授課型碩士的申請履歷（CV）和求職履歷有些不同：它要同時展示你的學術基礎、實務經驗，以及和申請課程的關聯。很多人拿到 AI 整理好的 CV，看到排版乾淨、動詞專業，就直接送出，卻忽略了 AI 無法替你確認的那些細節。

AI 很擅長把「做了市場調查」改成「設計並執行市場調查問卷，回收 300 份有效樣本」，但它不知道你到底回收了幾份、也不知道你的職級是「助理」還是「專員」。這些資訊一旦寫錯，輕則面試被問倒，重則被認定為不誠實。

AI 可以幫你做的三件事

第一，格式統一。把不同時期的經歷貼進去，AI 可以幫你把日期格式、標點符號、項目符號調整一致，讓整份 CV 看起來專業。

第二，動詞強化。AI 能根據你的原始描述，建議更精準的行動動詞，例如把「幫忙辦活動」改成「協調 40 人規模的線上研討會」。但前提是「40 人」這個數字是你提供的，不是 AI 猜的。

第三，關鍵詞匹配。你可以把課程網頁上的能力要求貼給 AI，請它對照你的 CV，找出你可能漏掉的相關經歷。這是 AI 很實用的功能，因為它不會像人一樣只看標題就略過。

必須人工逐條核對的五類資訊

第一類是機構名稱與學位名稱。你畢業的學校在 CV 上必須和官方英文名稱一致，不能自行翻譯或簡寫。AI 可能根據你的中文描述「翻譯」出一個不存在的英文系所名，這必須比對畢業證書。

第二類是時間範圍。每一段經歷的起訖年月，必須和你的實際記錄一致。AI 在整理時可能因為你提供的素材不完整，而「補上」一個合理的時間，這個時間可能是錯的。

第三類是職級與主導角色。如果你在專案中是成員，就不能寫成 lead；如果你只是參與討論，就不能寫成「主導」。AI 無法判斷你在團隊中的實際位置，這只能由你自己或當時的同事確認。

第四類是量化結果。所有數字——人數、金額、百分比、排名——都必須有原始依據。AI 可以幫你「優化」數字的呈現方式，但絕不能幫你「創造」數字。

第五類是課程代碼或證照編號。如果 CV 中提到特定證照或課程，編號必須與官方文件一致。這類專有名詞 AI 極容易出錯，尤其是不同國家的證照體系差異很大。

什麼時候該轉交顧問或專業人士判斷

如果你的 CV 涉及以下情況，建議不要只靠 AI 和自己的力量：

• 你曾有中斷的學習或工作經歷，不知道如何解釋才不會留下疑問；
• 你的經歷跨多個國家，職稱翻譯和體制對應需要熟悉當地系統的人協助；
• 你想申請的課程對 CV 格式有非常具體的要求，例如頁數限制或特定模組順序。

這些情況不是 AI 的能力問題，而是涉及「判斷」。AI 可以幫你列出選項，但無法替你決定哪一種呈現方式對你的申請最有利。

送出前的五分鐘檢查法

把 AI 整理好的 CV 印出來或轉成 PDF，用筆逐行檢查。每看到一個數字，問自己「這個數字的來源是什麼」；每看到一個職稱，問自己「這個頭銜和我的實際職級是否一致」。

接著，把 CV 上的每一個機構名稱複製到學校官網比對。不要只看拼法，還要看是否為官方使用的名稱。最後，找一位了解你經歷的人（前同事、指導老師）快速看過，請他確認「這份 CV 描述的確實是你」。

CV 的目的是讓審核者在兩分鐘內掌握你的輪廓。AI 可以讓這份文件看起來整齊、專業，但只有你能讓它看起來像真的你。