Prompty pro ChatGPT na životopis: co funguje

Seznamy promptů pro ChatGPT na životopis se dají najít snadno a prompty v nich jsou si nápadně podobné. Jeden modelu říká, že je zkušený autor životopisů. Jiný chce silná akční slovesa a měřitelné výsledky. Uchazeč jeden z nich vloží a dostane zpátky něco úhledného: profil, který by mohl stát v čele životopisu kohokoli, nebo odrážky s X v hranatých závorkách tam, kde by měly být výsledky.

Co model vrátil, seznamy ukazují jen zřídka, a proto se prompty těžko posuzují. UseResume tedy napsal obyčejný, nedokonalý životopis pro smyšlenou marketingovou koordinátorku a pustil na něj šestnáct promptů, každý nejméně třikrát. Pokryly pět běžných úkolů (odrážky, profil, přizpůsobení inzerátu, kritiku a motivační dopis) a navíc kontrolu hotového konceptu. Každá citovaná odpověď je přesně to, co model vrátil.

Stručně řečeno: na formulaci záleželo mnohem méně než na obsahu. Označit model za experta nezměnilo téměř nic. Žádost o metriky přinesla prázdná políčka a žádost o všechna klíčová slova z inzerátu přinesla varování. Výstup změnily tři věci: fakta, která v životopise chyběla, několik pravidel o tom, co se nesmí měnit, a pokyn vypsat vše, co nelze doložit. Prompty jsou uvedeny celé, ke zkopírování.

Jeden životopis, šestnáct promptů pro ChatGPT

Uchazečkou je Tessa Marlowová, která neexistuje. Přes čtyři roky pracuje jako marketingová koordinátorka ve firmě Fernhollow Outdoor Supply Co., smyšleném e-shopu s kempinkovým vybavením. Předtím pracovala na zákaznické podpoře v knihkupectví a jako baristka. Její životopis začíná kariérním cílem, který zní „Pracovitá a motivovaná marketingová profesionálka“, obsahuje dva překlepy a tři formáty data a současnou práci popisuje takto:

Hlásí se na pozici manažerky e-mailového marketingu v Tidewick Coffee Roasters, stejně smyšlené firmě s předplatným kávy. Jakákoli podobnost těchto jmen se skutečnou osobou či firmou je neúmyslná. Inzerát požaduje praktickou zkušenost s Klaviyem, e-mailovou platformou, zkušenost se SMS marketingem a vedení jednoho podřízeného. Tessa nemá ani jedno z toho.

Má ale řadu faktů, které nikdy nesepsala a které jsou zaznamenány ve druhém dokumentu, v jejích poznámkách. Newsletter chodí zhruba 48 000 odběratelům. Jeho průměrná míra otevření vzrostla z 21 % na 29 %. E-maily k opuštěným košíkům, které přepsala, vracejí zhruba 9 800 dolarů měsíčně, dříve to bylo 4 100 dolarů. Poznámky uvádějí také, co nedělala, mimo jiné Klaviyo. Poznámky dostala jen část promptů.

Modelem byl GPT-6.1, testovaný v listopadu 2026. Běžel přes nástroj OpenAI pro příkazový řádek, ne v aplikaci ChatGPT, takže odpovědi v aplikaci se mohou lišit. Odpovědi se liší i mezi jednotlivými běhy, proto byl každý prompt spuštěn nejméně třikrát, a kde se běhy rozcházely, je to uvedeno. V promptech níže je vložený materiál nahrazen popiskem v hranatých závorkách.

Žádost o měřitelné výsledky

První prompt byl ten, který napíše unavený uchazeč: „Vylepši tyhle odrážky v životopise.“

Pět odrážek narostlo z 29 slov na 45 až 57 podle běhu a neřeklo nic nového. Z „Zodpovědná za“ se v jednom běhu stalo „Koordinovala“, v druhém „Řídila“ a ve třetím „Měla na starosti“. Každá odpověď končila žádostí o to, co chybělo. První zněla: „doplňte konkrétní údaje, například velikost publika, objem kampaní, růst zapojení nebo získané tržby“.

Obvyklá rada zní žádat o čísla přímo. Typický je seznam, který zveřejnil eWeek v únoru 2026. Jeho prompt na odrážky chce „silná akční slovesa a měřitelné výsledky“ a tam, kde přesná čísla nejsou k dispozici, „realistické zástupné hodnoty“. Prompt se stejným jádrem, „Přepiš tyto odrážky v životopise se silnými akčními slovesy a měřitelnými výsledky“, vrátil toto:

Modelu je třeba přičíst k dobru, že ve třech bězích nevymyslel jediné číslo. Nechal 12, 12 a 9 prázdných políček s pokynem nahradit je skutečnými čísly. Prázdné políčko ale není neutrální. Tato políčka předpokládají, že uvedení produktů přinesla leady, že někdo sledoval konverze a že Tessa „optimalizovala“ sekvenci, o které napsala jen to, že na ní pracovala. Uchazečka, která formulář vyplní, je tlačena k tvrzením, která nikdy neuvedla.

Stejný instinkt se dá využít lépe: ať se model nejdřív zeptá, a teprve pak píše.

Všechny tři běhy vrátily přesně deset otázek. Jedna z nich, v prvním běhu, zněla: „Jaká rozhodnutí nebo změny pomohly vaše reporty marketingovému řediteli udělat?“ Tessiny poznámky jsou v podstatě odpovědi. S přiloženými poznámkami a čtyřmi pravidly vypadá prompt takto:

Ve všech třech bězích pocházelo každé číslo z poznámek a žádná odrážka nepřesáhla 24 slov. Čtvrté pravidlo se uplatnilo pokaždé, a vždy na stejném řádku. Ve druhém běhu to znělo: „Odrážka o reportech zůstává jednoduchá, protože vaše poznámky nepopisují, jak reporty ovlivnily rozhodnutí, ušetřily čas nebo zlepšily výsledky.“

Expert, který nic nezměnil

U profilu se porovnávaly dva krátké prompty. Jeden měl jediný řádek: „Napiš profesní profil do mého životopisu.“ Druhý začínal tak jako mnoho zveřejněných promptů: „Chovej se jako zkušený autor životopisů s 20 lety praxe. Napiš do mého životopisu přesvědčivý profesní profil, který upoutá pozornost personalisty.“

Prostřední věta je téměř totožná. V šesti bězích měly profily 45 až 56 slov, pět z šesti použilo spojení „zákaznicky orientovaný“ a žádný neobsahoval jediný výsledek, protože životopis žádný nenabízí. Dvacet let smyšlené praxe žádný nedodalo.

To odpovídá tomu, co v prosinci 2025 zveřejnily Generative AI Labs při Wharton School. Otestovaly šest modelů na obtížných otázkách s výběrem odpovědí a zjistily, že přidělení role experta „spolehlivě nezvyšuje přesnost“. Doporučily soustředit se na „pokyny specifické pro úkol místo přidělování role“. Otázky s výběrem odpovědí nejsou životopisy a studie měřila přesnost, ne styl. Přinejmenším u tohoto životopisu ale výsledek ukázal stejným směrem.

Pokyny specifické pro úkol vypadají takto:

Všech šest verzí, po dvou z každého běhu, mělo 46 až 52 slov a každé číslo se dalo dohledat v poznámkách nebo v datech v životopise. Zakázaná slova se ukázala jako pojistka: tento model žádné z nich do profilu nedal, ani bez zákazu.

Přizpůsobení životopisu inzerátu

Přizpůsobení se testovalo třemi prompty. První měl jeden řádek: „Přizpůsob můj životopis tomuto popisu pozice.“ Druhý patří k těm, které slibují obejít software pro třídění uchazečů: „Chovej se jako zkušený autor životopisů a specialista na ATS. Přepiš můj životopis tak, aby co nejvíc odpovídal tomuto popisu pozice a prošel přes ATS. Zahrň všechna důležitá klíčová slova z popisu pozice.“

Ani jeden z nich z Tessy uživatelku Klavia neudělal. Ve všech šesti bězích model nahradil kariérní cíl profilem, opravil překlepy, sjednotil data, přesunul odrážku o Instagramu na konec a nepřipsal žádný nástroj, který v životopise nebyl. Věci nejbližší vymýšlení byly drobné. Ve všech šesti bězích se z objednávkového systému knihkupectví stal „systém pro správu objednávek“, z baristčiných nápojů kávové nápoje a každý běh promptu s klíčovými slovy přidal k práci baristky odrážku o zákaznickém servisu v „rušné“ kavárně. Každá odpověď na tento prompt končila varováním. Jedno z nich znělo, že „samotná shoda klíčových slov nezaručí, že životopis ATS projde“.

Životopis byl tedy bezpečný, ale o nic lepší. V prvním běhu promptu s klíčovými slovy zněla první odrážka: „Koordinuji týdenní e-mailový newsletter, udržuji pravidelný harmonogram kampaní a pravidelnou komunikaci se zákazníky.“ Třetí prompt nesl poznámky a šest pravidel:

Tento životopis už může budoucí nadřízený posoudit. Newsletter se v tomto běhu proměnil v „týdenní e-mailové kampaně“ podle „týdenních kampaní“ z inzerátu a každé číslo se dá dohledat v poznámkách. Každý běh také vytvořil seznam, který požadovalo páté pravidlo, a pokaždé měl 16 položek.

Seznam ukazuje, jak doslova model pravidla četl. Když mu bylo řečeno, ať nic nezmírňuje, vypsal všechno, až po lásku ke kávě, která nebyla „vyjádřená“, přestože Tessa je bývalá baristka a předplatitelka Tidewicku. Když mu bylo řečeno, ať nemění data, nechal ve všech třech bězích „08/2020 - 5/22“ přesně tak, jak to napsala, přestože stejný řádek u jednořádkového promptu sám od sebe upravil. Příručka OpenAI k promptování GPT-5, staršího modelu, uvádí, že „plní pokyny v promptu s chirurgickou přesností“, a GPT-6.1 se tu choval stejně. Pravidla chrání fakta, ale chrání i chyby, takže výsledek je stejně potřeba přečíst. Ze 16 mezer stojí za to připravit si odpověď na několik: Klaviyo, SMS, podřízeného, segmentaci a další automatizované sekvence.

Kritika s přiloženým inzerátem

Kritika byla jediným úkolem, ve kterém krátký prompt obstál. „Můžeš se podívat na můj životopis?“ ve všech třech bězích našel všech sedm chyb, které v životopise byly nastražené: prázdný kariérní cíl, povinnosti bez výsledků, oba překlepy, smíšené formáty data, nafouknutý seznam dovedností a „Reference na vyžádání“. Jeden běh si navíc všiml, že telefonní číslo nemá předvolbu. Každý pak bez požádání přepsal část životopisu nebo celý.

Co krátký prompt říct nemohl, bylo, zda životopis obstojí právě v tomto výběru, protože pozici neviděl. Delší prompt ji dodává:

Každá úplná odpověď začala slovem ne a na prvních místech uvedla problémy, které úpravy textu nevyřeší:

Tento prompt také přinesl jediná naprostá selhání celého pokusu. V první verzi prompt modelu ukládal, aby u každého problému „citoval přesný řádek“. Ve třech bězích ze šesti se odpověď utrhla na stejném místě, uprostřed citace řádku s dovednostmi:

Proč se to stalo, není známo. Když se pokyn změnil na znění uvedené výše, doběhly čtyři běhy ze čtyř. Praktické poučení je jednodušší: odpověď, která vypadá špatně, může být jen nepovedený běh, a zeptat se znovu nic nestojí.

Motivační dopis a druhý model

Na jednořádkovou žádost „Napiš motivační dopis na tuto pozici“ model napsal tři dopisy o 242 až 263 slovech. Všechny tři byly poctivé, přiznávaly, že Tessa má zkušenosti s Mailchimpem, a ne s Klaviyem, a žádný neobsahoval jakékoli číslo o její práci. Typická věta: „Práce na e-mailech k opuštěným košíkům mi dala zkušenost s důležitou částí zákaznické cesty“.

Tři dopisy měly 196, 198 a 200 slov. Jsou strnulé a „Tuto práci chci, protože“ by si nikdo nenechal. Každou větu ale lze obhájit na pohovoru, a to byl účel pravidel.

Pravidla jsou důležitější u modelu, který si dovoluje víc. Stejný jednořádkový prompt dostal dvakrát Claude Fable 5.1, kterého dřívější srovnání obou modelů označilo za lepšího pisatele, který si ale s fakty dovoluje víc.

Životopis o Tessiných ránech nic neříká a podle jejích poznámek SMS marketing nikdy nedělala. Pod dopis model připsal, že věta o Klaviyu „předpokládá, že s jejich bezplatnými kurzy opravdu začnete“. Se šesti pravidly se oba Claudovy dopisy držely poznámek. Nejzřetelnější odchylkou bylo, že každý připsal testům předmětů e-mailů část nárůstu míry otevření, což poznámky netvrdí. Jeden dopis měl navíc lepší větu než cokoli v poznámkách: „Ráda bych psala e-maily, které už sama čtu.“

Stejnou volnost si Claude dovolil i při přizpůsobování. U promptu s klíčovými slovy dal jeden z jeho životopisů Tesse pozici „Marketing Coordinator (Email Marketing Lead)“. Na koncept, který už existuje, je tu prompt, který ho porovná s originálem:

U tohoto životopisu GPT-6.1 ve třech bězích vypsal 19, 22 a 24 nepodložených tvrzení. Všechny tři zachytily nový název pozice i segmentaci seznamů, která v originálu nikde není. Všechny tři se také ohradily proti „Připravovala nápoje z espressa“ s odůvodněním, že životopis uvádí jen „Připravovala nápoje“.

Co mají fungující prompty pro ChatGPT společného

Postavené vedle sebe mají prompty, které fungovaly, tytéž tři části. Nesou fakta: čísla, nástroje, co uchazečka napsala a s čím jen pomáhala. Říkají, co se nesmí změnit. A dávají modelu místo, kam uložit to, co nemůže podložit, seznam „Nepokryto“ nebo poznámku, že odrážka zůstává jednoduchá, aby se mezera nemusela vyplňovat něčím, co zní lépe.

Dokumentace OpenAI přirovnává model s uvažováním k „zkušenému kolegovi“, kterému lze zadat cíl a věřit, že „si podrobnosti vyřeší sám“. Anthropic žádá uživatele, aby Clauda brali jako „skvělého, ale nového zaměstnance, kterému chybí kontext“. U životopisu jsou podrobnosti právě tím kontextem a má je jen uchazeč. Žádná volba slov nevykouzlí míru otevření, kterou mu nikdo neřekl.

K promptům patří dvě varování. Životopis obsahuje osobní údaje. Stanfordská studie zásad ochrany soukromí šesti amerických vývojářů AI, zveřejněná v roce 2025, zjistila, že všech šest zřejmě ve výchozím nastavení používá data z chatů k trénování svých modelů. Doporučení zveřejněné spolu s ní znělo tuto možnost vypnout, kde to jde, a telefonní číslo a adresu lze před vložením smazat. Druhé varování: přizpůsobení má své meze. Zkušený personalista v roce 2024 řekl SHRM, že životopis vytvarovaný podle inzerátu se snadno pozná, protože „v životopise toho člověka se objeví úplně každé klíčové slovo“, a že AI „nafoukne jeho dosavadní zkušenosti, pokud jde o povinnosti“. Samostatný článek zkoumá, jak spolehlivě personalisté poznají životopis psaný AI od životopisu, který napsal člověk.

Zpátky tedy k promptu zkopírovanému ze seznamu, s jeho expertem a měřitelnými výsledky. U tohoto modelu nenadělal velkou škodu: žádný běh nevymyslel číslo, nástroj ani název pozice. Vrátil životopis, který dostal, delšími slovy a s prázdnými políčky tam, kde měla být fakta. Deset minut je lepší věnovat poznámkám: kolik, jak často, co se změnilo a co člověk nikdy nedělal. Prompt kolem nich pak může být krátký.

Jak pomáhá UseResume

V okně chatu zůstávají poznámky, pravidla i kontrola na tom, kdo píše. UseResume je postavený přímo pro životopisy, takže část této práce je součástí produktu. Naimportuje stávající životopis nebo profil z LinkedInu, případně ho sestaví podle návodných otázek, a jeho AI tvůrce životopisů napíše profil a odrážky do šablony čitelné pro ATS, kde lze každý návrh upravit.

Vložte popis pozice a nástroj pro přizpůsobení ukáže, která klíčová slova z inzerátu jsou shodná a která chybějí, což se blíží seznamu „Nepokryto“, jen bez promptu. Kontrola životopisu pak výsledek ohodnotí ve 37 kontrolách a tvůrce motivačních dopisů pracuje se stejným životopisem a inzerátem.

Vytvořte si účet a začněte od životopisu, který už máte.