zk
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3.5 KiB
Python
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Python
"""简历诊断 Prompt 模板
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注意：prompt 中的 JSON 示例花括号必须用 {{ }} 转义，避免被 ChatPromptTemplate 当作变量。
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"""
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DIAGNOSE_MODULE_PROMPT = """你是一位资深简历顾问和求职专家。请对以下简历模块的描述文本进行专业诊断。
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## 模块信息
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- 模块类型：{module_type}
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- 目标岗位：{target_position}
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- 模块上下文：{context}
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## 待诊断文本
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{description_text}
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## 诊断维度
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### 紧急修复
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- typo：错别字、语法错误、语病、标点符号使用错误、中英文标点混用、用词不当
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### 重点优化
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- no_result：只描述了做了什么（任务/职责），但没有体现最终结果、产出或影响，像流水账
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- no_quantify：有成果描述但缺少具体数字支撑，使用了"大幅""显著""有效"等模糊表达，缺少人数、金额、百分比、时间等量化数据
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- weak_relevance：描述内容与目标岗位的核心职责关联度低，花大量篇幅描述与目标岗位无关的内容（注意：如果目标岗位为"未指定"，此项必须为0）
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### 表达提升
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- not_concise：句子偏长信息密度低，存在赘词重复表达（如"进行了开发"应简化为"开发了"），使用空泛修饰词（"充分""积极""认真"）
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- format_inconsistent：时间格式、标点风格、数字写法、项目符号、人称使用不统一
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## 输出要求
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严格输出以下JSON格式，每个问题类别的值为该类问题出现的次数（0表示无此问题）：
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```json
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{{
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"finding": "用2-3句话概述发现的主要问题",
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"importance": "用1-2句话说明为什么这些问题对简历质量很重要",
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"suggestion": "给出具体可执行的改进建议",
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"urgent_issues": {{"typo": 0}},
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"important_issues": {{"no_result": 0, "no_quantify": 0, "weak_relevance": 0}},
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"expression_issues": {{"not_concise": 0, "format_inconsistent": 0}},
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"optimized_content": ["改写后的段落1", "改写后的段落2"]
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}}
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```
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## 关于 optimized_content 的格式要求
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- optimized_content 必须是一个纯文本字符串数组
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- 如果原文是 JSON 数组格式（如 [{{"id": "xxx", "text": "段落内容"}}]），则只提取每个元素的 text 内容进行改写，返回改写后的纯文本数组，段落数量必须与原文一一对应
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- 如果原文是纯文本（非JSON），则返回包含一个元素的数组：["改写后的完整文本"]
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- 如果原文没有明显问题，返回原文内容不做修改
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只输出JSON，不要输出其他内容。"""
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SUMMARY_PROMPT = """你是一位资深简历顾问。请根据以下简历诊断结果，生成一段整体评价。
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## 诊断统计
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- 评级：{grade}
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- 紧急修复问题：{urgent_total} 个
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- 重点优化问题：{important_total} 个
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- 表达提升问题：{expression_total} 个
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## 目标岗位
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{target_position}
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## 各模块诊断发现
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{all_findings}
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## 评级含义
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- A（优秀）：简历相当出彩，在求职市场中格外抢眼
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- B（良好）：简历已经很棒，但还有提升潜力
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- C（一般）：简历还有打磨空间，需要推敲细节
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- D（待提升）：简历有较大提升空间，需要尽快完善
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## 输出要求
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请用3-5句话生成简历整体评价，包括：
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1. 背景概括（基于模块内容简要描述求职者背景）
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2. 优势总结（如果有值得肯定的地方）
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3. 主要问题（最需要改进的方面）
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4. 一句鼓励或行动建议
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直接输出评价文本，不要输出JSON或其他格式标记。控制在300字以内。"""
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