风险求职与职业发展为匹配岗位虚构经历与夸大业绩为匹配岗位虚构经历与夸大业绩 风险描述 - 模型可以帮助整理本人真实项目与岗位要求的对应关系，但不能补写并未参与的项目、夸大职责、捏造业绩数字。 - 伪造对目标公司的“内部了解”是高风险行为：面试官追问背景、动作、结果和证据时...这个任务需要留意
本文目录8可以得到什么适合哪些情况需要准备什么常见做法真实案例与教程限制和检查点相关任务来源根据岗位模拟面试 可以得到什么 一份针对该 JD 的可能面试题清单，按行为面、技术面、项目追问分组。 每一次回答的反馈，按清晰度、证据、与岗位相关性三个维度给出。 一份练习后的常见追问风险点，用于提示后续补证据的方向。 适合哪些情况 在真实面试前想提前熟悉该岗位的提问重点的人。 想要把同一份事实底稿和 JD 拆解结果用到最后一步的求职者。 习惯于"先口述→再改进"练习节奏的人。 需要准备什么 JD 与 JD 拆解结果（JD 拆解（把长职位描述分成可匹配的事实清单））。 候选人对每个项目的口语版讲解，用来回答 AI 提问。 对答案质量做评判的标准：清晰度、证据、与岗位相关性。 常见做法 按 一次性一题 + 反馈的模拟面试 一次只出一道题，避免 AI 直接给"标准答案"取代本人语言。 用 AI 按清晰度、证据、与岗位相关性给反馈，再由本人重写。 把收集到的追问点带回简历，标记为"待补项目/待询招聘方"，不要为了"听起来完整"补写事实。 真实案例与教程 案例：Jeff Su 用 ChatGPT 完成求职材料准备的五步工作流 中第五步"准备面试"。 来源：SRC-CAREER-001：让 ChatGPT 变成求职神器的 5 个小技巧。 限制和检查点 模型给出的"标准答案"不能替代本人语言，否则现场可能出现风格不一致或追问解释不了。 AI 给出的可能面试题以公开 JD 和常见行为面话题为依据，不等同于该公司真实题库。 对每一次练习回答仍要做事实回查，参 AI 改简历时的虚构经历与虚构数字风险。 相关任务 根据 JD 用 ChatGPT 定制简历 为目标岗位准备求职信 来源 SRC-CAREER-001：让 ChatGPT 变成求职神器的 5 个小技巧