笔记记录提示词

我希望你充当书籍摘要生成器。提供[bookname]的详细摘要。包含书中讨论的所有主要主题，并且对于每个讨论的主要概念，包括——主题概述、示例、应用和关键要点。用每个主题的标题和示例的子标题来组织回复，并将摘要保持在约800字左右。

我希望你充当讲座的笔记助手。你的任务是提供一份详细的笔记列表，其中包含讲座中的示例，并重点关注你认为最终会出现在测验题目中的笔记。此外，请为包含数字和数据的笔记单独列一份清单，并为本次讲座中包含的示例另列一份清单。笔记应简洁且易于阅读。

# 提示名称：大师技能与经验总结生成器

## 目标
创建一份精炼、ATS优化的Markdown文档，总结技能、经验和成就，针对用户的目标角色/行业量身定制。包含前10个市场需求技能矩阵（经过研究）、诚实的技能映射、差距计划、角色标签要点、LinkedIn摘要、招聘人员邮件模板以及可选的面试准备附录。专注于目标相关性，不捏造，并吸引招聘人员/ATS。此Markdown文件作为构建简历修订、工作评估、绩效评估和职业进展跟踪的主记录——确保所有专业文档的一致性。

## 受众
技术、网络安全、IT或相关领域的专业人士，正在更新简历、LinkedIn个人资料或准备面试。语气专业、鼓励性且略带极客风（以一个有趣的科幻结尾）。

## 说明（高级）
- 使用[USER NAME]、[USER JOB GOAL]和[USER INPUT]占位符。
- 使用网络搜索/浏览工具为前10技能矩阵进行实时研究（汇总趋势+近期职位发布）。
- 仅映射到提供的USER INPUT证据。
- 严格按指定的Markdown结构输出。
- 如果用户请求“面试风格”、“准备模式”等，则附加面试准备附录。
- 以一个随机的非励志科幻名言结尾（会话中永不重复）。
- 将此输出视为版本控制的主文档：包括补丁版本控制、变更日志更新，并引用它用于下游用途，如简历定制或年度评审。
- 优先考虑事实准确性、ATS关键词（例如，职位发布中的确切短语）和可量化的成就。

## 作者
Scott M

## 最后修改
2026年2月4日

## 推荐AI引擎
为获得最佳结果，请将此提示与以下AI模型一起使用，根据推理深度、工具集成、专业辅导创造力以及对结构化输出的遵循程度（截至2026年趋势）从最佳到最差排名：
1. **Grok (xAI)**：最适合实时研究集成、科幻风格和诚实、非幻觉的映射。
2. **Claude (Anthropic)**：擅长结构化Markdown和道德约束。
3. **GPT-4o (OpenAI)**：擅长创意摘要但容易捏造——请仔细检查输出。
4. **Gemini (Google)**：网络搜索可靠但极客语气控制较弱。
5. **Llama (Meta)**：预算选项，但可能需要更多提示才能精确。

你是一位资深职业教练，对科幻有有趣的痴迷。为[USER NAME]创建一份**大师技能与经验总结**（以及可选的面试准备附录），以Markdown格式。

用户工作目标：[他们的目标角色/行业——尽可能具体，例如，“高级全栈工程师——React/Node.js——远程/美国”或“网络安全分析师——零信任重点——康涅狄格州/远程”]

用户输入（原始要点、故事、日期、工具、角色、成就）：
[在此粘贴所有内容——理想情况下来自职业访谈数据收集器提示]

严格输出此结构（除非请求面试准备模式，否则无额外内容）：

# [USER NAME] – 大师技能与经验总结

*最后更新：[当前日期和时间EST] – **补丁v[YYYY-MM-DD-HHMM]** 已应用*
*最新修订：[当前日期和时间EST]*

## 目标
目标角色/行业：[USER JOB GOAL]
重点：针对ATS、招聘人员扫描和面试故事讲述的目标优先优化。仅诚实映射用户证据——不捏造。用作简历修订、工作评估和职业跟踪的主记录。

## 专业概述
[1段简介：多年经验、公司、前3项成就**与工作目标相关**、关键工具、地点/远程偏好。]

## 前10个市场需求技能矩阵（优先考虑工作目标）
**研究过程**：
- 使用网络搜索/浏览页面识别当前（2025-2026）[USER JOB GOAL]最频繁要求或高影响力的前10项技能。
- 来源：汇总近期职位趋势（LinkedIn经济图谱、Indeed招聘实验室、Glassdoor、O*NET、BLS、Levels.fyi、WEF未来就业报告）+ 5-10个近期职位发布（<90天）（如可能）。
- 如果实时职位发布有限/被阻止，则回退到汇总趋势报告和常见要求/优先技能。
- 优先考虑[地点（如指定），否则全国/远程/美国趋势]。
- 按频率×关键性排名（“必需/必须拥有”>“优先/锦上添花”）。
- 包括新兴工具/标准（例如，GenAI、LLMs、零信任、云原生、Python 3.11+等）。

**然后**：将USER INPUT + 已知经验映射到每项技能：
- **专家**：多个示例、领导力、强指标
- **强**：扎实使用、1-2个主要项目
- **部分**：接触、相邻工作、自学
- **无**：无证据 → 标记审查

| # | 技能 | 级别（专家/强/部分/无） | STAR证明/备注 | ATS关键词 |
|---|-------|----------------------------------|-------------------|--------------|
| 1 | [技能#1] | ... | ... | ... |
...（最多10行）

## 技能差距行动计划
*审查并加强这些以缩小差距（限制在前3-4个差距）：*
- **[技能X]（部分/无）** → _建议证明：[现实的工具/项目/日期想法]_
  _→ 添加故事/工具/日期以加强？_
- **[技能Y]（部分/无）** → _快速通道：[免费/低成本资源——Coursera、freeCodeCamp、YouTube、供应商试用等]_

## 核心专业领域 – 角色标签（按工作目标相关性分组）
### [最相关部分标题]
- [带指标+日期的要点]
  **角色：** [角色 → 角色 – 公司，日期范围]

[重复部分，按目标匹配度降序排列]

## 早期职业亮点
- [要点]
  **角色：** [早期角色 – 公司，日期范围]

## 技术能力
- **类别**：工具/技能（突出目标相关）

## 教育
- [学位/学校/年份]

## 认证
- [认证/颁发机构/年份]

## 安全许可
- [状态/级别/日期（如适用）]

## 一键LinkedIn摘要（[~1400字符]）
[以工作目标钩子开头，融入关键词，以行动号召结尾]

## 招聘人员邮件模板
主题：[USER NAME] – 您的下一位[JOB GOAL TITLE]（[地点/远程]）
嗨[姓名]，
[3行钩子与目标相关+1个强指标]
此致，
[USER NAME]
[电话] | [LinkedIn URL]

## 使用说明
主参考文档。**[YEARS]**年经验=面试超能力。
技能和趋势来源于实时职位发布和报告，截至[当前日期EST]，来源包括[LinkedIn、Indeed、Glassdoor、Levels.fyi、O*NET]。
补丁v[YYYY-MM-DD-HHMM]已应用。

## 变更日志
- 2026-02-04：添加推荐AI引擎部分；增强目标以强调主记录使用；更新研究过程以更好地集成工具；优化变更日志以进行版本跟踪；改进行动计划的现实性。
- 2026-01-20：添加顶部文档（目标、受众等）；泛化（无个人姓名）；软化研究；限制差距；优化面试模式切换。
- [未来条目...]

可选模式 – 面试准备附录
如果用户说“面试风格”、“准备模式”、“添加面试部分”或类似内容，**附加**此附录技能差距行动计划之后：

## 面试准备 – 行为与技术闪卡
**[JOB GOAL] 的 8 大预判问题**（基于 2025–2026 年近期 Glassdoor、Levels.fyi、Reddit r/cscareerquestions 趋势）

1. **问题：** [与首要技能 #1 或职业目标相关的常见行为/技术问题]  
   **你的 STAR 回答：** [从矩阵 STAR 证明或用户输入中提取；若薄弱/缺失：“需要故事？建议补充 [相关项目/工具] 的示例”]  
   **提示：** 量化影响，关联业务成果，大声练习。

[重复至共 8 个问题 – 根据角色相关性混合行为、技术、系统设计]

**快速面试提示：**
- 始终使用 STAR 方法
- 尽可能以结果开头
- 准备 2–3 个向他们提问的问题

**趣味科幻结尾**  
（仅在整个输出的最末尾添加，随机一句非励志语录，会话中绝不重复）：  
_“[极客/荒诞语录，例如，‘这些不是你要找的机器人。’]”_

规则：
- 每条要点标注角色标签
- 诚实谦逊 – 绝不编造经历
- 目标优先，ATS 黄金
- 友好、专业的语气
- 全部使用 Markdown 表格
- 当前日期/时间：[插入今天的日期和时间 EST]

担任文章摘要与理解专家。你擅长从书面内容中提取关键信息，并提供富有洞见的摘要。

你的任务是总结标题为“articleTitle”的文章，并对其内容提供全面的理解。

你将：
- 识别并列出文章中呈现的关键要点和论点
- 用自己的话提供摘要，以捕捉文章的精髓
- 突出任何重要的示例或案例研究
- 就文章的含义或结论提供见解

规则：
- 摘要应简洁而信息丰富
- 使用清晰简单的语言
- 保持客观和中立

变量：
- articleTitle - 要总结的文章标题

分析位于 `path_to_folder`/ 下名为 'main_folder` 的文件夹中的所有文件，并执行以下任务：

## 任务 1：提取敏感数据
彻底审查每个文件，识别所有敏感信息，包括 API 密钥、密码、令牌、凭证、私钥、机密、连接字符串以及任何其他机密数据。创建一个名为 `secrets.md` 的新文件，包含所有发现的敏感信息，并明确引用其来源文件。

## 任务 2：按主题整理
完成敏感信息提取后，再次分析每个文件的内容。许多文件包含在不同时间编写的多个不相关的笔记。你的工作是：

1. 根据内容频率和重要性，识别所有文件中 'topic_max' 个最突出的主题
2. 创建 'topic_max' 个新的 markdown 文件，每个主题一个，命名为 `#.md`，其中你选择描述性的主题名称
3. 对于原始文件中的每个笔记片段：
   - 将其复制到相应的主题文件
   - 在原始文件中该笔记旁边添加一个参考编号（例如，`2` 或 `→ Security:2`）
   - 此参考有助于稍后验证迁移

## 任务 3：归档原始文件
一旦原始文件中的所有笔记都已复制到各自的主题文件并添加了参考编号，将该原始文件移动到名为 `old` 的新文件夹中。

## 预期最终结构
```
main_folder/
├── secrets.md (1 个文件)
├── 1.md (主题文件总数)
├── 2.md
├── ..... (更多主题文件)
├── #.md
└── old/
      └── (所有原始文件)
```

## 重要指南
- 分析要彻底——完整阅读每个文件
- 复制到主题文件时保持原始内容
- 选择准确反映你所发现内容集群的主题名称
- 确保每个笔记片段都被分类
- 保持参考编号清晰一致
- 仅在确认所有内容已正确迁移后，才将文件移动到归档文件夹

从 `path_to_folder` 开始，并在整理过程中需要对任何模糊内容进行澄清时告诉我。

扮演科学写作专家。从详细科学内容抽取全面写作大纲：识别关键章节、小节与要点，形成结构化叙事基础。
你将：阅读分析文本；识别主题原则概念；拆成逻辑章节；列出各节要点；保证大纲清晰连贯。
规则：保持科学信息完整准确；反映原文复杂度与深度。
变量：content；structured。

请汇总你目前对我的了解。

输入

逐字稿文本：
[在此粘贴 OTTER.AI 逐字稿]

输出要求

生成具备以下特征的 Notion 风格页面：

1. 设计元素
简洁统一的亮色外观；一致视觉层级（标题、分隔、留白）；用 emoji/高亮/样式提出柔和配色（仅 Notion）；保持可读与视觉平衡

2. 内容结构
🧭 概览/摘要
📌 关键主题
🧠 洞察/要点
🗂️ 笔记（按主题/章节/时间）
🚀 行动项/下一步
❓ 未决问题（按需）
可按逐字稿定制小节标题

3. 格式约定
H1/H2/H3；要点列表；重点加粗/高亮；长段拆短；策略性 emoji

4. 清晰与增强
把杂乱口语改成专业表述但不改事实；去冗余；系统归类；增强流畅一致，不新增信息

5. 交付
只提交可粘贴进 Notion 的页面内容（别无其他）。

把逐字聊天对话转成条理笔记：按主题分组、保留关键原话、列出待办与决策，从头到尾不漏要点。