惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Y
Y Combinator Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 聂微东
腾讯CDC
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
O
OpenAI News
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 【当耐特】
Forbes - Security
Forbes - Security
F
Fortinet All Blogs
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
S
Schneier on Security
雷峰网
雷峰网
I
Intezer
博客园_首页
罗磊的独立博客
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
V2EX - 技术
V2EX - 技术
G
GRAHAM CLULEY
MyScale Blog
MyScale Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
N
News and Events Feed by Topic
T
Troy Hunt's Blog
S
Security Affairs
S
Securelist
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
IT之家
IT之家
V
Visual Studio Blog
WordPress大学
WordPress大学
T
Tenable Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
小众软件
小众软件
A
About on SuperTechFans
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Tor Project blog
V
V2EX
Help Net Security
Help Net Security
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Proofpoint News Feed
博客园 - 叶小钗
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
P
Proofpoint News Feed
L
LINUX DO - 热门话题
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Составить резюме в нейросетях: самая понятная инструкция и готовые промпты
SpeShuAI_prompts · 2026-05-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Составить резюме в нейросетях: самая понятная инструкция и готовые промпты

6 мин

5.6K

Плохое резюме редко выглядит плохим — оно может быть аккуратным, грамотным, с нормальным шрифтом, ровными блоками и уверенным саммари в начале. Но рекрутер все равно пролистнет его за 10 секунд, потому что не увидит главного: понятной роли, доказанных результатов и прочих совпадений с вакансией.

Нейросеть может быстро составить резюме, но она же легко сделает его хуже. Добавит «ответственный», «коммуникабельный», «нацелен на результат», «имею опыт работы в команде» — и получится текст, который никак не представляет специалиста. Сильное резюме не пересказывает биографию. Оно показывает, какую задачу человек решал, в каком масштабе, какими инструментами и с каким результатом.

В 2026 году резюме все чаще читает не только человек, но и ATS — система, которая парсит документ, вытаскивает опыт, навыки, должности и совпадения с вакансией. ATS-решения давно стали стандартной частью найма, а свежие карьерные гайды постоянно повторяют, что чистая структура, точные формулировки роли и навыки, привязанные к реальному опыту, важнее красивого дизайна.

ИИ нужен не для того, чтобы придумать вам карьеру. Он нужен, чтобы вытащить из вашего опыта то, что обычно теряется: цифры, масштаб, сильные глаголы, совпадения с вакансией, слабые места, лишние блоки.

Начинать с оформления — ошибка

Резюме нужно начинать с инвентаризации опыта. Нейросеть должна увидеть не только должность, а что вы делали, с кем, в каком объеме, чем пользовались, что изменилось после вашей работы.

Вводные данные для ИИ:

  • текущая должность и желаемая роль;

  • 3–5 вакансий, на которые вы хотите откликаться;

  • последние места работы; проекты

  • с чем умеете работать;

  • цифры; достижения; результаты;

  • зоны ответственности;

  • ограничения;

  • что вы больше не хотите делать.

ИИ умеет найти в опыте карьерные точки, которые сам человек часто обесценивает. Например, вы пишете: «делала отчеты для отдела продаж». Для резюме это слабовато.

После нормальной проработки может получиться: «автоматизировала еженедельную отчетность для отдела продаж на 35 менеджеров, сократила время подготовки отчета с 4 часов до 40 минут».

Harvard Career Services в своих рекомендациях по резюме тоже делает акцент на конкретике, активных глаголах и ясном описании достижений, а не на длинном перечне обязанностей.

Одно резюме — одна роль

Универсальное резюме удобно хранить, но плохо отправлять. Для проджекта и бизнес-аналитика один и тот же опыт можно осветить по-разному. Где-то на первом месте будут метрики продукта, где-то управление сроками, где-то процессы, где-то аналитика и SQL.

Допустим, у вас был опыт запуска CRM. Для разных ролей это разные истории:

для проджект-менеджера— управление сроками, подрядчиками, рисками;

для продуктового менеджера— влияние на пользователей и метрики;

для операционного менеджера — снижение ручного труда и стандартизация.

Именно поэтому перед тем как составить резюме, нужно описать ИИ вакансию: требования, задачи, стек, формулировки работодателя. Тогда модель сможет подсветить совпадения и вытащить нужные слова без тупого копирования.

Как пройти оценку ATS

Вокруг ATS много мифов. Будто нужно спрятать в резюме ключи белым шрифтом, вставить невидимые слова, повторить название вакансии десять раз. Все это плохая идея.

Современные ATS и AI-скрининг все чаще оценивают не просто наличие слов, а контекст: где навык применялся, к какому опыту привязан, есть ли подтверждение через проекты и результаты. Свежие гайды по ATS-оптимизации сходятся в базовой логике: понятная структура, стандартные заголовки, текстовый формат, совпадение языка резюме с вакансией и навыки, связанные с реальным опытом.

Готовые промпты

Промпт 1: Разобрать вакансию и понять, что нужно показать в резюме

Разбери вакансию ниже как карьерный консультант и HR-аналитик.

Выдели:

1. главные hard skills;
2. soft skills, которые реально важны для роли;
3. ключевые слова для ATS;
4. задачи, которые работодатель будет ждать от кандидата;
5. опыт, который нужно обязательно подсветить в резюме;
6. слабые места меня как кандидата, если по моим вводным чего-то не хватает.

Не пиши резюме сразу. Сначала сделай таблицу: «требование вакансии» → «что нужно показать в резюме» → «какие формулировки подойдут».

Вакансия:
[вставьте текст вакансии]

Мой опыт:
[вставьте текущую должность, прошлые места работы, проекты, инструменты, достижения, цифры, образование, курсы]

Промпт 2: Собрать резюме под конкретную вакансию

Составь резюме под вакансию ниже.
Пиши профессионально, конкретно и без канцелярита. Резюме должно быть понятным для рекрутера и ATS.

Структура:

1. имя и контакты;
2. целевая должность;
3. короткий блок «О себе» на 3–4 строки;
4. ключевые навыки;
5. опыт работы в формате bullet points;
6. проекты, если они усиливают заявку;
7. образование и сертификаты;
8. инструменты.

Правила:

- не добавляй опыт, которого нет в исходных данных;
- не придумывай цифры;
- не используй клише фразы «стрессоустойчивый», «коммуникабельный», «быстро обучаюсь»;
- обязанности переписывай через действия и результаты;
- каждый пункт опыта формулируй по логике: что сделал → с чем работал → какой был результат;
- если данных не хватает, ставь [уточнить], а не выдумывай.

Вакансия:
[вставьте текст вакансии]

Мой опыт:
[вставьте сырой список опыта, проектов, задач, навыков, инструментов, цифр]

Промпт 3: Проверить и усилить готовое резюме

Проверь мое резюме перед откликом на вакансию.
Сначала не переписывай, а найди слабые места.

Проверь по критериям:

1. подходит ли резюме под вакансию;
2. хватает ли ключевых слов для ATS;
3. понятна ли целевая должность;
4. видно ли результат, а не только обязанности;
5. есть ли слабые, общие или пустые формулировки;
6. нет ли преувеличений;
7. не выглядит ли текст как сгенерированный ИИ;
8. какие блоки нужно сократить, усилить или переставить.

После анализа дай улучшенную версию резюме.
Не меняй факты, даты, должности, цифры и названия компаний. Если формулировка звучит сильнее, чем мои реальные вводные, предложи более честный вариант.

Вакансия:
[вставьте текст вакансии]

Мое резюме:

Саммари: что это и зачем нужно

Саммари (также resume summary или professional summary) — это краткий блок в начале резюме (обычно 3–5 предложений), где вы сжато излагаете суть своего профессионального опыта и подчеркиваете свою ценность для работодателя.

Плохое саммари:

Ответственный и целеустремленный специалист с опытом работы в команде, готовый развиваться в динамичной компании.

Хорошее саммари отвечает на три вопроса:

  • кто вы на рынке;

  • в чем ваша сильная зона;

  • какой результат вы уже приносили.

Например:

Продуктовый маркетолог, 5 лет работаю в B2B SaaS. Запускала GTM-кампании для продуктов с чеком от $5К, собирала позиционирование, лендинги, sales enablement и аналитику воронки. Превращаю сложный продукт в понятный оффер для продаж и рынка.

Нейросеть легко может собрать такой блок, если дать ей фактуру. Без фактуры она напишет красивую пустоту.

Еще примеры демонстрации ценностей:

Запустила email-воронку для 120 тыс. пользователей: сегментировала базу, подготовила сценарии, настроила A/B-тесты, увеличила конверсию в повторную покупку на 18%.

Перевел ручной отчет по продажам в автоматический дашборд Power BI, сократил время подготовки еженедельной аналитики с 6 часов до 30 минут.

Если цифр нет, можно использовать масштаб: сколько людей было в команде; сколько клиентов; сколько заявок; сколько проектов; какой бюджет; какие рынки; какие инструменты и т.д. 

Проверьте свое резюме

Сильное резюме проходит пять проверок.

  1. За 10 секунд понятно, кто вы и куда претендуете. 

    Если рекрутеру приходится гадать, резюме проигрывает.

  2. В каждом месте работы есть результат.

    Не только обязанности, но и эффект: рост, снижение затрат, скорость, объем, масштаб, качество, автоматизация.

  3. Навыки совпадают с вакансией и подтверждаются опытом.

    Ключевые слова есть, и они выглядят естественно.

  4. Текст звучит как вы, а не как генератор карьерных клише.

    ИИ помогает усилить формулировки, но финальный голос должен оставаться человеческим.

  5. Резюме можно защитить на интервью.

    Каждая цифра, проект и формулировка должны выдержать вопрос: «Расскажите подробнее».

Как помогает SpeShu.AI

Чтобы составить резюме в нейросетях не только быстро, но и качественно, нужен не один запрос и даже не одна модель. Сначала нужно разобрать вакансию, затем вытащить достижения из опыта, адаптировать формулировки под ATS, усилить саммари и т.д. В SpeShu.AI можно протестировать в одном окне 300+ нейросетей для текста, фото, видео, кода и рабочих задач. Вы вносите один платеж вместо нескольких подписок и пользуетесь ИИ-моделями без VPN.

Главная выгода — скорость итераций. Вы можете загрузить вакансию, вставить свой опыт, попросить одну модель найти слабые места, другую — усилить формулировки, третью — адаптировать текст под LinkedIn или сопроводительное письмо. Это удобнее, чем прыгать между отдельными сервисами и каждый раз заново объяснять контекст.

Зайдите в SpeShu.AI и попробуйте составить резюме под конкретную вакансию: вставьте описание роли, свой опыт и попросите нейросеть не «сделать красиво», а показать, какие достижения, навыки и формулировки помогут пройти первый отбор.