三小時。
這是你花在修改履歷上的時間。調整用字、優化排版、確保每個關鍵字都到位。
六秒。
這是 HR 看你履歷的時間。
然後？石沉大海。
你告訴自己：一定是履歷還不夠好。於是又改了一版，甚至丟給 ChatGPT 幫你潤稿。結果還是一樣。
這個循環，我看過太多次了。
但我開始懷疑一件事：問題真的出在「寫」嗎？
履歷的兩種差距
我觀察了很多求職者的履歷，發現一個有趣的現象。
履歷和職缺之間的差距，其實有兩種。大部分人搞混了這兩種，所以一直在解決錯的問題。
Presentation Gap：你有，但沒說清楚
你有這個能力，但履歷沒寫好。
舉個例子，假設你是 PM。你帶過跨部門專案，但履歷上只寫「負責追蹤專案進度，與團隊成員協調」。這太模糊了——實習生也能這樣寫。
換個方式：「使用 Jira 管理 5 個跨部門專案，協調台灣、美國、印度三地團隊，將專案準時交付率從 70% 提升至 95%」。
同樣的經歷，說服力完全不同。
這種情況，AI 潤稿工具確實有用。它擅長把模糊變具體、把弱動詞換成強動詞。
Skill Gap：你真的沒有
你根本沒有那個技能。
Data Scientist 職缺要求有實際部署 ML 模型到 production 的經驗——你只在 Jupyter Notebook 跑過。PM 職缺需要 Agile/Scrum 認證，還要會用 Monte Carlo simulation 做專案風險預測——你從沒碰過這些工具。
這時候，履歷寫得再漂亮也沒用。
因為你缺的不是文字，是技能本身。
為什麼大部分履歷工具沒用？
問題來了。
市面上大部分履歷工具——包括直接請 ChatGPT 幫你改寫——都只處理第一種問題。潤稿、關鍵字優化、ATS 格式調整。這些都好，但只解決一半問題。
Skill Gap 呢？沒人告訴你。
所以你投了 50 封履歷，只有 2 封回覆。你以為是文字不夠好，繼續改、繼續投。
但真相可能是：你根本不符合其中 80% 職缺的核心要求。
你一直在打磨鑰匙的外觀，卻沒發現它根本打不開那扇門。
正確的求職順序：先診斷，再行動
這讓我想到一個更根本的問題：求職的正確順序是什麼？
傳統做法是這樣：
寫履歷 → 投遞 → 等待 → 被拒 → 再改 → 再投
這個流程最大的問題是：你永遠不知道問題出在哪。是文字？還是技能？只能猜。
但如果順序反過來呢？
診斷差距 → 了解缺什麼 → 決定要不要投 → 針對性準備
投履歷之前，你就知道這份工作你有幾成勝算。你知道哪些技能你有、哪些你缺。缺的那些，你知道要怎麼補。
這樣就不用盲目投 50 封，然後困惑為什麼沒回音。你看清楚狀況，再決定怎麼走。
如何診斷你的履歷？
這就是我們做 AI Resume Advisor 的原因。
不只是幫你潤稿。而是幫你診斷。
第一步：3 秒看到匹配分數
當你在 LinkedIn 看職缺時，我們的瀏覽器 Extension 直接顯示你的匹配分數。不用猜，數字告訴你。
第二步：了解兩種差距
點進完整報告（約 30 秒），你會看到兩種差距被清楚分開：
- Presentation Gap：你有但沒寫好 → AI 幫你改寫
- Skill Gap：你真的缺 → 推薦具體課程幫你補上
第三步：補技能，不只改文字
針對你的 Skill Gap，我們推薦來自 Google、IBM、Meta 和頂尖大學的線上課程。
有點像遊戲裡的技能樹。你看得到現在在哪、目標在哪、中間要點亮什麼技能。只是這次，用在你的真實職涯上。
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結論
我不確定這對每個人都適用。
但如果你已經改了很多版履歷，還是沒什麼進展，也許可以換個角度想：
問題可能不在「寫」，而在「診斷」。
先搞清楚你缺的是什麼，再決定怎麼補。這個順序，比你想像的更重要。
開始診斷你的履歷
想知道你和目標職缺的真實差距？
3 秒看到匹配分數，30 秒看到完整診斷報告。