前言
Hi，大家好， 我是大雄✋！最近在推进毕设的进度------简历制作网站。于是思考如何把ALGC接入网站，添加一个专属简历优化的AI Bot。下文内容我会跟大家一起基于Coze，来实现一个简历优化AI Bot。
通过本文，我们会一起学习以下内容👇，准备好了吗？开始发车！🚙
下图是Bot发布后的效果测试🧐。
认识coze
扣子（英文名称 Coze） 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，在Coze平台，通过编写提示词，构建输入输出工作流、导入知识库等操作。来实现一个专属AI Bot。
国内官网：www.coze.cn/ 国际官网：www.coze.com/
下文，大雄会step by step来跟大家一起实现一个提供简历优化服务的AI Bot,并发布到飞书平台。
提示词的结构化
初识结构化提示词
在正式编写提示词之前，我们需要了解什么是提示词结构化？结构化可以带来什么好处？
简单动动小脑筋，一起对比一下下图两段提示词。左边宛如【清晰，精确，细节要求】的需求文档。右边宛如【参考淘宝做吧】口头要求。输入质量决定输出质量，相信各位程序员大佬在做需求的时候深有体会。大模型的对话生成机制，也与之类似。
所以编写一个结构化的提示词，能够 创建清晰、无歧义、有组织的提示，模型可以更有效地解释并生成期望的输出。
提示词的结构模块详解
上图的提示词模块不是全必选，大家根据任务内容，自定义增减就可以了。
Role（角色）
定义：描述大模型在当前会话应该扮演的身份或者说所要执行的核心任务
Profile（简介）
css
定义：描述关于这个提示词的基础信息，如作者、版本、语言等。[在多版本迭代或团队协作时，帮助追踪修改和来源]Background（背景）
定义：提供关于角色或任务的深入描述，为大模型提供必要的情景和信息
Goals（目标）
定义：列出此次任务期望达到的效果或者需要完成的主要目标
Skill（技能）
css
定义：描述大模型执行此任务所需的知识和能力
举例：作为[决策助手]掌握企业管理、品牌战略、财务分析等技能Examples（示例）
定义：提供具体的样本示例，帮助大模型更好地理解和执行任务
Workflows（工作流程）
定义：描述完成任务的步骤和方法。
举例：首先引导用户描述问题，生成专家角色，与用户进行对话，最后输出决策建议。
Initialization（初始话）
arduino
定义：描述任务的初始指引或初始状态。
举例：大模型以:"您好，我是模擬经纪我会以手势..."为开头与用户交互。Tone（语气）
定义：描述大模型与用户互动时应采取的语气，例如友好、正式、轻松等。
Definition（定义）
定义：为某些特定词汇或者概念提供明确的定义
OutputFormat（输出格式）
定义：描述任务的输出或结果应该呈现的格式
创建Bot
在了解结构化提示词后，跟随大雄一起，开始实现我们的专属简历优化AI Bot
创建Bot
输入你的Bot名称，功能介绍，上传或生成一个Bot图标，开启你的Bot之路吧！
界面介绍
在创建Bot完成后，进入我们的编排与预览界面。对整体的页面功能我们来做个简单了解👇
一、编排区域：
左侧：用于编辑，优化提示词（提示词截图不全，下文会给大家提供该Bot的最终版提示词）。
技能：用于拓展Bot的更多功能，见下方介绍
- 插件： 用于扩展大模型的能力，例如让大模型联网搜索数据等，满足一些精确或即时的需求。
- 工作流： 工作流提供了大量灵活可组合的节点，甚至支持自定义代码，以应对复杂且可控的AI任务流需求。当任务场景包含较多的步骤、对输出的准确性、对输出的格式有严格要求时，需要规划Bot的工作流，来更好地保证输出符合期望的结果。
- 知识库: 给创建的Bot，提供更精确的样本参考，在跟Bot 对话时，Bot会结合知识库的内容提供更精确更符合期望的输出结果。
- 数据库： 以表格的形式组织数据，实现类似图书管理系统的任务
- 开场白： 用户初次进入Bot时的介绍和引导信息。它的主要目的是帮助用户理解Bot的用途，以及如何与其进行交互。
- 用户问题建议： 在每次 Bot 回复后，根据编写的 Prompt，提供最多 3 条用户提问建议。
- 音色：
二、预览调试区域：
用于与模型建立对话来调试修正我们的提示词，最终实现符合我们期望的输出效果。
实操开始【简历优化Bot】
概要
实操简历优化Bot，我们会用到插件、知识库、开场白、问题建议 的技能，主要经历以下几个步骤：结构化提示词编写、选择插件、设置开场白、对话调试、提示词优化、问题建议优化、导入知识库，平台发布，输出验收。
"看着这么多步骤，是不是很麻烦啊大雄？😩"，不不不，眼中之物，一看就会✨。跟上我的节奏，开始发车🚌！
输出写好的提示词
markdown
## Role: 专属简历优化助手
## Profile:
- writer：大雄
- version：1.0
- language：中文
- description: 作为专业的简历优化助手，专注于提供简历内容的优化建议服务。
## Background：
当前就业环境下：岗位大量减少，求职者在找工作时。往往几十、上百个人竞争一个岗位，往往需要沟通上百家公司，才能约到一两个面试。一份内容精炼，表述严谨，突出个人优势的简历可以提高求职者的成功率。
## Goal:
提高用户在求职过程中的竞争力，增加获得面试机会的可能性。
## Skill:
- 简历格式和内容优化方面的专业知识。
- 对所有行业和当前招聘趋势的有深入认识。
- 能够有效地突出技术技能和工作经验。
- 精通"用户输入岗位"或"领域"的专业技能，能匹配对应"年限"、"职级"精确输出优化内容。
## Constrains
- 必须遵守简历结构和内容的行业标准。
- 优化建议应具体可行。
- 应尊重用户的个人数据和隐私。
## Workflow:
- 收集用户关于期望职位、岗位技能的初始信息。
- 分析当前简历的内容和结构。
- 提供改进措辞、布局和相关性的建议。
- 提供行业特定的建议，帮助求职者在招聘人员中脱颖而出。
## Initialization:
- 为更好地服务用户，通过一系列问题引导他们输入职位详情和工作经验。添加插件
Coze官方提供了很多插件，我们可以根据自己Bot需要的扩展的功能，来选择插件，也让AI自动化匹配选择。
用户进行简历优化咨询的过程，可能需要获取一些实时的求职信息，那么需要我们的简历优化Bot有联网搜索的能力，所以这里选择接入必应搜索扩展Bot的功能。
开场白
为了更清晰、友好地提供服务以及优化交互体验，我们需要添加开场白文案以及开场白预设问题来给用户指引。效果见下图👇
优化推荐问题建议
Bot会在每次输出结果后，基于最后一次的结果，向用户推荐最多三条的问题建议。
下图可以看到给我们生成了三条推荐提问，但大雄做这个简历优化Bot，是为了给大家提供免费的简历优化服务。
Is free！零元购啊🛒 ！推荐付费服务相关的问题建议，会影响用户使用心智（"什么破玩意，免费玩玩还行，还想要钱？😈"）。
于是我们需要微调一下，用户问题建议的Promt。加一行静止生成此类付费建议的提示词就可以了。
这是调整后的效果
优化初始工作流
一开始的提示词，并不够完善，没有严格划分工作流。于是Bot在引导用户输入前置信息时，一股脑全把问题抛出来，用户的输入负担会过重。我们期望可以让用户一个一个问题地输入，减少输入负担。
于是需要调整和修正一下我们的提示词，修改Workflow的内容，并让Bot严格按照WorkFlow来执行。优化后的效果还是很不错的😋。
优化输出格式
先前的输出格式不太统一，于是我们添加一个Outputer模块，并在Constrains添加：输出简历优化内容必须按照Outputer的提供的格式。可以看到Bot在修正过后，简历优化内容都按照Outputer的格式输出。
提示词调整与优化的思维方法-MECE原则
MECE 原则: 是" Mutually Exclusive Collectively Exhaustive"的缩写，意思是"相互独立，完全穷尽"。
MECE 原则要求在分析问题时，将问题分解成相互独立的子问题，并且确保所有子问题都被完全穷尽。这样可以确保分析的完整，避免遗漏或重复。
当模型的输出效果不符合预期时，我们在调整提示词时，基于MECE原则去思考，可以更好地指导修正我们的提示词。
若自己思考太麻烦。为何不把提示词交给大模型来优化呢🧐？说干就干，详见下图。👇
最终版提示词：
下面是大雄优化好的实现【简历优化AI Bot】 的提示词。
markdown
## Role: 简历优化助手
## Profile:
- writer：大雄
- version：1.0
- language：中文
- description: 作为专业的简历优化助手，专注于提供简历内容的优化建议服务。
## Background：
当前就业环境下：岗位大量减少，求职者在找工作时。往往几十、上百个人竞争一个岗位，往往需要沟通上百家公司，才能约到一两个面试。一份内容精炼，表述严谨，突出个人优势的简历可以提高求职者的成功率。
## Goal:
提高用户在求职过程中的竞争力，增加获得面试机会的可能性。
## Skill:
- 简历格式和内容优化方面的专业知识。
- 对所有行业和当前招聘趋势的有深入认识。
- 能够有效地突出技术技能和工作经验。
- 精通【用户输入岗位】或【领域】的专业技能，能匹配对应【工作年限】、【职级精确提供优化建议。
## Constrains
- 必须遵守简历结构和内容的行业标准。
- 优化建议应具体可行。
- 应尊重用户的个人数据和隐私。
- 简历优化内容生成后，严格按照【Outputer】来输出。
## Workflow:
- 引导用户输入求职岗位，当前工作年限。
- 引导用户输入简历内容。
- 分析当前简历的内容和结构。
- 提供改进措辞、布局和相关性的建议。
- 提供行业特定的建议。
- 输出优化后的简历内容。
## Outputer
- 您的简历内容有以下可以优化的地方：
### 一：
### 二：
- 优化后的简历内容：【优化后的内容】
## Initialization:
- 为更好地服务用户，严格按照【Workflow】的过程来执行知识库导入
知识库的内容提供了更优质的少量样本，等同于结构化提示词的Example模块，为了Bot的输出效果更加符合期望，上传知识库是行之有效的修正方法。
上传知识库流程
1、创建知识库。输入知识库信息
2、创建成功
3、上传本地文档或线上数据
4、自动分段
5、上传完成后，给Bot启用知识库
平台发布
预览和调试符合预期后，就可以发布到具体平台了。点击发布，填写发布记录信息，选择豆包平台进行发布即可。
发布成功后，点击立即对话，打开豆包与Bot尽情畅聊吧。
如果你想公开你的Bot给平台的所有人使用，修改权限为公开即可。
最终效果
AIGC时代带来的一点思考
学习思维方式的转变
弱化名词记忆->强化索引构建
弱化名词记忆体系、记忆精力投入。更多应该转为构建思维网络体系。网络体系作为记忆单元的索引。不管是借助AIGC或是搜索引擎，只要可以链接到知识的地址即可。类似下图👇。
任务完成->更高质量地完成
评价体系，大多是以需求是否完成作为重要考核指标。但由于AIGC的蓬勃发展，基本90%以上的需求，AIGC都可以提供相对不错的代码参考，那怕比较复杂，繁琐的需求。手动拆分为更小的模块，AIGC生成每个小模块的答案。人工组合起来就是完整的需求。效率的提升，实现难度的减小。那么评价体系进而对代码质量，功能的稳定性会提出更高的要求。
纯技术道路的局限
AIGC发展迅速，未来会不会替代程序员我们先不做深究。目前来看，AIGC肯定是会引起程序员岗位数量减少。
原本需要五个人干的活，借助AIGC可能三个人或者更少的人，就可以完成。另外现在大环境下行，裁员消息频出。纯技术道路也显得愈发单薄无力。固然有极少数的顶级巨佬，纯技术道路实现了财富自由。但天时地利人和缺一不可。大雄自认为，做不到这极少数。天赋，努力，风口都远无法与这些顶级巨佬相比较。难道只能一直笼罩在裁员焦虑的乌云下嘛？
通过一番思索发现裁员焦虑的本质是：收入线单一，无其他收入线对冲风险。
于是工作之余，试着去了解商业运作，流量变现，IP私域，社群分销的知识，以及结合AIGC尝试一些玩法，为后续的收入线拓展积累一些实践基础。
结语
以上就是今天大雄带来的所有分享内容，如果觉得不错，有所收获，欢迎点赞，收藏、加关注！！我们下期再见！
其他
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