时隔六年，曝光一下鱼皮的最新简历！

大家好，我是程序员鱼皮。

每年求职季，我都会分享一些求职攻略。这些年我帮大家修改过几千份简历，之前写的 也帮了不少同学拿到面试机会。所以在写简历这件事上，我还是比较有发言权的。

不过随着 AI 的发展，程序员的简历写法也必须要更新了！

如今的招聘市场，会 AI 已经不是加分项，而是 筛选条件。随便翻翻现在大厂的 JD，很多都明确写着：熟悉 AI 大模型开发优先、有 AI 编程经验优先。

如果你的简历上还是清一色的 CRUD 项目，连一个 AI 相关的关键词都没有，那大概率第一轮筛选就被刷掉了。

而且 AI 时代对程序员的能力边界有了很大的扩展。以前我们说 “全栈”，可能就是前端加后端。

但现在呢？

你要会传统的后端开发，还得会 AI 应用开发，还得会用 AI 编程工具提效，甚至还需要懂产品思维、数据分析、监控运维……

最近很火的 “一人公司” 概念大家应该都听过吧，一个人就能搞定从开发到运营的全部流程。这在以前是不可能的，但有了 AI 之后，这件事正在成为现实。

不过大家也不用慌，有了 AI 的加持，很多事情做起来比以前更快了，关键是你得知道 该往哪些方向发力。

所以今年，我不光教大家怎么写简历，还花了不少时间，打磨了一份《AI 时代完美的程序员简历》，供大家学习参考。

下面先给大家看完整的简历，然后再一个板块一个板块地告诉你：为什么要这么写？和传统简历有什么不同？招聘方到底想要什么？

读完这篇文章，你至少能收获 3 样东西：

1. 明确学习方向：知道哪些技术是企业真正在找的，不用再盲目刷教程

2. 增加面试机会：让你的简历在 AI 时代不落伍，提高被面试官选中的概率

3. 理解企业视角：站在招聘方的角度看简历，做到你和企业的双向匹配

点个收藏，咱们开始~

完美简历长啥样？

简历文字版获取：https://laoyujianli.com/share/aiyupi

鱼皮 AI 时代的简历

下面我按照简历的板块顺序，逐个分析这么写的理由。

AI 时代的写简历指南 个人信息

先看简历的开头：

首先注意求职意向的写法。以前大家写求职意向，基本就是 “Java 后端开发” 或者 “前端开发”。但现在我建议在后面加一个括号，比如 Java 后端开发（具备 AI Agent 全栈开发经验），点明你的 AI 相关经验。

因为 HR 筛简历的时候，一份简历可能就看 10 秒钟。这就跟刷短视频一样，开头 3 秒如果没有吸引住人，就直接划走了。

既然你真的有 AI Agent 开发经验，就要在最显眼的位置第一时间告诉对方，被选中的概率会高很多。

然后注意，一定要在简历开头放你的作品集网站和 GitHub！

很多同学的简历上，个人信息就是姓名、电话、邮箱，连个 GitHub 链接都没有。以前不放还情有可原，毕竟搭建个网站要花不少时间。

但现在呢？用 AI 编程工具，1 小时就能搞出一个有模有样的个人作品集网站，成本极低。

我看过的 10 份简历中，可能 8 份都没有线上作品地址。如果你有，面试官可以直接点进去看看你做过什么，立刻拉开区分度。

我之前的写简历指南中就反复强调过：上线项目是最能增加真实性的方法，没有之一。

而且 AI 编程这么火，搞个作品集网站本身就是一种能力和主动性的证明。面试官看到你有作品集，心里就会想：哦，这个人至少会部署上线项目、有产出意识，不孬不孬~

教育背景和奖项

这一块没什么特别新的东西，但有 3 个小技巧值得注意。

1）教育背景和奖项可以合并成一个板块

对于大多数同学来说，教育背景就一行，奖项也就一两行，没必要分成两个板块单独写。合在一起更紧凑，省下来的空间可以留给工作经历和项目经历，毕竟那些才是简历的核心。

2）是否要写成绩排名？

如果你排名前 20% 以上，就果断写上去，我个人觉得成绩好还挺加分的。但如果排名不太好看，就不要主动暴露短板了。

3）认真调整奖项的排序

认可度高的、和求职岗位相关的放前面，不知名的比赛往后放或者直接不写。别把什么奖都堆上去，比如鱼皮曾获得 “第一中学坤舞大赛男子组第 6 名”。面试官看到一堆没听过的比赛名称，反而会觉得你在凑数。

专业技能

这个板块是整份简历变化最大的地方，也是我最想跟大家聊的。

开发技术

先看传统开发技术这一块：

以后端为例，前 5 条大家应该都很熟悉了，Java、Spring Boot、MySQL、Redis、Docker，这些是后端开发的基本盘。不管 AI 怎么发展，这些技术在企业里用得最多，面试也大概率会考。

但我想让大家重点关注最后两条。

第六条，监控告警体系

你可能会想：这不是运维的活吗？

以前确实是。但现在越来越多的公司要求后端开发也要懂监控、会排查线上问题。尤其是中小公司，不会给你配一个专职的运维团队，出了问题就是你自己解决。

所以，如果你的简历上有 Prometheus、Grafana、ARMS 这些关键词，面试官会觉得你是一个有全局意识的人，不是只管写代码、写完就不管了、代码能跑就行。

第七条，SEO 和 GEO

我估计很多同学都没听说过这两个词，我也很少在 3 年以下经验的简历上看到有人写过。

简单解释一下，SEO 就是搜索引擎优化，让你的网站在百度、Google 上的排名更靠前。

GEO 是生成式引擎优化，让你的内容更容易被 AI 工具（比如 Perplexity、豆包、ChatGPT 等）引用和推荐给用户。

奇怪，为什么一个后端开发要懂这个？

因为现在 “写代码” 的成本越来越低了，AI 编程工具让实现功能变得不那么难，程序员在写代码上花费的时间越来越少。因此，写代码之前的事情 和 写代码之后的事情 变得更重要了。

写代码之前，你需要有好的想法、合理的方案设计、以及对不同技术选型的判断力。写代码之后，你需要把项目上线、做推广引流、搭建监控、分析数据，让产品真正跑起来并且持续产生价值。

SEO / GEO 就属于 “写代码之后” 的能力。你的项目做完了、上线了，然后呢？

怎么让用户看到你的网站？怎么让搜索引擎收录你？怎么让 AI 把你的产品推荐给更多人？这些能力是很多传统程序员不具备的，但企业越来越需要这样的人。现在有些企业招一个后端开发，已经不只是要求你会写代码了，而是希望你能把一个功能从设计到上线到运营都管起来。

AI 应用开发

再看 AI 相关的技能：

别看这 4 条写得不长，但每一条都是我精心编排的，是有层次的，而且字字珠玑。我来给大家拆解一下。

第一层、AI 开发框架

这是核心技术能力。对于 Java 程序员来说，Spring AI、LangChain4j 这些框架就相当于 AI 时代的 Spring Boot，是企业用来开发 AI 应用的主力工具。RAG、MCP 和 Agent 也都是企业真的在用的东西。你去看看 AI 开发岗位的描述，出现频率最高的就是这些关键词。

第二层、AI 应用实战

这一条体现的是你把 AI 真正用起来的能力。很多人以为会调个大模型的 API 就算懂 AI 开发了，但企业需要的是你能构建有效的 RAG 知识库、能优化 Prompt 让模型输出更精准、能设计一个好用的 AI 产品。这些能力直接决定了你做出来的东西有没有人愿意用。

第三层、AI 编程工具

现在越来越多的公司希望程序员会用 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 这些工具，因为会用这些工具的人产出效率更高。这里面的门道也不少，有人一个月烧掉上万 token 还搞不定一个项目，也有人花 100 块就把项目做出来了而且完美符合需求。如果你想少踩坑，可以看看我的 中的经验技巧部分，有非常多的 AI 编程小妙招。

但更关键的是，你不仅要会用这些 AI 工具，还要能开发工具、MCP Server 和 Agent Skills 来扩展这些工具的能力。大部分人只是 AI 工具的使用者，但如果你还能给这些工具贡献能力，这就和 “只会用 AI” 的人拉开了差距。

第四层、AI 编程模式

这是方法论层面的东西。Vibe Coding 是当下最流行的 AI 编程范式，SDD 是规范驱动的开发模式，Harness Engineering 是更系统化的 AI 工程实践。写上这些，面试官会知道你不只是跟风用 AI，而是在认真思考怎么把 AI 编程做得更专业、更可控。

有同学可能会担心：传统公司的面试官看到这些 AI 新技术，会不会觉得太超前了？

恰恰相反，如果今年你的简历上还没有 AI 相关的技能，那才可怕！

招聘方看到一份全是传统技术、没有任何 AI 相关关键词的简历，第一反应可能就是：这个人是不是对新技术不感兴趣？

当然了，不是让你硬编这些技能，而是先去学、去实践，然后自然而然地写到简历上。比如跟着我在 最新开发的 AI 编程和 AI 超级智能体相关的项目，只要花不到 1 个月的时间，大多数企业在 AI 编程和 AI 应用开发方面需要的技术你基本就都掌握了。

鱼皮原创项目学习导图

而且还要提醒大家，专业技能不用写太多，要保证简历的第一页能够看到你的工作经历或者项目经历。毕竟面试官最关心的还是你做过什么，技能列表只是让他快速判断你的技术方向和深度。

工作经历

工作经历的开头，我建议用一行话写清楚你负责的产品和数据规模。比如贴个产品访问地址，列出日活多少、PV 多少、注册用户多少，写一个最能体现体量的数据就够了。

这样做的原因很简单，面试官需要判断这个产品是不是真实的？是一个什么级别的产品？

一个日活过万的产品，和一个只有你自己在用的个人项目，分量完全不同。

如果你的产品因为保密等原因不方便放在线地址，也可以补充一个脱敏后的文档地址，里面放一些成果截图、用户评价、你负责的模块之类的内容，都是增加真实性的好方法。

然后再往下，看具体的工作内容。

写工作经历，最核心的就是体现出 你在工作中具备哪些方面的能力。我总结了 3 个最关键的维度，大家写自己的工作经历时可以对照着检查一下。

1）架构设计能力

面试官最喜欢看到的是你做过从 0 到 1 的系统设计。比如我在简历里写了 “主导统一支付中心从 0 到 1 的设计和研发”，这就说明你不只是在别人搭好的框架上写 CRUD，而是自己设计过一个系统的架构。如果你还用到了设计模式来解决实际问题（比如策略模式 + 工厂模式解决多渠道支付适配），那就更好了。

哪怕你暂时没做过支付中心这种大的架构，也没关系。任何一个需要你做技术选型、做方案设计、做取舍决策的工作，都值得写上去。关键是让面试官看到你不只是个执行者，还是个决策者。

2）技术前瞻性和落地能力

如果你面的是开发岗，光说 “研究了 AI 技术” 这种是没用的，企业要看到的是你把新技术和真实业务结合起来 产生了价值。

比如 “将大模型能力融入现有业务系统，UGC 违规内容拦截率提升至 98%”，一句话就讲清楚了业务场景和落地成果。

3）运维和问题解决能力

很多同学的工作经历里，从来不会提到监控和运维相关的内容。但在企业里，“写完代码就不管了” 是不被接受的。你要对自己写的代码负责到底，包括上线之后的监控、告警、问题排查。如果你的简历上有这方面的内容，面试官会觉得你是一个靠谱的、可以独当一面的人。

这段的最后，再总结一下工作经历的写法：不要只写做了什么功能，而是要体现 你做了什么决策、用了什么技术方案、取得了什么成果。这个思路也可以套用到实习经历上。

项目经历

AI 时代，项目经历的选择是非常有讲究的！

你可以看到我放了两个项目，都是我之前在 手把手带大家直播开发的。一个是 AI 超级智能体，一个是 AI 热点监控工具，这两个项目都带有 AI 关键词，但是侧重点完全不同。

AI 超级智能体：侧重传统 Java 后端技术和 AI 应用开发的结合，体现的是 RAG、MCP、智能体架构这些 AI 方向的新技能和技术深度。

AI超级智能体项目

AI 热点监控工具：侧重 AI 编程能力和 AI 的实际落地应用，体现的是用 Vibe Coding 方式从需求分析到方案设计到开发上线，快速独立交付一个真正有用的工具产品。

AI 热点监控工具

这样搭配的好处是，面试官能看到你既有传统技术的扎实功底，又有 AI 应用开发的新知识储备和 AI 编程的实战经验。

下面我分别说说这两个项目中值得学习的写法。

AI 超级智能体

这个项目的写法有几个地方值得大家学习。

1）一定要上线你的项目，附上可访问的地址和 GitHub。

很多同学还是满足于在本地写代码，跑通了就觉得项目做完了。但你想想，如果不上线的话，直接从网上把别人的开源项目下载到本地是不是就行了？面试官凭什么相信这是你做的呢？

能在本地跑和能部署上线给用户用，在面试官看来是两个完全不同的层次。

2）尽量每一条都带上量化数据。

比如 API 调用成本降低 60%、知识问答准确率提升 45%、用户等待时间减少 80%。

同样是描述优化，“优化了性能” 和 “性能提升了 45%” 给人的感觉完全不一样，后者的说服力强太多了。

当然我建议不要编造这些数据，最好是你真实测试得来的，不然面试官觉得假的话可能连面试机会都没有，更别提面试的时候当场被质疑然后挂掉了。

比如压力测试，用个 JMeter 工具点几下就好了。如果不知道怎么测试，也可以找 AI 帮你设计测试方案。

3）技术细节要具体一些

比如 “通过 ToolContext 上下文传递用户身份信息，结合参数校验防止工具调用幻觉导致的无效执行”，这一句话里包含了技术方案、解决的问题和效果，写得很具体，体现了真实性。但也不需要把实现代码都贴上去，那就有点儿过了，反而浪费简历空间。

AI 热点监控工具

这个项目最大的亮点在第一条：

项目中 90% 以上的代码由 AI 生成，大幅提高开发效率

有些同学可能会犹豫：写 “代码由 AI 生成” 会不会减分啊？面试官会不会觉得我自己不会写代码？

正好相反！在 2026 年，能高效利用 AI 编程工具本身就是一种能力。关键不在于代码是谁写的，而在于你能不能把控全局。需求分析、方案设计、技术选型、测试验证、上线部署，这些环节都是你在主导的，AI 只是帮你加速了每个环节而已。

虽然代码是 AI 写的，但整个项目的方案把控是人做的。比如选择哪些信息源、怎么设计多层过滤策略来保证信息质量、怎么平衡信息覆盖面和精准度之间的矛盾，这些都需要你自己去思考和做取舍。

另一个亮点是 Agent Skills 的封装：

利用 Skill Creator 将热点监控能力封装为标准化的 Agent Skills 技能包，实现和 10+ 主流 AI 编程工具的集成

这一条为什么加分？

其实前面也提到了，它说明你不只是 AI 工具的使用者，还能给 AI 工具贡献新的能力。大部分人用 AI 编程工具只是让它帮自己写代码，但你还能开发 Skills 让 AI 编程工具变得更强。光是有这个意识，就足以给你的求职增加一份竞争力。

其他个人作品

一般工作经验 3 年以下的同学，简历上重点写 1 到 3 个项目就够了，内容在精不在多。但如果你做过更多的项目，可以用一个 “其他个人作品” 板块来展示，每个项目一行话，点明技术栈和核心亮点。

注意看这个板块的开头，我加了一句引导语，指向了我的个人作品集网站。面试官如果感兴趣，可以直接去网站上看到更多项目的详情。这样一来，你有限的简历空间里其实容纳了远超几页纸的信息量。

面试官扫一眼这个板块，就能感受到你的技术广度和主动性。而且你会发现这几个项目是互补的，有 AI 编程的、有微服务架构的、有多智能体协作的、还有技术轮子，每个项目的侧重点都不同。

我认为目前最理想的简历项目组合就是：AI 应用开发项目 + AI 编程项目 + 技术轮子类项目。这样既展示了你对 AI 新技术的掌握，又体现了你对底层原理的理解，同时还证明了你有用 AI 快速交付产品的能力。

尤其是技术轮子类项目，即使是 AI 时代，也很能拉开和其他候选人的差距。因为很多面试官喜欢考察候选人对底层原理的理解，有一个技术轮子项目能很好地体现你不只是在用框架，还理解框架背后的东西。

个人优势

最后这个板块的核心原则是：体现出你的专业性和能力广度，并且每一点都要有证据。

很多同学的个人优势可能是这么写的：我学习能力强、我善于团队协作、我热爱编程……

你品一品，这种话谁不会写？面试官看了等于没看。

但你看加了证据之后就完全不一样了：

• 说自己 “全栈能力强”，后面跟着 “已上线 10+ 个可访问产品”，产品还真的能打开访问

• 说自己 “热爱开源”，后面跟着 “2 万+ Followers，1 万 Star”，数据摆在那里

• 说自己 “学习能力强”，后面跟着 “能独立阅读官方文档”，这是一个具体的行为

其实这个板块不是必须的，如果你实在找不到有说服力的事例来支撑，那不如直接删掉这个板块，把空间腾给项目经历。

最后总结

我们再来回顾一下整份简历，想要写好一份 AI 时代的程序员简历，核心就是做好这 3 件事。

1）体现你对新技术的追求

AI 应用开发、AI 编程工具、AI 编程模式这些不是刻意写给面试官装装样子，而是你真的在用、真的在学。

一个对新技术保持好奇心的程序员，成长速度一定比固步自封的人快得多。企业也更愿意招这样的人，因为技术在变，他们需要能跟上变化的人。

2）体现你的自主性

面试官看简历的时候，最怕看到的就是 “参与了 xx 项目”，然后就没了；或者堆了一大堆技术名词，结果跟业务一点关系都没有，一看就不像自己做的。

面试官需要通过简历来确定你是一个能干活、能独当一面的人，要能独立开发项目、独立上线、独立运营、独立解决问题。而不是只会机械地完成需求。要知道，OpenClaw 小龙虾都能听懂人话做事了，一个只会接受指令干活的人，被 AI 替代的成本是非常低的。

3）和企业需求双向匹配

如果时间允许的话，你写的每一条技能、每一个项目，都应该对标企业的 JD 去写。比如招聘描述中写了 “要会 AI 应用开发的人”，你就要有 AI 相关的项目；需要会监控运维的人，你就要有可观测性建设的经验。

最后再多说几句。AI 时代，写代码本身已经不是最有价值的事情了，AI 能帮你写大部分代码。真正拉开差距的，是你有没有一个好的想法、一套合理的方案，以及能不能把项目部署上线、让用户用上、持续运营甚至变现。如果你真的有一个已经在赚钱的项目，那在面试中绝对是碾压级的优势。

希望我给大家提供的参考简历和写简历指南能对大家有启发，不是让你直接抄答案，而是给你一个参考方向。哪些能力是现在企业真正需要的？你当前的简历和这份简历之间有多大差距？差距在哪儿？接下来该学什么、做什么？

建议大家尽早准备一份简历，别等到求职前才开始。以简历为目标，倒推你的学习方向。每学完一个技术、做完一个项目，就回来更新一下简历。你会发现，简历上的空白越来越少，你的底气也会越来越足。

如果你想更系统地学习写简历的方法，可以看看我之前写的 ，几万字的内容，从模板选择到每个板块的写法都有详细讲解。

也可以到 上看看真实的简历参考、以及我现场面试的几百个视频，换个视角看看别人的简历，也能发现自己的问题。大家加油！

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