用 ChatGPT 改履歷與求職信：改得像自己寫的做法

用 ChatGPT 改履歷最常見的錯，是打一句「幫我寫一份行政專員的履歷」，然後拿到一份漂亮但和你無關的文件。這篇回答的問題是：怎麼用它把自己的履歷和求職信改好，又改得像自己寫的。結論是從自己的版本改起，不從零生成：先把現有履歷和職缺說明貼進去，讓它比對落差、把職責改寫成有結果的句子、對準職缺的用語，再寫求職信，最後讓它扮演面試官追問每一句。經歷、數字、證照一律自己給，它只負責改句子；履歷上的每一句，面試被問到都要講得出細節，講不出來就刪掉。搜「履歷 AI」找到的任何工具都適用這套做法，重點不在工具，在你給它什麼。

讀完你會有一套可以照抄的 6 個步驟，每步附提示詞，加上台灣常見職務（門市、行政、業務、工程師）的改前改後對照、英文履歷常見錯誤的修法、哪些事不能做，以及人資到底看不看得出 AI 的痕跡。ChatGPT 的功能名稱與設定位置在 2026 年 9 月依 OpenAI help center 查證，求職寫法參考 OpenAI Academy 給就業輔導員的教材；按鈕與選項依方案、裝置與推出進度可能不同，以你畫面上的為準。

開始前：準備三份東西，把對話設成不留痕

開始前準備三份東西。一是現有的履歷，沒有現成檔案就先用條列寫出學歷、每段工作的公司、職稱、期間與做過的事。二是你要應徵的職缺說明全文，直接從人力銀行或公司網站複製。三是自己的三個具體成果，每個寫清楚時間、你做了什麼、結果是什麼，有數字就附上。第三份最重要，它是後面所有成果句與求職信的材料；ChatGPT 不能替你想出成果，只能幫你把成果講清楚。

履歷裡有姓名、電話、出生年月日、身分證字號、地址與前公司的內部數字，貼進去之前先把用不到的個資刪掉，然後把對話設成不留痕。做法有兩種，也可以都做。

• 暫時對話：開新對話，按右上角藥丸形的「Temporary」按鈕，開始前選擇要不要個人化。help center 寫明暫時對話不會出現在歷史紀錄、不會建立記憶、留著時不會用來訓練模型，OpenAI 為了安全可能保留一份最多 30 天；之後想留下來可以存成一般對話，存了就依帳號設定處理。
• 關掉訓練：點個人頭像 → Settings → Data Controls → 關掉「Improve the model for everyone」；手機 App 是側欄 → 頭像 → Data Controls。關掉後套用整個帳號、不分裝置，對話仍會留在歷史紀錄，只是不拿去訓練。
• 上傳檔案：履歷是 PDF 或 Word 都可以直接用「+」附加，免費版每天 3 個檔案。ChatGPT 讀文件時只抓文字、丟掉圖片，用圖片排版的履歷要先轉成文字再貼。
• 要一次改好幾家的版本，可以開一個專案（Projects）：側欄 New project，把履歷檔和三個成果放進去，右上角三點 → Project settings 寫上「不准編造經歷與數字」的專案指令；免費版每個專案 5 個檔案，Go 與 Plus 25 個。注意 Free、Plus、Pro 若「Improve the model for everyone」開著，專案內容可能用於訓練，而且暫時對話不能放進專案，所以用專案前先關訓練。

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步驟一：比對職缺與履歷的落差

第一步不是改，是比對。把職缺說明和履歷一起貼進去，要它做成三欄表，讓你一眼看到哪些要求你已經有、哪些寫得不夠清楚、哪些真的沒有。提示詞可以這樣寫：

「我要應徵下面這個職缺。先讀職缺說明，再讀我的履歷，做成三欄表格：職缺要求、我的履歷裡對應到哪一句、符合／部分符合／缺少。缺少的只標出來，不要替我補任何經歷或技能。最後用三句話說這份履歷最大的落差在哪裡。」接著換行貼上職缺說明，再貼履歷。

看結果時分兩種情況處理。標「部分符合」的，多半是你做過但寫得太簡略，例如職缺要「跨部門溝通」，你只寫「協助專案」，這種就補上具體做了什麼。標「缺少」的，先問自己是不是真的沒做過；沒做過就不寫，求職信裡可以誠實說願意學，履歷上不要出現。

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步驟二：把職責改寫成成果句

台灣履歷最常見的寫法是抄職務說明：「負責門市銷售」「負責行政庶務」「維護客戶關係」。這些句子任何人都能寫，人資看不出你做得好不好。成果句的公式是「動詞＋做了什麼＋量化結果」，OpenAI Academy 給就業輔導員的教材也是同一個原則：每一條以動詞開頭、說做了什麼、盡量附一個簡單的結果。改寫時最重要的限制是數字要你自己填。提示詞：

「把下面每一句職責改寫成成果句，格式是動詞＋做了什麼＋量化結果。你不知道的數字用【　】空著讓我填，不准自己補數字或加我沒提到的事。每一句改完，用一行問我可以補哪個數字。」

下面是三組改前改後的示範，職務與數字都是虛構的，看格式就好：

• 門市：改前「負責門市銷售與補貨」。改後「在 3 人門市負責主力商品銷售與補貨，2025 年下半年個人業績達成率 112%，並帶 2 位新進同事上手收銀與盤點」。
• 行政：改前「負責行政庶務與報帳」。改後「整理 40 人部門的請款流程，把月結對帳從 3 天縮到 1 天，退件從每月 5 件降到 0 件」。
• 業務與工程師：業務改前「維護客戶關係、開發新客戶」，改後「維護 35 家經銷商，2025 年續約率 92%，新開發 6 家，年度業績達成率 108%」。工程師改前「負責後端 API 開發」，改後「重寫訂單查詢 API，平均回應時間從 800 毫秒降到 200 毫秒，上線後相關客服工單少了三成」。

改完先做一件事：每個數字寫下出處，例如業績報表、年度考核、系統後台的截圖。講不出出處的數字，改成你講得出來的說法，例如「連續兩季達標」或「部門內排名前三」。

步驟三：量化與動詞

很多工作沒有現成的業績數字，行政、客服、設計、工程都常遇到。量化不是只有金額，還有規模（服務多少人、管多少台設備）、頻率（每週處理幾件）、期間（多久內完成）、前後對比（從幾天縮到幾天）、相對量（減少幾成）。讓 ChatGPT 用問的，不要用猜的：

「針對下面每一句，列出可以量化的角度，用問題問我，例如『這個流程每個月處理幾件』『改善前後各花多久』。不要替我填答案。」你回答之後，再要它把數字放回句子裡。

動詞也要換。「協助」「參與」「負責」三個詞幾乎不帶資訊，因為看不出你做到哪裡。改法是先講清楚你負責的那一段，再挑動詞：

• 協助 → 你實際做的動作：執行、整理、完成、撰寫、測試。
• 參與 → 你在裡面負責的部分：主導其中的資料整理、負責需求訪談、獨立完成前端頁面。
• 負責 → 你造成的改變：建立、縮短、提高、降低，把某件事從原本的樣子變成什麼樣子。

步驟四：對準關鍵字但不堆砌

人資篩履歷時常先找職缺說明裡的關鍵字：工具名、證照名、職能的固定說法。同一件事，用職缺的用語寫，例如職缺寫「庫存管理」，你就不要寫「顧倉庫」；職缺寫「Google Ads 投放」，你做過就寫工具的正式名稱。但只換說法，不加你沒做過的技能，也不要在履歷末尾堆一排「技能：溝通、領導、企劃、分析」的關鍵字牆，人資看得出那是湊的。提示詞：

「比對職缺說明的用語和我的履歷，列出可以自然換成職缺用語的句子，每句給我改法，並標出職缺提到但我履歷沒有的技能。沒做過的技能不要幫我加進去，只列出來讓我決定。」

步驟五：寫一頁求職信

求職信只寫一頁，三段：第一段說為什麼是這個職缺與這家公司，第二段挑履歷裡最相關的兩到三個成果對到職缺需求，第三段說希望有機會面談並致謝。寫之前先給 ChatGPT 四樣東西：職缺說明、你查到這家公司在做什麼、你為什麼想去、履歷裡最相關的三個成果。規則只有一條：只能用履歷上已經有的事。提示詞：

「用下面的資料寫一封一頁的中文求職信，三段，語氣平實不誇張。只能用我履歷裡已有的經歷與數字，不准新增任何成果或形容詞。公司名用貴公司，收信人空著。」

下面是一份示範，公司與經歷都是虛構的，看結構就好：

1. 示範第一段：您好，我在貴公司網站看到行政專員的職缺。過去三年我在一家 40 人的貿易公司負責請款與總務，職缺說明裡提到的流程整理與跨部門協調，正是我每天在做的事。
2. 示範第二段：我曾把部門的月結對帳從 3 天縮到 1 天，做法是統一請款表單並改成每週結一次，退件也從每月 5 件降到 0 件。另外我負責過 2 位新人的教育訓練，貴公司提到要帶領工讀生，這部分我有具體的做法可以說明。
3. 示範第三段：附上履歷，若有機會希望能當面說明我怎麼處理這些流程。謝謝您撥冗閱讀。

改成自己的口氣有兩個做法。一是貼 2 到 5 段你自己寫過的文字（例如以前寄過的正式信）給它，說「保留我的用字習慣，不要用你自己的形容詞」，OpenAI 論壇的求職 playbook 也建議用自己的文字樣本保留語氣。二是逐段改而不是重寫：草稿會放在對話裡的寫作區塊（以前叫 Canvas），可以選取其中一段只改那一段，改壞了按復原，其他段落不會被動到。

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步驟六：模擬面試追問

最後一步是把改好的履歷交回去，讓它扮演面試官，針對每一句成果句追問。OpenAI Academy 教材的做法是請它扮演友善的用人主管，一次問一題、共 3 題，每題回答後給 1 到 2 個建議；改履歷時把範圍縮小到「追問細節」就好。提示詞：

「你是這個職缺的用人主管。針對我履歷裡每一句成果句，各問 2 個追問：怎麼做的、數字怎麼算出來、哪一部分是你自己負責的。一次問一句，等我回答後指出哪裡講不清楚或前後矛盾，不要替我回答。」

答得出來的句子留下，並把你答出來的細節記在面試準備筆記裡；答不出來的句子只有兩條路，補上真實的細節，或整句刪掉。答案一定自己寫，不要請它「幫我想一個好答案」，那等於把面試也交給它，到了現場你講不出來。

閱讀完整文字說明

上排六個框由左到右用箭頭串起。步驟 1 準備：現有履歷、職缺說明、自己的三個具體成果，開暫時對話或關掉模型訓練，刪掉用不到的個資。步驟 2 比對：貼職缺說明與履歷，做三欄表標出符合、部分符合、缺少，缺少的只標出來，不要替你補。步驟 3 成果句：職責改成成果句，動詞加做了什麼加量化結果，數字自己填，每個數字要有出處。步驟 4 關鍵字：用職缺的用語寫，工具名、證照名，只放真的做過的，不加沒做過的技能，不堆關鍵字牆。步驟 5 求職信：一頁三段，為什麼是這家、哪些成果對得上、希望面談並致謝，只用履歷已有的事。步驟 6 模擬面試：它扮演用人主管，對每一句成果句追問怎麼做、數字怎麼算，答不出的補細節或整句刪掉。下排左邊是成果句公式：動詞（建立、縮短、提高）加做了什麼（哪個流程、哪個對象）加量化結果（多少、多久、幾成），並附一組改前改後：改前「負責行政庶務與報帳」，改後「整理請款流程，把月結對帳從 3 天縮到 1 天」；數字要有報表或紀錄可查，沒有數字就寫規模、頻率、期間、前後對比。下排右邊是提醒：面試被追問要講得出細節，每一句成果句都會被問怎麼做的、數字怎麼算、你負責哪一部分，講不出來的那一句刪掉，答案自己寫，不要它代答。2026 年 9 月查證。

英文履歷：台灣常見的錯與怎麼要它修

英文履歷的問題通常不是單字，而是三類固定的錯。第一是中式英文：整句以 Responsible for 或 I am 開頭、把中文逐字翻過去，例如把「配合主管交辦事項」直譯成一長串。第二是大寫：職稱與專有名詞亂大寫、整句用 Title Case，或者公司名與工具名沒照官方寫法。第三是時態：現職用現在式、離職的工作用過去式，台灣履歷常整份混用，同一段裡一句現在式一句過去式。

要它修的提示詞把範圍鎖死：「只修文法、時態、大寫與冠詞，不改內容、不改數字、不加形容詞。現職用現在式，離職的工作用過去式。每一處修改列一行，寫出原句、改法與原因。保留我原本的用字，除非是錯的。」

另外要求它用「英文母語的人資看得懂、但不華麗」當標準，它預設會把句子寫得比你需要的漂亮。台灣履歷常見的照片、出生年月日、婚姻狀況、身高體重，英文履歷通常不放，要不要附以應徵公司的要求為準；不確定就問它「這個欄位在應徵國家的履歷慣例上放不放」，再自己查一次。

什麼不能做

• 編造學歷、證照、數字、任職期間。面試會問，到職時公司多半會要畢業證書與證照影本，寫上去等於留下證據。OpenAI 論壇的求職 playbook 也把「不要編造指標、職稱、工具、時程與範圍」列為第一條規則，你可以把這句直接寫進提示詞。
• 把別人的履歷貼進去當範本。同事、朋友、網路上流傳的履歷都含別人的個資，個人資料保護法第 19 條與第 20 條規定非公務機關蒐集、利用他人個資要有特定目的並符合法定情形，「當範本」不在裡面。要範本就用職缺說明和自己的經歷產生，或請它寫一份全部標示為虛構的示範。
• 貼前公司的機密數字。營收、客戶名單、未公開的專案名稱，用相對量與範圍寫（成長三成、管理數十家經銷商），面試時再視情況口頭說明。
• 請它「幫我想一個成果」。它會想出來，而且很合理，但那不是你的；這種句子在步驟六一定答不出追問。

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人資會不會看出是 AI 寫的

先講偵測工具。OpenAI 在 2023 年 1 月 31 日推出過自己的 AI 文字分類器，2023 年 7 月 20 日就因為準確率太低下架；它公布的評估數字是只認出 26% 的 AI 文字，還把 9% 的人類文字誤判成 AI，1,000 字元以下的短文更不可靠，英文以外的語言表現明顯更差。OpenAI help center 給教育工作者的說明也直接寫「偵測工具有用嗎？以我們的經驗，沒有」，他們自己訓練的偵測器把莎士比亞和美國獨立宣言都標成 AI 寫的，而且可能不利於英語非母語、寫法精簡的人。ChatGPT 本身也不知道什麼是 AI 寫的，問它「這段是不是 AI 寫的」得到的答案是隨機的。所以人資用工具掃你的履歷，結果不可信，你也不必為了躲偵測故意把句子改怪。

人資看得出來的是另一件事：萬用句與空洞形容詞。「積極進取、善於溝通、抗壓性高、具團隊精神、對工作充滿熱情」，還有每一段都出現的「致力於」「賦能」「打造」「優化」，這些句子沒有任何一個事實，而 AI 從零生成的履歷幾乎每段都有。刪法很簡單，把這件事也交給它：

「列出這份履歷裡沒有事實支撐的形容詞與套話，每一條問我一個問題，讓我用具體的事實或數字取代。我答不出來的，直接建議刪掉。」答得出來的換成事實，答不出來的刪掉，剩下的每一句都是你做過的事，讀起來自然像你寫的。

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