ChatGPT-prompts voor je cv: getest wat werkt

Lijstjes met ChatGPT-prompts voor je cv zijn makkelijk te vinden, en de prompts erin vertonen een duidelijke familiegelijkenis. De ene vertelt het model dat het een ervaren cv-schrijver is. Een andere vraagt om sterke actiewerkwoorden en meetbare resultaten. Wie er een inplakt, krijgt iets nets terug: een samenvatting die boven ieders cv zou kunnen staan, of bulletpoints met een X tussen haakjes op de plek waar de resultaten hadden moeten staan.

Wat het model teruggaf, laten de lijstjes zelden zien, en daardoor zijn de prompts moeilijk te beoordelen. Daarom schreef UseResume een gewoon cv met gebreken voor een verzonnen marketingcoördinator en liet er zestien prompts op los, elk minstens drie keer. Ze besloegen vijf veelvoorkomende taken (bulletpoints, de samenvatting, het afstemmen op een vacature, een beoordeling en een sollicitatiebrief), plus een controle van een afgerond concept. Elk antwoord dat hieronder wordt geciteerd, is precies wat er terugkwam.

Het korte antwoord: de formulering deed er veel minder toe dan de inhoud. Het model tot expert benoemen veranderde bijna niets. Vragen om cijfers leverde lege plekken op, en vragen om elk zoekwoord uit de vacature leverde een waarschuwing op. Drie dingen veranderden het resultaat wel: de feiten die niet op het cv stonden, een paar regels over wat niet veranderd mocht worden, en de opdracht om alles op te sommen wat niet te onderbouwen viel. De prompts staan er volledig bij, om te kopiëren.

Eén cv, zestien ChatGPT-prompts

De kandidaat heet Tessa Marlow en bestaat niet. Ze werkt al ruim vier jaar als marketingcoördinator bij Fernhollow Outdoor Supply Co., een verzonnen webwinkel in kampeerspullen. Daarvoor werkte ze in de klantenservice van een boekhandel, en als barista. Haar cv opent met een loopbaandoel dat begint met “Hardwerkende en gemotiveerde marketingprofessional”, bevat twee typefouten en drie datumnotaties, en beschrijft haar huidige baan zo:

Ze solliciteert naar de functie van e-mailmarketingmanager bij Tidewick Coffee Roasters, een al even verzonnen bedrijf met koffieabonnementen. Elke gelijkenis van deze namen met een echte persoon of een echt bedrijf is onbedoeld. De vacature vraagt om praktijkervaring met Klaviyo, een e-mailplatform, om ervaring met sms-marketing, en om iemand die leiding geeft aan één medewerker. Tessa heeft geen van de drie.

Wat ze wel heeft, is een reeks feiten die ze nooit heeft opgeschreven, vastgelegd in een tweede document: haar aantekeningen. De nieuwsbrief gaat naar zo’n 48.000 abonnees. Het gemiddelde openingspercentage is gestegen van 21% naar 29%. De e-mails voor verlaten winkelwagens die zij herschreef, halen zo’n 9.800 dollar per maand terug, tegen 4.100 dollar eerst. De aantekeningen vermelden ook wat ze niet heeft gedaan, Klaviyo inbegrepen. Alleen een deel van de prompts kreeg de aantekeningen mee.

Het model was GPT-6.1, getest in november 2026. Het werd aangestuurd via de commandoregeltool van OpenAI, niet via de ChatGPT-app, dus antwoorden in de app kunnen afwijken. Antwoorden verschillen ook van ronde tot ronde. Daarom is elke prompt minstens drie keer gedraaid, en waar de rondes van elkaar afweken, wordt dat vermeld. In de prompts hieronder is ingeplakt materiaal vervangen door een label tussen vierkante haken.

Vragen om meetbare resultaten

De eerste prompt was degene die een vermoeide sollicitant schrijft: “Maak deze bulletpoints van mijn cv beter.”

De vijf bulletpoints groeiden van 29 woorden naar 45 tot 57, afhankelijk van de ronde, en zeiden niets nieuws. “Verantwoordelijk voor” werd in de ene ronde “Coördineerde”, in een andere “Beheerde” en in de derde “Was eigenaar van”. Elk antwoord eindigde met de vraag naar wat er ontbrak. Het eerste zei: “voeg details toe zoals de omvang van het publiek, het aantal campagnes, de groei in betrokkenheid of de teruggewonnen omzet”.

Het gangbare advies is om rechtstreeks om cijfers te vragen. Een lijst die eWeek in februari 2026 publiceerde, is typerend. De prompt voor bulletpoints vraagt daarin om “sterke actiewerkwoorden en meetbare resultaten” en, waar exacte cijfers ontbreken, om “realistische plaatshouders”. Een prompt met hetzelfde kernverzoek, “Herschrijf deze bulletpoints van mijn cv met sterke actiewerkwoorden en meetbare resultaten”, leverde dit op:

Het model verdient lof: in drie rondes verzon het geen enkel cijfer. Het liet 12, 12 en 9 lege plekken achter, met de opdracht ze door echte cijfers te vervangen. Maar een lege plek is niet neutraal. Deze gaan ervan uit dat de lanceringen leads opleverden, dat iemand conversies bijhield en dat Tessa een reeks “optimaliseerde” waaraan ze naar eigen zeggen alleen had meegewerkt. Een sollicitant die de lege plekken invult, wordt zo gestuurd richting beweringen die ze nooit heeft gedaan.

Hetzelfde instinct is beter besteed aan een model dat eerst vragen stelt en dan pas schrijft:

Alle drie de rondes leverden precies tien vragen op. Een daarvan, in de eerste ronde, was: “Bij welke beslissingen of veranderingen hebben je rapportages de marketingdirecteur geholpen?” Tessa’s aantekeningen zijn in feite de antwoorden. Met de aantekeningen erbij en vier regels toegevoegd, wordt de prompt:

In alle drie de rondes kwam elk cijfer uit de aantekeningen, en geen enkel bulletpoint was langer dan 24 woorden. De vierde regel werd elke keer gebruikt, steeds bij dezelfde regel van het cv. In de tweede ronde luidde die: “Het bulletpoint over de rapportages blijft eenvoudig, omdat je aantekeningen niet beschrijven hoe de rapportages beslissingen onderbouwden, tijd bespaarden of resultaten verbeterden.”

De expert die niets veranderde

Voor de samenvatting werden twee korte prompts vergeleken. De ene was één regel: “Schrijf een samenvatting voor mijn cv.” De andere begon zoals veel gepubliceerde prompts beginnen: “Je bent een expert in het schrijven van cv’s, met 20 jaar ervaring. Schrijf een overtuigende samenvatting voor mijn cv die de aandacht van een recruiter trekt.”

De middelste zin is vrijwel identiek. Over zes rondes telden de samenvattingen 45 tot 56 woorden, gebruikten vijf van de zes het woord “klantgericht”, en bevatte geen enkele ook maar één resultaat, omdat het cv er geen te bieden heeft. Twintig jaar denkbeeldige ervaring leverde er ook geen op.

Dat past bij wat de Generative AI Labs van Wharton in december 2025 rapporteerden. Ze testten zes modellen op moeilijke meerkeuzevragen en stelden vast dat het toekennen van een expertpersona “de nauwkeurigheid niet betrouwbaar verbetert”. Ze adviseerden de nadruk te leggen op “taakspecifieke instructies in plaats van het toekennen van een persona”. Meerkeuzevragen zijn geen cv’s, en het onderzoek mat nauwkeurigheid, geen schrijfstijl. Bij dit cv wees de uitkomst in elk geval dezelfde kant op.

Taakspecifieke instructies zien er zo uit:

Alle zes de versies, twee per ronde, telden tussen de 46 en 52 woorden, en elk cijfer was terug te voeren op de aantekeningen of op de datums op het cv. De verboden woorden bleken een verzekering: dit model zette er geen enkele in een samenvatting, ook niet als het zijn gang mocht gaan.

Je cv afstemmen op een vacature

Het afstemmen werd getest met drie prompts. De eerste was één regel: “Stem mijn cv af op deze vacaturetekst.” De tweede is het soort dat belooft de selectiesoftware te verslaan: “Je bent een expert in het schrijven van cv’s en een ATS-specialist. Herschrijf mijn cv zodat het zo goed mogelijk aansluit op deze vacaturetekst en door het ATS komt. Neem alle belangrijke zoekwoorden uit de vacaturetekst op.”

Geen van beide maakte van Tessa een Klaviyo-gebruiker. In alle zes de rondes verving het model het loopbaandoel door een samenvatting, verbeterde het de typefouten, trok het de datums gelijk, zette het het bulletpoint over Instagram onderaan en claimde het geen enkele tool die niet op het cv stond. Wat het dichtst bij een verzinsel kwam, was klein. In alle zes de rondes werd het bestelsysteem van de boekhandel een “orderbeheersysteem” en werden de drankjes van de barista koffiedranken, en elke ronde van de zoekwoordprompt voegde een bulletpoint bij het baristawerk toe over klantenservice in een café met een “hoog werktempo”. Elk antwoord op die prompt eindigde met een waarschuwing, een daarvan dat “het matchen van zoekwoorden alleen geen garantie is dat je door het ATS komt”.

Het cv was dus veilig, en niet beter. In de eerste ronde van de zoekwoordprompt luidde het bovenste bulletpoint: “Coördineer de wekelijkse e-mailnieuwsbrief en zorg voor een consistent campagneschema en regelmatige communicatie met klanten.” De derde prompt bevatte de aantekeningen en zes regels:

Dit is een cv waar een hiring manager iets mee kan. In deze ronde is de nieuwsbrief “wekelijkse e-mailcampagnes” geworden, naar de “wekelijkse campagnes” uit de vacature, en elk cijfer is terug te voeren op de aantekeningen. Elke ronde leverde ook de lijst op waar regel vijf om vroeg, en die telde steeds 16 punten.

De lijst laat zien hoe letterlijk de regels werden opgevat. Omdat niets mocht worden afgezwakt, zette het model alles erop, tot en met een liefde voor koffie die niet was “uitgesproken”, terwijl Tessa oud-barista is en abonnee van Tidewick. Omdat datums niet mochten veranderen, liet het in alle drie de rondes “08/2020 - 5/22” precies zo staan als zij het had getypt, terwijl het diezelfde regel bij de prompt van één regel ongevraagd had rechtgezet. OpenAI schrijft in zijn promptgids voor GPT-5, een eerder model, dat het “promptinstructies met chirurgische precisie opvolgt”, en GPT-6.1 deed hier hetzelfde. Regels beschermen de feiten, maar ook de fouten, dus het resultaat moet nog altijd worden nagelezen. Van de 16 hiaten zijn er een handvol waarop het loont een antwoord voor te bereiden: Klaviyo, sms, het leidinggeven, segmentatie en de andere geautomatiseerde flows.

Een beoordeling met de vacature erbij

De beoordeling was de enige taak waarbij de korte prompt zich staande hield. “Kun je mijn cv beoordelen?” vond in alle drie de rondes alle zeven fouten die in het cv waren verstopt: het nietszeggende loopbaandoel, taken zonder resultaten, beide typefouten, de wisselende datumnotaties, de opgevulde lijst met vaardigheden en “Referenties op aanvraag beschikbaar”. Eén ronde merkte ook op dat het netnummer bij het telefoonnummer ontbrak. Daarna herschreef elk antwoord ongevraagd een deel van het cv of het hele cv.

Wat de korte prompt niet kon zeggen, was of het cv juist deze selectie zou doorstaan, want de vacature had hij niet gezien. De langere prompt levert die erbij:

Elk volledig antwoord begon met nee, en opende met de problemen die met herschrijven niet op te lossen zijn:

Deze prompt leverde ook de enige echte mislukkingen van het experiment op. In de eerste versie vroeg hij het model om bij elk probleem “de exacte regel te citeren”. In drie van de zes rondes brak het antwoord op hetzelfde punt af, halverwege het citeren van de regel met vaardigheden:

Waarom dit gebeurde, is niet bekend. Toen de instructie werd veranderd in de formulering hierboven, kwamen vier van de vier rondes tot het einde. De praktische les is eenvoudiger: een antwoord dat er verkeerd uitziet, kan gewoon een slechte ronde zijn, en opnieuw vragen kost niets.

De sollicitatiebrief, en een tweede model

Met de opdracht van één regel “Schrijf een sollicitatiebrief voor deze vacature” schreef het model drie brieven van 242 tot 263 woorden. Alle drie waren eerlijk en gaven toe dat Tessa ervaring heeft met Mailchimp en niet met Klaviyo, en geen enkele bevatte ook maar één cijfer over haar werk. Een typerende zin: “Door aan e-mails voor verlaten winkelwagens te werken, heb ik ervaring opgedaan met een belangrijk onderdeel van de klantreis”.

De drie brieven telden 196, 198 en 200 woorden. Ze zijn stijf, en “Ik wil deze baan omdat” is geen zin die iemand zou laten staan. Maar elke zin is in een sollicitatiegesprek te verdedigen, en daar waren de regels voor.

De regels wegen zwaarder bij een model dat zich meer vrijheden permitteert. Dezelfde prompt van één regel ging twee keer naar Claude Fable 5.1, dat volgens een eerdere vergelijking van de twee beter schrijft en losser met feiten omgaat.

Het cv zegt niets over Tessa’s ochtenden, en volgens haar aantekeningen heeft ze nooit aan sms-marketing gedaan. Onder de brief voegde het model toe dat de zin over Klaviyo “ervan uitgaat dat je echt aan hun gratis cursussen begint”. Met de zes regels bleven beide brieven van Claude dicht bij de aantekeningen. De duidelijkste afwijking was dat elke brief de stijging van het openingspercentage deels toeschreef aan de tests met onderwerpregels, wat de aantekeningen niet beweren. Eén brief had ook een betere zin dan alles in de aantekeningen: “Ik zou graag de e-mails schrijven die ik nu al lees.”

Claude nam bij het afstemmen dezelfde vrijheden. Bij de zoekwoordprompt gaf een van de cv’s Tessa de titel “Marketingcoördinator (hoofd e-mailmarketing)”. Voor een concept dat al bestaat, is er een prompt die het naast het origineel legt:

Met dat cv noemde GPT-6.1 in drie rondes 19, 22 en 24 ononderbouwde beweringen. Alle drie de keren zag het de nieuwe functietitel en de segmentatie van de mailinglijst die nergens in het origineel voorkomt. Alle drie de keren maakte het ook bezwaar tegen “Maakte espressodranken”, omdat op het cv alleen “Maakte drankjes” staat.

Wat de werkende ChatGPT-prompts gemeen hebben

Naast elkaar gelegd, hebben de prompts die werkten dezelfde drie onderdelen. Ze leveren de feiten: de cijfers, de tools, wat zelf geschreven is en waaraan alleen is meegeholpen. Ze zeggen wat niet mag veranderen. En ze geven het model een plek voor alles wat het niet kan onderbouwen, een lijst “Niet afgedekt” of een opmerking dat een bulletpoint eenvoudig blijft, zodat een gat niet hoeft te worden opgevuld met iets wat beter klinkt.

De documentatie van OpenAI vergelijkt een redeneermodel met “een ervaren collega” die een doel kan krijgen en erop kan worden vertrouwd “de details zelf uit te werken”. Die van Anthropic vraagt gebruikers Claude te zien als “een briljante maar nieuwe medewerker die context mist”. Bij een cv zijn de details de context, en alleen de kandidaat heeft die. Geen enkele woordkeuze tovert een openingspercentage tevoorschijn dat het model nooit is verteld.

Twee waarschuwingen horen bij de prompts. Een cv bevat persoonsgegevens. Een onderzoek van Stanford naar het privacybeleid van zes Amerikaanse AI-ontwikkelaars, gepubliceerd in 2025, stelde vast dat alle zes standaard chatgegevens leken te gebruiken om hun modellen te trainen. Het advies dat erbij werd gepubliceerd, was om waar mogelijk voor een opt-out te kiezen, en een telefoonnummer en straatadres kunnen vóór het plakken worden verwijderd. De tweede waarschuwing is dat afstemmen een grens heeft. Een senior recruiter vertelde SHRM in 2024 dat een cv dat naar een vacature is gekneed makkelijk te herkennen is, omdat “elk afzonderlijk zoekwoord in het cv van deze persoon opduikt”, en dat AI “hun ervaring qua taken zal opblazen”. Een apart artikel onderzoekt hoe betrouwbaar recruiters een door AI geschreven cv herkennen en onderscheiden van een cv dat een mens schreef.

Dus terug naar de prompt die uit een lijstje is gekopieerd, met zijn expert en zijn meetbare resultaten. Bij dit model richtte hij weinig schade aan: geen enkele ronde verzon een cijfer, een tool of een functietitel. Het model gaf het cv terug dat het kreeg, in langere woorden, met lege plekken waar de feiten hadden moeten staan. Tien minuten zijn beter besteed aan de aantekeningen: hoeveel, hoe vaak, wat er veranderde, en wat nooit is gedaan. De prompt eromheen kan kort blijven.

Hoe UseResume helpt

In een chatvenster liggen de aantekeningen, de regels en de controle allemaal bij degene die typt. UseResume is speciaal gemaakt voor cv’s, dus een deel van dat werk zit in het product zelf. Het importeert een bestaand cv of een LinkedIn-profiel, of bouwt er een op aan de hand van gerichte vragen, en de AI-cv-maker schrijft de samenvatting en de bulletpoints in een ATS-vriendelijk sjabloon, waarin je elke suggestie kunt bewerken.

Plak een vacaturetekst in en de tool voor een cv op maat laat zien welke zoekwoorden uit de vacature gevonden zijn en welke ontbreken, wat zonder prompt al dicht in de buurt komt van een lijst “Niet afgedekt”. Een cv-checker geeft het resultaat daarna een score op 37 checks, en de sollicitatiebriefmaker werkt vanuit hetzelfde cv en dezelfde vacature.

Maak je account aan en begin met het cv dat je al hebt.