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本提示词专为保研申请者设计,通过结构化分析用户提供的学术、科研及实践背景,深度挖掘个人核心竞争力,并依据保研评审标准提供针对性的简历内容优化、结构规划与风险评估。旨在解决简历定位模糊、重点不突出、格式不规范等问题,生成专业、可信、有竞争力的保研简历,提升申请成功率。

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变量说明

  • 个人背景信息
    包含姓名、联系方式、政治面貌等基本信息,以及个人特质、职业目标等概述
    示例:“张三,男,中共党员,联系方式:13800138000,邮箱:zhangsan@example.com。具备较强的逻辑思维能力和团队协作精神,职业目标是从事人工智能算法研究。”
  • 学术背景详情
    包含就读院校、专业、GPA/排名、主修课程、所获学术荣誉与奖学金等
    示例:“XX大学计算机科学与技术专业,GPA:3.8/4.0,专业排名:5/120。主修课程:数据结构、算法设计、机器学习。曾获国家奖学金、校级三好学生。”
  • 科研项目经历
    详细描述参与的科研项目、课题,包括个人角色、研究方法、关键成果(如论文、专利)等
    示例:“参与国家自然科学基金项目‘基于深度学习的图像识别研究’,负责数据预处理与模型调优,合作发表SCI论文一篇。”
  • 实践与实习经历
    描述实习、社会实践、学生工作、志愿服务等经历,包括时间、单位、职责与成果
    示例:“2023年暑期在XX科技公司算法部实习,参与推荐系统优化项目,独立完成了特征工程模块。”
  • 目标保研类型与方向
    希望申请的保研类型
    示例:“学术型保研(直博/学硕)”
  • 技能与证书
    列出语言能力、计算机技能、专业资格证书等
    示例:“英语六级(580分),熟练掌握Python、PyTorch,拥有软件设计师资格证书。”
  • 竞赛与获奖
    描述参与的学科竞赛、创新创业大赛等及其获奖情况
    示例:“获全国大学生数学建模竞赛一等奖,‘互联网+’大学生创新创业大赛省级银奖。”
  • 目标院校/专业偏好
    可注明心仪的院校、专业或导师研究方向,用于增强简历针对性
    示例:“希望申请清华大学计算机科学与技术专业,对机器学习方向感兴趣。”

使用场景案例

  • CS直博优化
    面向计算机学术直博/学硕,突出GPA、科研成果与方向匹配,期望生成学术型简历成稿、结构优化与材料合规风险提示。
  • 专硕实战
    面向AI专硕的实战型申请,突出项目交付、部署与实习成果,期望生成就业导向简历成稿与可执行修改清单。
  • 跨专转数科
    跨专业向数据科学申报,展示可迁移技能与桥接课程,期望重构跨学科叙述、补足短板路径与合规性校验建议。