一、先判断你的项目属于哪一类

写项目经验最大的误区，是不分项目类型硬套一套模板。原文给的 4 个案例之所以要分开讲，正是因为不同场景的"数字主角"完全不同。

判断方法很简单：看这个项目最终被谁买单。文案项目买单的是点击率和产量，应用项目买单的是准确率和迭代速度，图像项目买单的是通过率和成本，自动化项目买单的是规模和合规。

二、把项目拆成 STAR 四格，缺一格就是水项目

原文给了一个可直接套的 STAR 拆法，每个项目按四格填：

把这段念给一个完全不懂 AI 的朋友听，他能不能说出"你做得有多牛"？说不出，就还停在反面案例那一层。

动作格尤其不能糊。原文里客服 RAG 案例写的是"重构检索与提示链路，加入多轮对话框架与拒答边界，建立自动化评测集"——这三个动作是能被追问的细节，也是和"负责提示词优化"拉开差距的地方。

三、结果段才是项目描述的灵魂

硬结果有三个特征：有前后对比、有绝对值、有业务含义。

"点击率提升 25%"比"效果提升"强十倍，因为前者既有对比又有绝对值。即便项目没那么亮眼，老实写"准确率从 85% 到 92%"，也比粉饰成"显著提升"可信。原文给的句式规律是：结果段宁短勿空，一句话带对比和数字，胜过三段形容词。

还有一类特别好用的指标是"复核占比 / 成本 / 违规率"系列——这类数字冲击力强，而且容易举证，因为它们本来就在流程里跑着。

原文给出的可复用数字引用块：

• 200+ 模板、月产 5000+、点击率 +25%
• 准确率 85%→92%、迭代 2 周→3 天
• 成本 -35%、违规率 3%→0.5%

四、别踩这三个坑

原文把项目描述的水平分成三档，差别全在结果格：

与之对照的反面案例只有一句："负责 AIGC 提示词相关工作，参与项目开发"。没有动作也没有结果，招聘方无法判断你的贡献大小。原文管这叫"安全的废话"——听着没毛病，但一点信息量都没有。

还有两个高频小坑：一是把搭建者写成使用者（"参与提示词设计"该换成"搭建 200+ 模板、月产 5000+"）；二是一篇简历平铺罗列练习小项目和大厂主力项目，把重点稀释掉。

五、篇幅、排序与作品集闭环

原文给的篇幅建议很具体：一篇简历放 2 到 3 个项目，留最能打的 1 到 2 个当主力，再留 1 个体现广度（比如主做文案体系、补一个 RAG 应用，证明你既懂生产也懂系统）。每个项目控制在 80 到 120 字：背景一句、动作两句、结果用数字收尾。

排序规则也很直接：投哪个方向，就把对应方向的指标放到结果段最显眼的位置。投图像岗就把"通过率 70%→88%"放前面，投应用岗就把"准确率 85%→92%"放前面。

还有一个容易被忽略的动作是项目和作品集互相印证。项目里写"搭 200+ 模板、月产 5000+ 文案"，作品集里就放该模板库链接与评分卡；写"客服 RAG 准确率 92%"，就附评测集截图。面试官看简历时往往同步打开作品集，两者对得上，数字可信度直接翻倍。反过来只写项目不放作品，或作品与项目对不上，数字都会显得可疑。

提示岗的本质是"用产出说话"，简历只是把产出翻译成数字的语言。

行动建议：现在挑一个你最没底的旧项目，按 S / T / A / R 四格重写一遍，结果格必须出现至少一个有前后对比的数字。如果写不出来，说明这个项目本身就不值得占简历位置——换一个有产出的。