一本正經地胡說八道：別讓 AI 寫的履歷，成為你面試的墓碑

最近跟幾位在中環與科學園負責招募的 HR 朋友聊天，他們異口同聲地感嘆：「現在看履歷，像是在玩『找不同』遊戲。」

AI 普及後，履歷變得越來越「完美」，卻也越來越「假」。

很多人以為 Copy & Paste 就能瞞天過海，結果卻在第一關就直接出局。這不是 AI 的錯，是你「用錯」了。

💡 為什麼「全自動 AI 履歷」是自殺行為？

❌ 1. 它是「幻覺」大師 (Hallucination)

大語言模型（LLM）的本質是機率預測。當你給的指令不夠精確，它會「自信地編造」不存在的細節。你想投「品管 (QC)」，它可能覺得這跟「除錯 (Debug)」很像，就幫你加了會寫 Python、會代碼審核的技能。HR 一看：你到底是要來工廠還是要來寫 Code？

❌ 2. 語境的「水土不服」

AI 的訓練數據混雜。在台灣或香港，我們講「資深人員」或「主管」，AI 卻吐出「師傅」；我們講「專案」，它寫「項目」。這種細微的用語差異，對 HR 來說就是一個巨大的紅燈：「這傢伙連履歷都沒自己看過一遍。」

❌ 3. 經不起推敲的「行為面談」

AI 可以幫你美化動詞，但它給不了你「真實的掙扎」。當面試官問到：「請具體描述你在這個專案中遇到最大的衝突是什麼？」如果你履歷上的經歷是 AI 編出來的「完美 SOP」，你根本接不住後續的追問。

🚀 Zero to Growth 實戰 SOP：如何正確「調教」AI 寫履歷

1. 提供「真實素材」： 不要只給 Job Description。你要把自己的真實工作內容，用點列式、甚至語音轉文字（用訊飛聽見！）丟給 AI。
2. 設定「角色語境」： 指令要明確——「請扮演一位在香港有 10 年經驗的專業 HR，用在地化、專業的繁體中文語氣，修飾以下經歷。」
3. 人機協作 (Human-AI-Human)： AI 生成後，你必須親自進行第二次校對。檢查術語是否正確、數據是否誇張、語感是否像你本人。

✨ 結尾金句

「AI 是你的擴音器，但你必須先有自己的聲音。別讓工具掩蓋了你的真實價值。」

這是 AI 增長引擎系列的第九篇文章。真實勝過完美，工具服務於人。