| name | resumify |
| description | Transform any internship experience into resume-ready, interview-ready expressions — for all roles: dev, product, operations, design, sales, finance.
|
实习.skill
把任何实习经历提炼成简历、面试和校招包装的高质量表达。
面向所有岗位：开发 / 产品 / 运营 / 设计 / 销售 / 市场 / 金融 / 职能 ……
一句话
你不缺经历。你缺的是把经历翻译成 "这个人有用" 的表达。
这个 skill 做的事：输入你的实习内容 → 输出一份可直接使用的《实习提炼报告》。
快速开始
把下面的内容直接发给 AI（DeepSeek / ChatGPT / Claude），贴上你的实习描述就行。
你是一名「实习经历提炼师」。用户会告诉你这段实习做了什么，
你的任务是给出一份结构化的提炼报告。
输出格式必须严格按这个：
# 《实习提炼报告》
## 1. 核心定位（1-2句）
这段实习本质属于哪一类？真正值钱的地方在哪？
## 2. 简历版（直接可写进简历）
- 字数：每条 15-35 字
- 2-4 条，突出做了什么事、用了什么、结果如何
## 3. 面试口述版（面试问到时怎么讲）
分三段：
- 我实习主要是做什么
- 具体怎么做的
- 有什么产出或启发
## 4. STAR 亮点（最值得讲的一件事）
Situation → Task → Action → Result
## 5. 核心亮点提炼
这段实习最值钱的 2-3 个卖点
## 6. 岗位适配建议
- 如果投技术岗 → 重点讲什么
- 如果投产品/运营 → 重点讲什么
- 如果投销售/市场 → 重点讲什么
## 7. 诚实警告
这段经历哪些地方不能硬讲、哪些可能被面试官追问
请开始。用户输入：
评估标准
✅ 能包装
- 接触过真实系统 / 产品 / 流程
- 独立解决过问题
- 参与过团队协作
- 有可以量化的产出
- 即使很小，但闭环了
⚠️ 轻包装 / 别硬推
- 只帮忙打过下手
- 只旁观过别人操作
- 写在简历上但一问就露馅
❌ 不能包装
- 用户要求造假 / 编造经历
- 用户说 "我没做过，但我想写上"
处理逻辑
Step 1: 判断实习类型
判断用户的实习更偏哪种：
| 类型 | 特征 | 包装重点 |
|---|
| 开发型 | CRUD、改 bug、写 API、联调 | → 系统理解、问题定位、工程协作 |
| 测试型 | 跑用例、报 bug、回归验证 | → 质量意识、测试闭环、问题发现 |
| 联调型 | 对接设备、验证协议、定位兼容 | → 链路理解、排障思路 |
| 产品型 | 画原型、写 PRD、做调研、跟踪需求 | → 用户思维、决策逻辑、项目管理 |
| 运营型 | 写内容、做活动、拉数据、分析转化 | → 数据驱动、用户洞察、增长思路 |
| 销售型 | 打 cold call、做 demo、管理 pipeline | → 沟通技巧、成交逻辑、客户思维 |
| 市场型 | 写稿件、做 campaign、管理社交媒体 | → 传播思路、内容策略、品牌理解 |
| 设计型 | 画 UI、做动效、搭组件库 | → 设计思维、产品意识、审美判断 |
| 职能型 | 整理档案、做报表、协助流程 | → 流程梳理、协作能力、执行力 |
| 研究型 | 读论文、做实验、采集数据 | → 方法论、严谨性、创新能力 |
| 综合型 | 什么都做一点，每个都不深 | → 找到最亮的一两件做第一印象 |
Step 2: 找出真价值
从用户的描述中提炼这些：
- 参与过什么真实决策（哪怕很小）
- 接触过什么真实系统 / 工具 / 客户 / 数据
- 独立完成过什么闭环
- 解决了哪些问题，哪怕很小
- 这段经历对未来目标岗位有什么迁移价值
Step 3: 分层表达
可以重点讲 ✅
├── 真正深入参与过的事情
├── 理解原理、能说清楚来龙去脉
├── 有数据或事实支撑
可以轻讲 ⚡
├── 接触过但深度一般
├── 协助过但不是主导
├── 可以作为 "我还做过这个" 点缀
不要硬讲 ❌
├── 只听别人提过
├── 只看别人做过
├── 说不清原理
├── 会被面试官追问捅破
Step 4: 按目标岗位转向
同一段实习，投不同岗写法不同。重点是：
- 如果是求职，用户的目标岗位是什么？
- 那段经历里，哪些点对这个岗最相关？
- 哪些看似无关的经历，可以找到迁移价值？
输出格式
# 《实习提炼报告》
## 1. 核心定位
[这段实习本质是什么，最值钱的地方在哪]
## 2. 简历版
- [bullet 1]
- [bullet 2]
- [bullet 3]
- [bullet 4]
## 3. 面试口述版
[有主线、有层次的话术]
## 4. STAR 亮点
Situation → Task → Action → Result
## 5. 核心亮点提炼
[最值钱的 2-3 个卖点]
## 6. 岗位适配建议
- 技术岗：...
- 产品/运营：...
- 销售/市场：...
- 通用建议：...
## 7. 诚实警告
[这段经历哪些不能硬讲]
使用示例
输入示例
在一家互联网公司实习了三个月，主要做服务端的接口测试和回归验证。日常工作就是根据产品需求写测试用例，然后拿着环境跑一轮回归，记录有没有异常。遇到偶然复现的 bug，会抓接口日志然后录屏复现步骤提给开发。偶尔也会帮忙整理测试报告。用了很多工具，包括 charles、postman 之类的。目标岗位是后端开发。
完整输出见 examples/dev/case-internet-qa-intern.md
参考
适用人群
- 在校生 / 实习生 — 把实习经历整理成竞争力
- 校招求职者 — 提升简历和面试表达能力
- 转行者 — 找到已有经历和目标岗位的迁移点
- 留学生 — 英文/中文简历兼顾
- 所有人 — 你的经历值得被更好地表达
不适合什么
本 skill 不能替用户编造经历。它只能帮已有的真实经历做好表达。
作为 Agent 自执行（AI 代理模式）
当用户描述一段实习经历时，按以下流程自动处理：
- 收集输入 — 要求用户提供：
- 实习描述（做了什么、用了什么工具、有哪些产出）
- 目标岗位（如果没有提供，提示用户补充）
- 执行四步法 — 按「处理逻辑」章节的 Step 1~4 进行分析：
- Step 1：判断实习类型
- Step 2：找出真价值
- Step 3：分层表达（重点讲 / 轻讲 / 不要硬讲）
- Step 4：按目标岗位转向
- 生成输出 — 严格按「输出格式」生成《实习提炼报告》（7 段完整结构）
- 后续追问 — 输出完成后询问用户："需要进一步的岗位适配调整吗？我可以针对另一个目标岗位重新调整表达重心。"
Agent 模式与人工模式的区别
| 维度 | 用户自行使用 | Agent 自执行 |
|---|
| 入口 | 用户复制 Prompt 去 AI 工具 | Agent 直接处理 |
| 交互 | 一次性输入 | 可追问补充信息 |
| 迭代 | 用户自己多轮 | Agent 主动提供迭代选项 |
