Пакет отклика выпускника: резюме, письмо и mapping ролей

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт превращает транскрипт, стажировки и навыки выпускника в готовый пакет отклика: анализ целевых ролей, сопоставление требований, одностраничное резюме, сопроводительное письмо и план проверки ключевого риска.

Подготовь для недавнего выпускника полный пакет отклика на вакансии начального уровня.

Входные данные:
- [АКАДЕМИЧЕСКИЙ_ТРАНСКРИПТ]
- [ЦЕЛЕВЫЕ_ДОЛЖНОСТИ]
- [ДЕТАЛИ_СТАЖИРОВОК]
- [РЕЛЕВАНТНЫЕ_НАВЫКИ]
- [ТРЕБОВАНИЯ_К_ФОРМАТУ]

Если [ТРЕБОВАНИЯ_К_ФОРМАТУ] пусты, используй стандарт: русский язык, plain text, резюме на одну страницу и письмо 300-450 слов. Не задавай вопросов.

Верни результат строго по разделам:
1. Краткое извлечение из транскрипта: степень, специальность, год выпуска, почести, GPA. Если данных нет, пиши «не указано» и только при необходимости добавляй пометку «предположение».
2. Для каждой целевой должности перечисли 4-6 ключевых требований. Если пользователь не дал реальные вакансии, явно укажи, что требования обобщённые.
3. Mapping по каждой должности в формате «требование → опыт, курс, проект или навык → конкретное доказательство».
4. Одностраничное резюме: заголовок, objective, образование, ключевые навыки, опыт, дополнительные курсы или сертификаты. Используй активные глаголы и факты из входа.
5. Сопроводительное письмо 300-450 слов: мотивация, 2-3 ключевых требования, доказательства из учёбы и стажировок, завершение с призывом к контакту.
6. Наиболее слабое предположение, план проверки в 2-3 шага и один реалистичный сценарий неудачи.

Ограничения:
- Не выдумывай контактные данные, метрики и достижения.
- Если информации не хватает, помечай пропуски, а не компенсируй их домыслами.
- Не добавляй разделов вне указанных шести блоков.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT