简历修改
DeepSeek 改简历：项目经历别写成流水账
简历修改场景下的 DeepSeek 使用记录，包含 2026-04-18 的实测过程和可复用做法。
我先列一张小清单
2026-04-18 这天我试着用 DeepSeek 处理「简历修改」。这类任务不用一上来写长提示，我更喜欢先列清单，把要做的事情拆成能打勾的小项。
准备清单
- 写清楚任务目标，不要只写“帮我处理一下”
- 准备 3 到 5 条真实样例
- 标出不希望改动的内容
- 说明输出格式，比如列表、表格感文本或短段落
操作清单
第一步，把原始材料贴进去，让 DeepSeek 先复述它理解的任务。第二步，让它按你的格式输出第一版。第三步，抽查 2 到 3 条结果，看有没有跑偏。第四步，再让它按同一个口径处理剩余内容。
我测试时发现，先让它复述任务这一步很值。它如果理解错了，前面就能发现，不用等生成一大段后再返工。
复查清单
最后主要看三处：有没有改错事实，有没有语气过头，有没有漏掉限制条件。只要这三处稳住，剩下多半是文字润色问题。
我的实际使用顺序
我会先用清单把「简历修改」拆成小项，再让 DeepSeek 逐项处理。比如第一轮只做分类，第二轮再写说明，第三轮才统一语气。这样每一步都能检查，不会一错错一片。
如果材料很多，我会每次只放 10 条左右。处理完后抽 2 条看结果，如果发现口径不对，马上改提示。这个习惯有点笨，但比批量生成后再重改轻松。
最后留一条人工规则
凡是涉及个人信息、金额、时间承诺、账号权限的内容，我都会单独标出来。DeepSeek 可以帮忙润色，但这些信息不能让它猜。2026-04-18 这次整理时，我也是靠这条规则避免了好几处不必要的改动。
一个更接近日常的例子
比如我手里有一段很乱的记录：里面有时间、人物、任务、几句临时想法，还夹着两句已经过期的信息。以前我会先自己删一遍，再慢慢整理。现在我会先让 DeepSeek 做第一轮分拣：哪些是事实，哪些是待办，哪些只是背景。分完以后，我再人工删掉不需要的内容。
这里不要让它直接写最终版。我的经验是，先分拣，再改写，最后压缩，这三步比一次生成更稳。尤其是「简历修改」这种场景，原材料往往不是干净文本，前面多花 1 分钟说明规则，后面能少改好几轮。
我会保留的原始信息
日期、版本号、金额、姓名、地址、账号、承诺时间，这些我都会要求它原样保留。2026-04-18 这次整理时，我还会在提示里写一句“无法判断的内容不要补写”。这句话能减少它替你脑补。