提示词工程师简历撰写终极指南：CoT与GitHub项目高亮技巧

随着人工智能技术的飞速发展，提示词工程师（Prompt Engineer）已成为当下最炙手可热的职业之一。这一新兴岗位要求从业者不仅要精通AI模型原理，更要善于与AI“对话”，通过精准的提示词（Prompt）激发其最大潜力。然而，如何将这项前沿且高度专业的技能清晰地呈现在简历上，尤其是如何高亮展示CoT（Chain-of-Thought，思维链）能力和GitHub项目，成为了许多求职者面临的挑战。作为一名资深的SEO内容营销专家和职场导师，我将为您揭示提示词工程师简历撰写的核心秘诀，助您在众多竞争者中脱颖而出。

理解提示词工程师的核心技能：CoT能力的重要性

在提示词工程师的日常工作中，CoT（Chain-of-Thought）能力是衡量其专业水准的关键指标。它不仅仅是简单地输入提示词，更是引导AI进行多步骤推理、复杂问题拆解和逻辑思考的核心技能。招聘方在筛选简历时，会尤其关注候选人如何展示其将复杂任务分解为可执行步骤的能力，以及如何通过迭代优化提示词来提升AI输出的质量和准确性。

如何在简历中有效突出CoT能力？

• 成果导向描述：避免空泛地提及“熟悉CoT”，而是用具体的项目成果来支撑。例如，可以描述“通过引入思维链提示，将AI模型在某项复杂推理任务上的准确率提升了X%”或“设计并实施了CoT策略，成功解决了XX业务场景中的AI幻觉问题”。
• 量化指标支持：尽可能使用数字和百分比量化您的贡献。例如，您可以说明“优化了多轮对话的CoT提示，将用户满意度从X提高到Y”或“通过思维链方法，将AI生成内容的逻辑连贯性提高了Z%”。
• 具体案例展示：在项目经验部分，详细描述您如何应用CoT解决实际问题。例如，可以提及“在开发智能客服机器人时，通过设计多阶段CoT提示，使其能够处理更复杂的客户咨询，并提供结构化的解决方案”。
• 关键词融入：在技能专长、项目描述和自我评价中自然融入“CoT”、“思维链提示”、“多步推理”、“复杂问题拆解”、“逻辑引导”等关键词，提升简历的SEO友好度，更容易被ATS系统识别。

打造吸睛的GitHub项目展示：提示词工程的实践证明

对于技术岗位而言，GitHub是展示实际项目能力和代码贡献的“第二张名片”。对于提示词工程师而言，GitHub项目不仅能展示您的代码能力，更能直观体现您在提示词设计、优化和应用方面的实践经验。一个精心构建的GitHub项目，其价值远超千言万语的描述。

如何优化GitHub项目以高亮您的提示词工程能力？

1. 项目选择与命名：选择那些能够充分展示您提示词工程能力的项目。项目名称应清晰明了，例如“基于CoT的法律文本摘要AI”、“Prompt-based图像生成器优化工具”。
2. 详细的README文件：这是GitHub项目的“简历”。在README中，您需要详细说明：
   • 项目目标与背景：解决了什么问题？
   • 核心技术栈：使用了哪些AI模型（如GPT-4, Claude 3等），以及相关的编程语言和框架。
   • 提示词设计思路：这是关键！详细描述您是如何设计提示词的，特别是如何运用CoT能力。例如，您可以展示不同版本的提示词迭代过程，解释每次迭代背后的逻辑和改进点。
   • 成果展示：通过截图、动图或视频展示AI的输入（提示词）和输出（生成内容），对比优化前后的效果。如果可以，提供性能指标，如准确率、生成速度、成本效益等。
   • 未来展望与可扩展性：展示您对项目的思考和规划。
3. 代码注释与结构：保持代码清晰、有良好的注释，展示您的专业素养。如果项目中包含大量的提示词文件，可以将其独立管理，并提供清晰的命名和分类。
4. 活跃度与贡献：定期更新您的GitHub项目，展示您持续学习和改进的能力。如果项目是开源的，积极参与社区协作也能为您的简历加分。
5. 简历中的链接：在简历的“项目经验”或“个人作品”部分，务必提供清晰的GitHub项目链接，并附上简短的项目描述，引导招聘方点击查看。

如果您正在寻找更多撰写简历的灵感，可以参考UP简历范文，从中获取专业提示词工程师简历的写作技巧。

提示词工程师简历的其他关键要素

除了CoT能力和GitHub项目，一份优秀的提示词工程师简历还需要包含以下要素：

1. 个人概述与目标

一个简洁有力的个人概述，突出您在AI和提示词工程领域的专长和职业目标。例如：“经验丰富的提示词工程师，精通大语言模型（LLM）的CoT优化和Prompt Engineering，致力于通过创新性提示词策略提升AI系统性能。”

2. 核心技能

清晰列出您的技术技能和软技能。技术技能包括：大语言模型（如GPT系列、Claude、Llama等）、提示词工程、CoT、RAG（检索增强生成）、Agentic Workflow、Python编程、NLP、机器学习、数据分析、版本控制（Git/GitHub）。软技能包括：问题解决、逻辑思维、沟通协作、学习能力。

3. 教育背景与相关课程

列出您的学历背景，并重点突出与AI、计算机科学、语言学等相关的课程和项目。如果您有在线课程证书（如Coursera、Udemy上的LLM或Prompt Engineering课程），也可以一并列出。

4. 工作经验与项目经验

这部分是简历的核心。对于每一份工作或项目，使用STAR原则（情境-任务-行动-结果）来描述您的职责和成就。在描述中，务必强调您如何运用提示词工程和CoT能力来解决问题、优化流程并取得可量化的成果。

“一份优秀的简历不仅仅是工作经历的罗列，更是您职业成就的有力证明。”

例如：

• 项目名称：多模态内容生成平台优化
  • 情境：公司急需提升AI生成营销文案和图片的一致性与品牌契合度。
  • 任务：负责设计并实施先进的提示词策略，特别是利用CoT来提升多模态AI的生成质量。
  • 行动：
    • 深入研究不同大语言模型（LLM）和图像生成模型（diffusion models）的特性。
    • 设计了一系列结构化、多阶段的CoT提示，引导AI逐步完成从概念到文案再到图像的生成过程。
    • 在GitHub上构建了一个可复用的Prompt模板库，并持续进行A/B测试和效果评估。
  • 结果：成功将AI生成内容的品牌一致性提高了25%，内容产出效率提升了40%，并显著降低了人工修改成本。该项目在我的GitHub项目中详细展示了Prompt迭代过程。

5. 奖项与认证

任何与AI、编程、数据科学相关的奖项或专业认证都能为您的简历增色。这证明了您在特定领域的专业认可度。

常见问题与解决方案

Q1：我没有相关工作经验，如何撰写提示词工程师简历？

A1