求职者 AI 提示词包 · ChatGPT 版

2026-10 · 元 / yokon

基于 The Job Seeker AI Prompt Pack - ChatGPT Edition 免费样例整理翻译。共 10 条提示词，围绕 ChatGPT 独有功能（Custom GPT、Deep Research、Canvas、原生绘图、Voice Mode、Code Interpreter、应用连接器）。
打开 ChatGPT，按提示切换对应功能后，复制提示词，把 [方括号] 换成你的信息即可。
原版为免费样例。

怎么用

选一条贴近你当前求职阶段的提示词（见下方目录）。
先在界面里切换功能（不是打给 AI 的文字）：例如「切换到 Deep Research」「在 Canvas 中打开」「启用 Voice Mode」「打开 Gmail 连接器」——这些是 ChatGPT 界面操作。
再复制整段提示词到对话框；把 [方括号] 换成你的真实信息，越具体越好。
部分功能在 Plus 档有用量限制；应用连接器需在 设置 → Apps 里先授权一次。

关键区分：

类型	例子	你怎么做
界面里切换功能	「切换到 Deep Research」「打开 Canvas」「启用 Voice Mode」	在 ChatGPT 界面点选 / 开启
打给 AI 的指令	「请研究这家公司……」「请改写这条 bullet……」	复制粘贴进对话框

若某功能不熟，直接问 ChatGPT：「怎么打开 Voice Mode？」它会带你操作。

小建议： 这些提示专为 ChatGPT 设计；换到 Claude / Gemini 效果会打折扣——这正是本包的价值所在。

分类	提示词
🤖 求职专用 Custom GPT	#1 个人职业教练 GPT · #2 ATS 简历扫描 GPT
🔍 Deep Research：公司与岗位	#3 公司深度调研简报 · #4 面试官与招聘画像调研
📝 Canvas：简历与求职信	#5 Canvas 简历逐条改写 · #6 Canvas 求职信分段搭建
🎨 图像生成：视觉求职	#7 LinkedIn 封面图设计
🔌 连接器：外联工作流	#8 Gmail 投递跟进序列
🎙 Voice Mode：面试演练	#9 Voice Mode 模拟面试
📊 Code Interpreter：数据匹配	#10 ATS 关键词匹配矩阵

🤖 求职专用 Custom GPT

搭建会记住你简历、目标岗位与面试历史的专用助手，跨会话持续陪跑。

#1 个人职业教练 GPT

一句话用途： 生成完整 Custom GPT 配置，让它成为跨会话记住你进展的长期职业教练。

完整可复制提示词：

我想创建一个 Custom GPT，作为我整个求职过程的私人职业教练。它应记住我们的每次对话，并形成对我进展的长期视角。

关于我：
- 当前职位：[当前职位与级别]
- 目标岗位：[列出 1–3 个正在投的岗位]
- 工作年限：[数字]
- 行业：[你的行业]
- 当前最大职业挑战：[例如：跨行业转型 / 冲击高级岗位 / 断档后回归]
- 学习风格：[直接反馈 / 温和鼓励 / 偏分析]

请给出完整的 Custom GPT 配置：

1. **名称** — 专业、好记（不要叫「我的职业教练」）
2. **描述** — 展示给用户的一句话
3. **系统指令**（可直接粘贴进 GPT 构建器的完整提示）：
   - 角色：我行业 15+ 年经验的资深职业教练
   - 我的完整背景（当前岗位、目标岗位、约束）
   - 匹配我学习风格的教练方式
   - 给建议前必须先问澄清问题
   - 应通过 Memory 跨会话跟踪我的投递与面试
   - 必须挑战我的假设，而不是一味附和
4. **对话开场白** — 4 条我每周真会用的提示
5. **能力开关** — 建议启用哪些（网页浏览、Canvas、Code Interpreter、图像生成）
6. **建议上传的知识文件** — 当前简历、目标 JD、成果清单（brag sheet）、过往绩效评估

这个 GPT 应感觉像每周见到同一位教练，而不是每次从零开始。

上手小贴士： 把简历、目标 JD、成果清单上传为知识文件；Memory 会积累每次复盘——半年后它比多数真人导师更懂你的求职轨迹。国内也可把脉脉/Boss直聘上的目标岗位 JD 一并上传作校准。

#2 ATS 简历扫描 GPT

一句话用途： 搭建模拟 ATS + 资深招聘的 Custom GPT：粘贴简历与 JD，输出匹配分与缺口分析。

完整可复制提示词：

请帮我搭建一个 Custom GPT，模拟 ATS（申请人跟踪系统）。我粘贴简历 + 职位描述后，它返回匹配分数与具体缺口分析。

我的背景：
- 行业：[你的行业]
- 目标职级：[初级 / 中级 / 高级 / 高管]
- 本领域常见 ATS：[Workday / Greenhouse / Lever / 不清楚]
- 简历格式：[时间序 / 功能型 / 混合型]

请配置该 GPT：

1. **名称** — 例如「ATS 守门员」或「简历匹配评分器」
2. **系统指令**：
   - 角色：ATS 解析器 + 资深招聘顾问合体
   - 工作流：用户粘贴简历 → 粘贴 JD → GPT 打分
   - 评分量表（满分 100）：
     - 硬技能匹配（40 分）
     - 职位标题对齐（15 分）
     - 关键词密度与位置（20 分）
     - 可量化成果相关性（15 分）
     - 资历信号（10 分）
   - 输出格式：总分、分项拆解、缺失关键词列表、5 条能提分的 bullet 改写
   - **严禁臆造 JD 中不存在的关键词**
3. **对话开场白** — 4 个常见场景（快速扫描、深度改写、多 JD 对比、求职信匹配）
4. **能力** — Code Interpreter（解析上传的 PDF 简历）、Canvas（改写）
5. **知识文件** — 建议我上传 2–3 份梦想岗位 JD 作为校准锚点

请给出可直接粘贴、无需再改的完整系统指令正文。

上手小贴士： 核心规则是「绝不编造 JD 里没有的词」——这也是真 ATS 的逻辑。投 Boss 直聘 / 脉脉前，用同一套扫描过一遍，再改简历。

🔍 Deep Research：公司与岗位

用 Deep Research 做公司、招聘经理与岗位调研——深度相当于你手动搜 4 小时。

#3 公司深度调研简报

一句话用途： 用 Deep Research 产出投资级公司简报，面试时比多数内部人都更懂对方。

完整可复制提示词：

请用 Deep Research 产出一份投资级公司简报，让我面试时比对多数内部人更了解他们。

【请先在界面切换到 Deep Research 模式，再发送】

公司：[公司名]
官网：[URL]
所在行业：[行业]
我面试的岗位：[职位名称]
面试阶段：[初面 / 终面 / Offer 后尽职调查]

请调研并交付：

1. **公司快照** — 做什么、营收估算、人数、成立年份、核心产品、主要市场
2. **管理层** — CEO 与 3–5 位高管：背景、任期、公开观点（播客、访谈、博客、会议演讲）
3. **近 12 个月新闻** — 产品发布、融资、并购、高管入职/离职、裁员、诉讼、公关亮点或翻车
4. **文化信号** — Glassdoor + Kununu + Comparably（职场评价站）评论：前 3 条好评、前 3 条槽点、CEO 支持率、近 2 年趋势
5. **财务健康** — 公开财报、融资轮次、已知烧钱速度、跑道估算、盈利信号
6. **竞争位置** — 前 3 竞品、市场份额、差异化、近期胜负
7. **红旗** — 诉讼、监管问题、大规模裁员史、创始人争议
8. **内部信号** — 现员工 LinkedIn 发帖模式、可发现的 Blind 帖、Indeed 评价情绪

每条事实注明来源；区分传闻与已证实。格式：约 3 页简报，第 1 页为执行摘要。

【Deep Research 通常需 15–30 分钟，会浏览 40–80 个来源】

上手小贴士： 认真面试无一例外都跑一遍 Deep Research。国内公司可补充看：脉脉匿名区、看准网、Boss 直聘公司主页与员工评价。

#4 面试官与招聘画像调研

一句话用途： 用 Deep Research 给每位面试官建档案，便于真诚连接、避开雷区。

完整可复制提示词：

请用 Deep Research 为即将面试我的人建立画像，让我能真诚连接并避开低级错误。

【请先在界面切换到 Deep Research 模式】

面试官：
- 用人经理：[姓名与职位]
- 招聘：[姓名与职位]
- 面试小组（若已知）：[姓名与职位]
- 公司：[公司名]
- 我面试的岗位：[岗位]

对每一位，请调研：

1. **职业轨迹** — 过往岗位、公司、任期模式（跳槽型还是长任职型？）
2. **公开内容** — 博客、LinkedIn 文章、播客、会议演讲、X 动态、发表作品
3. **管理理念**（若有）— 公开谈过的招聘、团队建设、领导力观点
4. **评价中的红旗** — Glassdoor（职场评价站）点名提及、前下属 LinkedIn 帖
5. **工作外兴趣** — 仅限公开来源：球队、爱好、公益、校友网络
6. **共同点** — 共同 LinkedIn 好友？同校？重叠前雇主？（国内也可看微信共同好友 / 脉脉二度人脉）
7. **预估面试风格** — 基于背景与公开内容：偏技术深挖、行为面试，还是文化契合？

输出格式：
- 每人一页
- 每人给 2–3 个自然可聊的话题钩子
- 标注雷区（例如「别批评他们前东家」）
- 附上每条来源链接

**伦理说明：仅使用公开发布信息。不做付费背调，不碰私人数据。**

上手小贴士： 只挖公开信息。钩子要「自然带一句」，别像背调报告宣读——真诚 > 炫技。

📝 Canvas：简历与求职信

在 Canvas 里逐段改简历、搭求职信——迭代段落，而不是整篇重生成。

#5 Canvas 简历逐条改写

一句话用途： 在 Canvas 中逐节改简历 bullet，用「动词 + 做了什么 + 可量化结果 + 业务语境」公式。

完整可复制提示词：

请帮我逐条改写简历。请在 Canvas 中打开，我们逐节迭代。

【请先在界面「在 Canvas 中打开」——这一步很关键】

我将在下方粘贴当前简历。你的任务：

1. 把简历载入 Canvas 作为起始文档
2. 逐节推进。每一节先问我 3 个问题，挖出薄弱 bullet（例如：「这件事可量化的结果是什么？」）
3. 我回答后，在 Canvas 里用此公式改写：【动作动词】+【我具体做了什么】+【可量化结果】+【业务语境】
4. **绝不编造数字**——若我没有指标，帮我合理回溯估算，或改写成可见成果
5. 删掉空话套话（「结果导向」「团队协作」「充满热情」「注重细节」）
6. 每条 bullet 都要通过「那又怎样？」测试——若招聘会耸肩，就重写

目标岗位：[职位名称]
目标职级：[级别]
目标行业：[行业]
当前简历页数：[1 页 / 2 页]
我想修的关键弱点：[例如：指标不够 / 显得太初级 / 太啰嗦 / 有空窗]

【在此线下方粘贴当前简历】

全部改完后，在 Canvas 里并排展示「改动最大的 5 条」前后对比。

上手小贴士： 严禁 AI 替你编造 KPI。没有数就说没有，让它帮你换表述方式。

#6 Canvas 求职信分段搭建

一句话用途： 在 Canvas 里按五段模板逐段共建求职信，禁止一次生成全文。

完整可复制提示词：

请打开 Canvas，按结构化模板帮我分段搭建求职信，边填边写。

【请先在界面打开 Canvas】

我的背景：
- 目标公司：[公司名]
- 目标岗位：[职位名称]
- 用人经理（若已知）：[姓名]
- 目标篇幅：[250 词 / 350 词 / 1 页]
- 语气：[专业 / 温暖 / 大胆]

在 Canvas 中用以下模板。一次只写一节——**不要一次写完整封信**：

**第 1 节 — 钩子（最多 25 词）**
对公司、产品、市场或岗位本身的一个具体、有锋芒的观察。先问我 2 个问题（我欣赏或觉得有趣的点），再起草 3 个钩子选项。

**第 2 节 — 桥梁（约 50 词）**
一句话把钩子接到「我为什么写这封信」。问我：背景里哪一点让这段连接显得自然。

**第 3 节 — 证据（100–150 词）**
一个能证明我能胜任的具体工作故事。问我：确切项目、指标、克服的障碍。用 STAR 结构起草。

**第 4 节 — 前瞻（约 50 词）**
一句话写我会在岗位上先攻什么。问我：入职前 30 天会优先做什么。

**第 5 节 — 收尾（约 30 词）**
具体、可行动。不要「感谢您的考虑」。起草 3 个收尾变体：温暖 / 中性 / 大胆。

五节都完成后，在 Canvas 里拼接并打磨过渡。

上手小贴士： 分段共建比一次出全文更贴你真实故事；STAR 故事务必用你自己的数字与细节。

🎨 图像生成：视觉求职

用 ChatGPT 原生图像生成做 LinkedIn 封面、作品集视觉与个人品牌物料。

#7 LinkedIn 封面图设计

一句话用途： 生成体现专长、对准目标岗位的 LinkedIn（及 X）封面图。

完整可复制提示词：

请为我的主页生成一张定制 LinkedIn 封面图，从视觉上传递我的专长，并对准目标岗位。请使用 ChatGPT 图像生成。

【请确认已启用图像生成】

我的信息：
- 目标岗位 / 专长：[例如「B2B SaaS 的 fractional CMO」「资深 Kubernetes 工程师」「健康科技 UX 研究员」]
- 想体现的品牌色：[十六进制色值或颜色名]
- 想要的气质：[权威 / 亲和 / 创新 / 分析 / 创意]
- 想包含的元素：[抽象科技视觉 / 城市天际线 / 数据可视化 / 极简几何 等]
- 要避开的元素：[图库模特、握手图、土味商务图库]
- 封面文字（可选）：[一句短标语，或写「不要文字」]

生成规格：
- **画幅：4:1 横向**（LinkedIn 封面 — 1584×396 像素）
- 构图干净——中左约三分之一会被头像挡住，关键元素放在右侧三分之二
- 风格：[极简 / 大胆 / 编辑风 / 科技]
- 不要图库感——要像设计过的，不像模板
- 不要陈词滥调（灯泡、齿轮、公文包、握手）

生成 2 个构图略有不同的变体，我好选更强的那个。
选定后，再生成匹配的 X 头图变体（3:1 画幅）。

上手小贴士： 头像会挡住左侧——重要信息放右。同样风格可同步用在脉脉主页背景（若平台支持自定义）。

🔌 连接器：外联工作流

把 ChatGPT 接到 Gmail、日历、Notion 等，少做工具间复制粘贴。

#8 Gmail 投递跟进序列

一句话用途： 用 Gmail 连接器为每封投递建三阶段跟进草稿（只建草稿，不发送）。

完整可复制提示词：

请用 Gmail 连接器，帮我为发出的每封求职申请建立结构化跟进序列。

【请先在 ChatGPT 设置 → Apps 中启用 Gmail 连接器】

我的背景：
- 跟进哲学：[礼貌坚持 / 跟一次就停 / 较积极]
- 目标行业 / 岗位：[列表]
- 所有跟进的语气：[专业 / 温暖专业 / 自信大胆]
- 我的邮件签名：[粘贴当前签名]

任务：

1. 通过连接器搜索我 Gmail 里最近 5 封求职申请（主题常含「application」「applying for」「面试」「应聘」「投递」）
2. 对每一封，起草三阶段跟进：
   - **第 1 阶段 — 投递后第 7 天** — 简短、提供价值（分享一条相关想法或文章）
   - **第 2 阶段 — 投递后第 14 天** — 明确跟进，重申兴趣，补一个关于我的新信息点
   - **第 3 阶段 — 投递后第 21 天** — 最后一次体面收尾，把门留开
3. 每封跟进必须：
   - 100 词以内
   - 杜绝套话（「just circling back」「wanted to follow up」「checking in」「冒昧打扰」「特此跟进」）
   - 包含原申请里没有的新内容
4. 建成 Gmail **草稿**（不要发送），我逐封审阅后再发

输出：确认草稿已创建 + 汇总表（哪些申请对应哪些跟进已就绪）。

上手小贴士： 只建草稿不发送。国内若主要用微信跟进，可让 AI 把同一套三阶段改成微信短消息版本。

🎙 Voice Mode：面试演练

用 Voice Mode 出声练面试——才能抓到语气词、节奏和叙事弱点。

#9 Voice Mode 模拟面试

一句话用途： 用 Voice Mode 做真人感口语模拟面试，结束后再给具体反馈。

完整可复制提示词：

请用 Voice Mode 和我做一场逼真的口语模拟面试。我要出声练，不要打字。

【请先启动 Voice Mode——点耳机图标或说「start voice mode」】

开场设定（在 Voice Mode 里先说清）：
- 你是：[人设，例如「Karen，Series B 创业公司的高级工程经理」]
- 你面试我的岗位：[职位名称]
- 面试类型：[行为 / 混合 / 技术领导力]
- 时长：[20 / 30 / 45 分钟]
- 严格程度：「请比真实面试官更狠——我要练习天花板高于实战天花板。」

模拟规则：
1. 全程 100% 保持人设——中途绝不破功
2. 一次只问一题，等我答完
3. 对薄弱回答追问：「具体是你做了什么？」或「可衡量的影响是什么？」
4. 反应要自然——只短应答，不要抢先长篇总结
5. 面试中途不要给反馈——等我说「结束模拟」再评

当我说「结束模拟」时：
- 跳出角色
- 给出具体反馈：
  - 我最强的一答及为什么成立
  - 我最弱的一答及缺什么
  - 我用了 3 次以上的语气词（嗯、那个、就是、对吧、然后）
  - 节奏观察（太快 / 太慢 / 不均）
  - 下次练习前要改的 3 个具体点

准备好了吗？请问第一个问题。

上手小贴士： 面试是「说」不是「打字」。练习期建议 Voice Mode : 打字 ≈ 3 : 1。

📊 Code Interpreter：数据匹配

上传简历、JD 与投递表，用 Code Interpreter 做真实数据分析。

#10 ATS 关键词匹配矩阵

一句话用途： 用 Code Interpreter 从简历与多份 JD 抽关键词，建重叠矩阵并导出 Excel。

完整可复制提示词：

请用 Code Interpreter：上传我的简历和多份职位描述，从每份提取关键词，建关键词重叠矩阵，让我看清每个目标岗位该优化哪版简历。

【请上传：简历 PDF + 3–5 份 JD PDF 或文本文件】

背景：
- 目标岗位变体：[职位名称]
- 所附简历版本：[文件名]
- 所附 JD：[文件名列表]

Code Interpreter 任务：

1. **解析所有文件** — 从 PDF/DOCX/TXT 提取文本
2. **从每份 JD 提取关键词：**
   - 硬技能（工具、语言、框架）
   - 软技能（沟通、领导力等）
   - 职级信号（年限、范围、团队规模）
   - 行业黑话
3. **用相同分类从我的简历提取关键词**
4. **建匹配矩阵**（pandas DataFrame）：
   - 行：关键词（按分类分组）
   - 列：简历 + 每份 JD
   - 单元格：有该词=1，无=0
5. **计算每份 JD 得分：**
   - 总体匹配百分比
   - 分类匹配百分比（硬技能、软技能、职级信号）
   - 每份 JD 缺失的 Top 5 关键词
   - 简历多出的 Top 5（简历有但所有 JD 都没有——可考虑删）
6. **导出结果为：**
   - 带颜色标记的 Excel（绿=匹配，红=缺口）
   - 柱状图：每份 JD 匹配分
   - 优先级排序：哪份 JD 最匹配、哪份最弱
7. **建议部分：**
   - 基于当前简历，我最可能拿下哪份 JD
   - 加到简历上杠杆最高的 3 个关键词（跨所有 JD）

**不要编造源文件中不存在的关键词。**

上手小贴士： 「不编造关键词」是硬规则。矩阵帮你决定：该投哪、该改哪三处。

5 条 Power Tips（进阶用法）

叠功能，吃复合杠杆
真威力在组合：对目标公司跑 Deep Research → 经连接器存进 Google Doc → 把该文档载入职业教练 GPT 知识库 → 在 Voice Mode 里按简报练该公司面试题。单个功能是工具；叠起来是不公平优势。按「本周跑哪组功能栈」排计划，而不是单条提示词。
Memory 是贯穿职业生涯的资产
每次复盘、面试结果、薪资数据点写进 Custom GPT 的 Memory。半年后，教练 GPT 比任何真人导师更懂你的求职。把 Memory 当第二大脑：每周更新赢、拒、反思。
面试准备永远优先 Voice Mode
打字练回答是演戏——真面试是说出来的。每次练习尽量用 Voice Mode；语气词、节奏、tone 崩塌只有开口才暴露。练习配额建议 3 次语音 : 1 次打字。
连接器消灭复制粘贴税
多数求职每周在 Gmail / LinkedIn / Notion / Docs 间粘贴耗掉 2–3 小时。花 30 分钟一次打通 Gmail、日历、Notion、Docs 连接器，省下的时间贯穿整个求职周期。
Deep Research 是面试准备里最大的不公平优势
别人 Google 公司 20 分钟；你 Deep Research 20 分钟，拿到含内部情绪、裁员信号、用人经理画像的 3 页简报。认真面试全部跑——没有例外。

说明

本文据 Job Seeker AI Prompt Pack（ChatGPT Edition）免费样例整理为简体中文上手版，仅含样例中的 10 条提示词。功能名保留英文（Canvas、Deep Research、Voice Mode 等），便于你在 ChatGPT 界面里对照查找。祝求职顺利。

怎么用

目录

🤖 求职专用 Custom GPT

#1 个人职业教练 GPT

#2 ATS 简历扫描 GPT

🔍 Deep Research：公司与岗位

#3 公司深度调研简报

#4 面试官与招聘画像调研

📝 Canvas：简历与求职信

#5 Canvas 简历逐条改写

#6 Canvas 求职信分段搭建

🎨 图像生成：视觉求职

#7 LinkedIn 封面图设计

🔌 连接器：外联工作流

#8 Gmail 投递跟进序列

🎙 Voice Mode：面试演练

#9 Voice Mode 模拟面试

📊 Code Interpreter：数据匹配

#10 ATS 关键词匹配矩阵

5 条 Power Tips（进阶用法）

说明