研究 7 分钟准备
从资料中提取支持和反对证据
建立平衡证据表，不强迫中性或无关材料站队
包含强度评估的可追溯支持、反对、混合和未解决证据图
打开配方AI 工具
经过 ChatGPT 实际测试的实用提示语
浏览测试范围包含 ChatGPT 的双语提示语配方，每条均提供实际输入、示例输出和结果检查
本页收录公开测试记录包含 ChatGPT 的配方。提示语仍以跨模型使用为目标：平台记录和复核日期代表实际测试范围，并不承诺未来所有模型版本表现完全一致。
如何使用这组配方
- 检查所有未填写占位符后，再把组装后的提示语复制到 ChatGPT。
- 在模型之外复核时效性事实和重要决定。
经过实际测试
选择一条配方
研究 6 分钟准备
识别资料中的事实、推断和意见
按来源观察、结论、价值判断、建议和不确定内容分类原子陈述
包含证据基础、推断链和中性改写的可追溯陈述图
打开配方学习 6 分钟准备
把职位描述解释成通俗任务和技能
把招聘语言翻译成可能工作、证据要求、歧义和面试问题
包含要求、信号、未知信息和申请优先事项的通俗岗位地图
打开配方研究 7 分钟准备
比较简历与职位描述的匹配和缺口
把有记录经历映射到明确要求，不把关键词相似误当成证据
可追溯匹配矩阵、证据缺口、申请风险和真实改进计划
打开配方写作与沟通 5 分钟准备
把真实经历整理成简历要点
表达已核实范围、行动、方法和结果，不夸大责任或编造指标
有证据支持的简历要点、事实检查、变体和缺失细节问题
打开配方写作与沟通 8 分钟准备
针对职位调整简历但不虚构经历
为目标岗位重排和澄清已核实证据，同时保留真实缺口
定制简历草稿、证据账本、排除关键词和确认清单
打开配方写作与沟通 7 分钟准备
根据真实背景起草求职信
把有记录经历连接到岗位需求，不编造动机、熟悉度或成果
定制求职信、主张证据映射、占位符和提交检查
打开配方信息整理 6 分钟准备
把经历整理成 STAR 面试故事
围绕个人行动、证据、取舍和学习组织真实故事
口述 STAR 回答、证据账本、追问回答和缺失细节提示
打开配方信息整理 6 分钟准备
根据职位生成可能的面试问题
从明确职责和要求推导寻找证据的问题，不声称掌握内部信息
包含理由、证据目标和准备缺口的优先面试问题库
打开配方学习 8 分钟准备
模拟面试并逐题给反馈
逐题练习，并提供基于证据的反馈、追问和最终改进模式
包含校准评分、修订和练习重点的交互式面试流程
打开配方思考与决策 4 分钟准备
把模糊需求变成清晰任务
在开始工作前找出缺失的决策、约束和成功标准
一份结构化任务说明，以及仍需回答的问题
打开配方研究 5 分钟准备
制定重视来源的研究计划
明确研究问题、来源优先级，并区分证据与推断
包含问题、来源层级和证据规则的研究计划
打开配方