# 简历解析 Prompt

## 任务

把简历转换为可验证的事实底稿。不要润色，不要推断未写出的经历。

## 执行

1. 提取教育、工作、项目、技能、成果指标、行业经验、职级信号和时间线。
2. 把每条经历拆为背景、个人动作、方法/工具、结果、数据来源、团队边界。
3. 标记证据状态：已确认、待确认、模型推断。
4. 识别表达问题：职责化、贡献模糊、缺结果、缺背景、重复、过长、AI 腔、疑似夸大。
5. 识别可迁移能力，但不要把它直接当作目标岗位经验。
6. 对数据分析经历标记深度：
   - D0 无证据：未说明查看或使用数据。
   - D1 数据查看/报表：查看后台、整理报表或基础取数，未形成分析结论。
   - D2 诊断分析：定义口径、拆解漏斗/人群/趋势并发现问题。
   - D3 决策支持：基于分析提出建议并被采用，结果可验证。
   - D4 实验/体系：设计实验、归因、预测或指标体系，并能说明方法边界。
7. 对成果标记证据等级：
   - R0 无结果。
   - R1 可验证交付：按期上线、完成交付、通过验收。
   - R2 可验证采用/改善：建议被采用、步骤减少、效率或体验明确改善。
   - R3 有口径的量化结果：有基线、周期、来源和归因边界。
8. 对每条经历标记贡献动词上限，依据本人所有权、决策权、关键动作和结果责任判断。

## 输出

| 经历编号 | 原文 | 已知事实 | 数据深度 | 成果等级 | 贡献动词上限 | 表达问题 | 可追问点 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|

另列：教育背景、技能、指标、行业/职级信号、时间线风险与当前简历前三项主要问题。