將它們轉化為 2026 年求職市場上最亮眼的競爭籌碼，自信地邁向理想的職涯舞台。

2026 實習經歷包裝技巧教學：3 步驟將實習成果變成亮點（附履歷範例）

Q1：我是新鮮人，只有短短兩三個月的實習經驗，要怎麼寫才能不空泛？

因為實習時間短，許多新鮮人容易只寫「參與專案」或「協助行政」，結果看了毫无记忆点。关键在于把「做了什么、怎么做的、做到什么程度」用量化数据呈现出来。先列出你在实习期间接触的所有任务，再挑出能体现你独立解决、跨部门协作或优化流程的事件，套用 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）写成一句话描述。比如把「协助办理活动」改成「独立规划 300 人规模的校园招聘活动，协调 5 个部门，活动报名提升 40%」。如果不确定怎么写得更好，你可以使用 AI ResumeMaker 的「履历最佳化」功能：输入实习经历后，AI 会自动解析你的内容，针对目标职位（如营销专员或产品助理）补强关键字与量化指标，并提示你补充数据。你也可以在「AI 履历生成」中选择「新鮮人」模板，快速产出结构清晰、HR 易读的版本，再微调细节即可。

Q2：我已经在履历写了成果，但 HR 还是看不出价值，有没有更具体的做法？

常见问题是把重点放在“过程”而非“结果”。例如你写“负责社群贴文撰写”，但没有说明触达与转化效果，HR 会难以判断你的真实贡献。建议在每个经历后加一行“成果指标”，如“提升贴文互动率 25%”或“协助招募流程自动化，节省 10 小时/周”。如果缺乏数据，也可以用“相对值”或“上限值”合理呈现，例如“在预算 0 元情况下，靠内容蹭热点获取 2 万曝光”。在 AI ResumeMaker 中，你可以把原始经历贴进去，让 AI 针对职位关键词（如“数据分析”“产品优化”）自动帮你提取成果指标，并生成更符合 HR 阅读习惯的句型。同时，它会将你的经历与职位需求进行匹配度分析，帮助你优先展示与目标岗位最相关的亮点，让履历从“罗列工作”转变为“证明能力”。

Q3：想转职，实习经历跟目标职缺不完全相关，要怎么包装才不会被刷掉？

转职时常会遇到“经历不对口”的困境，但重点不是重新找实习，而是把过去经历的“可迁移能力”提炼出来，与新岗位的需求对接。比如你原本在电商实习做订单处理，现在想转数据分析师，就可以强调“整理 2 个月订单数据、发现退货集中原因并提出改进建议，退货率下降 5%”，以此展示数据处理与洞察力。接着，用目标岗位的关键词重写这段经历，让 HR 一眼看出匹配度。AI ResumeMaker 的“AI 履历生成”非常适合这类场景：你输入目标职位（如数据分析师），再贴上原有实习经历，AI 会自动重组语言，把你的可迁移能力用岗位关键词呈现，避免经历被误判为“不相关”。此外，你可以搭配“AI 求职信生成”，在信中直接说明转职动机与能力迁移路径，提升说服力。

Q4：准备面试时，总是讲不清楚实习成果，有没有办法提前练习？

面试时表达不清，往往是因为缺少结构化表达的训练。建议提前把每个实习经历浓缩成 1 分钟口述版本，包含背景、任务、行动与结果，并反复练习直到能流畅说出。为了避免临场卡壳，你可以用 AI ResumeMaker 的“模擬面試”功能：系统会根据你的履历与目标职位，还原真实面试情境，提出如“请举例说明你在实习期间解决的最大问题”等追问，并在你作答后给出反馈，提醒你补充数据或调整逻辑。同时，它还提供“面試準備”模块，内含目标职位的高频题库与作答卡，支持反复练习与记录改进点。这样在真实面试中，你就能用 STAR 结构自信地把实习成果讲清楚，让 HR 信服你的能力。

Q5：除了履历，还有哪些工具能帮我规划后续的求职方向？

写好履历只是第一步，更长远的是清楚知道“该投什么职位”与“未来怎么发展”。你可以先使用 AI ResumeMaker 的“職涯規劃”功能，输入你的专业背景与兴趣后，系统会根据市场趋势给出几条可行路径（例如从实习助理到产品经理），并附上薪资范围与必备技能，帮你建立清晰的发展地图。接着，利用“履历最佳化”与“AI 求职信生成”快速产出针对不同职位的投递材料，测试市场反应；再通过“模擬面試”验证自己在不同方向上的表达能力与知识缺口。这种方式不仅能让你在 2026 年的求職潮中快速迭代策略，也能确保每一步都与市场需求对齐，大幅提升求职效率与成功率。