使用clawdbot生成高质量求职信需遵循四步法：一、采用三段式黄金结构（应聘职位/匹配点→star式经历→公司认同与行动意愿）；二、输入“角色–任务–约束”三层指令；三、嵌入公司战略、jd硬性要求及简历证据；四、启用语气、术语、格式等风格参数控制。
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如果您希望使用Clawdbot生成一封专业、有针对性的求职信，但不确定如何构建内容结构或给出有效指令，则可能是由于缺乏标准化模板和清晰的提示词框架。以下是实现高质量求职信输出的具体方法：
一、采用三段式黄金结构模板
该模板确保逻辑清晰、重点突出，符合招聘方快速阅读习惯，同时为Clawdbot提供稳定的内容骨架。Clawdbot依据此结构可准确分配信息权重，避免冗余或遗漏关键要素。
1、第一段：明确应聘职位、获取渠道及核心匹配点，用一句话建立强关联。
2、第二段：选取2–3项与职位要求高度契合的过往经历，每项用“情境–行动–结果”短句展开，动词前置。
3、第三段：表达对目标公司具体业务/价值观的认可，并说明自身能力如何支持其下一阶段目标，结尾提出下一步行动意愿。
二、输入精准角色与任务指令
向Clawdbot下达指令时，需固化“角色–任务–约束”三层信息，防止生成泛化、空洞内容。角色定义决定语气与视角，任务明确输出形式，约束则保障专业度与合规性。
1、在指令开头设定Clawdbot身份，例如：你是一位有8年科技行业招聘经验的HR总监。
2、明确核心任务，例如：请为应聘‘高级产品经理’岗位的候选人撰写一封420字以内的英文求职信。
3、加入三项硬性约束，例如：不使用‘团队合作’‘快速学习’等模糊表述；所有数据必须可验证；禁用第一人称‘I believe’类主观断言。
三、嵌入公司与岗位深度信息
Clawdbot依赖输入信息的颗粒度决定输出的专业深度。仅提供职位名称会导致模板化输出，而嵌入真实业务细节可触发精准语义匹配，激活行业术语与场景化表达。
1、粘贴目标公司官网‘关于我们’页中最新战略方向的原文片段，例如：‘2024年聚焦AI驱动的SaaS工具链整合，已上线DevOps自动化诊断模块’。
2、复制招聘启事中JD原文的3条硬性要求，逐条编号，例如：① 熟悉Jira+Confluence工作流 ② 主导过≥2个B2B SaaS产品从0到1上线 ③ 具备SQL基础并能独立分析漏斗数据。
3、提供候选人简历中对应项的具体证据，例如：‘主导CloudFlow产品上线（2023.03），6个月内客户留存率提升至74%，使用Jira管理17个迭代周期’。
四、启用风格控制参数
Clawdbot支持通过显式参数调控语言风格，避免过度正式或过于随意。不同行业对求职信语感要求差异显著，参数化控制可一次性对齐目标领域惯例。
1、添加语气指令，例如：采用‘专业但具温度’的语调，句式以主动语态为主，每百字最多含1个复合句。
2、指定术语层级，例如：面向金融科技客户时，使用‘KYC流程优化’‘监管沙盒适配’等术语；面向教育科技客户时，切换为‘LMS集成’‘学情归因模型’。
3、设置格式红线，例如：禁用任何表情符号、缩略语（如‘w/’‘b/c’）、破折号长句；段首不缩进；全篇使用Times New Roman 12号字体对应行文节奏。
