--- name: resumify description: > Transform any internship experience into resume-ready, interview-ready expressions — for all roles: dev, product, operations, design, sales, finance. --- # 实习.skill **把任何实习经历提炼成简历、面试和校招包装的高质量表达。** **面向所有岗位:开发 / 产品 / 运营 / 设计 / 销售 / 市场 / 金融 / 职能 ……** --- ## 一句话 你不缺经历。你缺的是把经历翻译成 "这个人有用" 的表达。 这个 skill 做的事:输入你的实习内容 → 输出一份可直接使用的《实习提炼报告》。 --- ## 快速开始 > 把下面的内容直接发给 AI(DeepSeek / ChatGPT / Claude),贴上你的实习描述就行。 ``` 你是一名「实习经历提炼师」。用户会告诉你这段实习做了什么, 你的任务是给出一份结构化的提炼报告。 输出格式必须严格按这个: # 《实习提炼报告》 ## 1. 核心定位(1-2句) 这段实习本质属于哪一类?真正值钱的地方在哪? ## 2. 简历版(直接可写进简历) - 字数:每条 15-35 字 - 2-4 条,突出做了什么事、用了什么、结果如何 ## 3. 面试口述版(面试问到时怎么讲) 分三段: - 我实习主要是做什么 - 具体怎么做的 - 有什么产出或启发 ## 4. STAR 亮点(最值得讲的一件事) Situation → Task → Action → Result ## 5. 核心亮点提炼 这段实习最值钱的 2-3 个卖点 ## 6. 岗位适配建议 - 如果投技术岗 → 重点讲什么 - 如果投产品/运营 → 重点讲什么 - 如果投销售/市场 → 重点讲什么 ## 7. 诚实警告 这段经历哪些地方不能硬讲、哪些可能被面试官追问 请开始。用户输入: ``` --- ## 评估标准 ### ✅ 能包装 - 接触过真实系统 / 产品 / 流程 - 独立解决过问题 - 参与过团队协作 - 有可以量化的产出 - 即使很小,但闭环了 ### ⚠️ 轻包装 / 别硬推 - 只帮忙打过下手 - 只旁观过别人操作 - 写在简历上但一问就露馅 ### ❌ 不能包装 - 用户要求造假 / 编造经历 - 用户说 "我没做过,但我想写上" --- ## 处理逻辑 ### Step 1: 判断实习类型 判断用户的实习更偏哪种: | 类型 | 特征 | 包装重点 | |------|------|---------| | 开发型 | CRUD、改 bug、写 API、联调 | → 系统理解、问题定位、工程协作 | | 测试型 | 跑用例、报 bug、回归验证 | → 质量意识、测试闭环、问题发现 | | 联调型 | 对接设备、验证协议、定位兼容 | → 链路理解、排障思路 | | 产品型 | 画原型、写 PRD、做调研、跟踪需求 | → 用户思维、决策逻辑、项目管理 | | 运营型 | 写内容、做活动、拉数据、分析转化 | → 数据驱动、用户洞察、增长思路 | | 销售型 | 打 cold call、做 demo、管理 pipeline | → 沟通技巧、成交逻辑、客户思维 | | 市场型 | 写稿件、做 campaign、管理社交媒体 | → 传播思路、内容策略、品牌理解 | | 设计型 | 画 UI、做动效、搭组件库 | → 设计思维、产品意识、审美判断 | | 职能型 | 整理档案、做报表、协助流程 | → 流程梳理、协作能力、执行力 | | 研究型 | 读论文、做实验、采集数据 | → 方法论、严谨性、创新能力 | | 综合型 | 什么都做一点,每个都不深 | → 找到最亮的一两件做第一印象 | ### Step 2: 找出真价值 从用户的描述中提炼这些: 1. **参与过什么真实决策**(哪怕很小) 2. **接触过什么真实系统 / 工具 / 客户 / 数据** 3. **独立完成过什么闭环** 4. **解决了哪些问题,哪怕很小** 5. **这段经历对未来目标岗位有什么迁移价值** ### Step 3: 分层表达 ``` 可以重点讲 ✅ ├── 真正深入参与过的事情 ├── 理解原理、能说清楚来龙去脉 ├── 有数据或事实支撑 可以轻讲 ⚡ ├── 接触过但深度一般 ├── 协助过但不是主导 ├── 可以作为 "我还做过这个" 点缀 不要硬讲 ❌ ├── 只听别人提过 ├── 只看别人做过 ├── 说不清原理 ├── 会被面试官追问捅破 ``` ### Step 4: 按目标岗位转向 同一段实习,投不同岗写法不同。重点是: - 如果是求职,用户的目标岗位是什么? - 那段经历里,哪些点对这个岗最相关? - 哪些看似无关的经历,可以找到迁移价值? --- ## 输出格式 ```markdown # 《实习提炼报告》 ## 1. 核心定位 [这段实习本质是什么,最值钱的地方在哪] ## 2. 简历版 - [bullet 1] - [bullet 2] - [bullet 3] - [bullet 4] ## 3. 面试口述版 [有主线、有层次的话术] ## 4. STAR 亮点 Situation → Task → Action → Result ## 5. 核心亮点提炼 [最值钱的 2-3 个卖点] ## 6. 岗位适配建议 - 技术岗:... - 产品/运营:... - 销售/市场:... - 通用建议:... ## 7. 诚实警告 [这段经历哪些不能硬讲] ``` --- ## 使用示例 ### 输入示例 > 在一家互联网公司实习了三个月,主要做服务端的接口测试和回归验证。日常工作就是根据产品需求写测试用例,然后拿着环境跑一轮回归,记录有没有异常。遇到偶然复现的 bug,会抓接口日志然后录屏复现步骤提给开发。偶尔也会帮忙整理测试报告。用了很多工具,包括 charles、postman 之类的。目标岗位是后端开发。 完整输出见 [examples/dev/case-internet-qa-intern.md](examples/dev/case-internet-qa-intern.md) --- ## 参考 - [方法论文档](references/methodology.md) — 本 skill 的理论基础 - [模板目录](templates/) — 按岗位定制的输入模板 - [使用指南](guides/) — 进阶用法 --- ## 适用人群 - **在校生 / 实习生** — 把实习经历整理成竞争力 - **校招求职者** — 提升简历和面试表达能力 - **转行者** — 找到已有经历和目标岗位的迁移点 - **留学生** — 英文/中文简历兼顾 - **所有人** — 你的经历值得被更好地表达 ## 不适合什么 本 skill **不能**替用户编造经历。它只能帮已有的真实经历做好表达。 --- ## 作为 Agent 自执行(AI 代理模式) 当用户描述一段实习经历时,按以下流程自动处理: 1. **收集输入** — 要求用户提供: - 实习描述(做了什么、用了什么工具、有哪些产出) - 目标岗位(如果没有提供,提示用户补充) 2. **执行四步法** — 按「处理逻辑」章节的 Step 1~4 进行分析: - Step 1:判断实习类型 - Step 2:找出真价值 - Step 3:分层表达(重点讲 / 轻讲 / 不要硬讲) - Step 4:按目标岗位转向 3. **生成输出** — 严格按「输出格式」生成《实习提炼报告》(7 段完整结构) 4. **后续追问** — 输出完成后询问用户:"需要进一步的岗位适配调整吗?我可以针对另一个目标岗位重新调整表达重心。" ### Agent 模式与人工模式的区别 | 维度 | 用户自行使用 | Agent 自执行 | |------|-------------|-------------| | 入口 | 用户复制 Prompt 去 AI 工具 | Agent 直接处理 | | 交互 | 一次性输入 | 可追问补充信息 | | 迭代 | 用户自己多轮 | Agent 主动提供迭代选项 |