KI für Lebenslauf und Jobsuche: durch die Vorauswahl kommen, ohne wie ein Roboter zu klingen

Kurz: KI hilft bei der Jobsuche überall dort, wo du einen Entwurf und Struktur brauchst: den Lebenslauf auf eine konkrete Stelle zuschneiden, ein Anschreiben aufsetzen, das Interview proben. Aber Fakten, Zahlen und Stimme müssen von dir kommen — KI-Text „wie er rauskommt“ liest sich gesichtslos und verliert. Was funktioniert: deine Fakten + ein Prompt mit der Stellenanzeige + deine finale Redaktion. Unten stehen vier Prompts, die du hier direkt per Knopfdruck startest und deren Antwort du siehst, ohne die Seite zu verlassen.

Wo KI wirklich hilft und wo sie stört

Jobsuche ist ein Fließband aus Wiederholungen: denselben Lebenslauf für fünf verschiedene Stellen umschreiben, zu jeder ein Anschreiben, dann das Gespräch vorbereiten. Genau da spart KI Stunden. Aber es gibt eine Grenze: die KI kennt deine Erfolge nicht. Sie weiß nicht, dass du einen Freigabezyklus von zwei Wochen auf drei Tage gedrückt hast. Lieferst du diese Fakten nicht, erfindet das Modell sie oder ersetzt sie durch Floskeln wie „löste Aufgaben effizient“.

• Hilft bei: Struktur, Formulierungen, Zuschnitt auf die Stelle, Übersetzung, Ton, Fragen proben, die Stellenanzeige entschlüsseln.
• Stört, wenn: du „schreib mir einen Lebenslauf“ ohne Input tippst und das Ergebnis ungelesen einfügst. Heraus kommt ein Text, den die Recruiterin heute schon vierzigmal gesehen hat.

Denk kurz nach, bevor du weiterliest: nenne drei Ergebnisse aus deinem letzten Jahr, jedes mit einer Zahl oder einer Frist. War das schwer? Genau das ist die eigentliche Arbeit, und die nimmt dir keine KI ab. Sie verpackt sie nur.

Wir haben uns die Kurse angesehen, die das versprechen. Das steckt wirklich drin

Bevor wir Ratschläge verteilen, haben wir nachgesehen, was die Leute tatsächlich lehren, die „KI für den Job“ als Kurs verkaufen. Am 17.07.2026 haben wir Daten aus der internen API von Udemy und von den Bewertungsseiten von Coursera gezogen. Das sind unsere eigenen Messungen — diese Zahlen stehen in keiner öffentlichen Veröffentlichung.

Der größte Kurs zu genau unserem Thema ist ChatGPT: Complete Course For Work von Steve Ballinger: 281.823 Teilnehmende, 130.274 Bewertungen, Note 4,46, 16,5 Stunden Video in 158 Lektionen, aktualisiert am 01.07.2026. Die Voraussetzungen, wörtlich: „No prerequisites as ChatGPT is a tool anyone can access and use immediately“. Also: sechzehneinhalb Stunden Video für jemanden, der bis Freitag einen Lebenslauf umschreiben muss.

Das schreiben die Unzufriedenen:

„The majority of the class he just rambles around unimportant subject… There's really no 'meat' in this course. A major waste of time and money!“ — Kevin K., 20.02.2026, 1★ (ChatGPT: Complete Course For Work)

Das ist keine Einzelstimme. Nach unserer Auszählung liegt der Anteil der Bewertungen von 3,5★ und darunter bei 9,61 % für Generative AI for Beginners (409.492 Teilnehmende) und bei 10,36 % für The Complete AI Guide (376.845 Teilnehmende, 42 Stunden, 545 Lektionen). Jeder zehnte Lernende ist unzufrieden — hinter einer Durchschnittsnote, die wunderbar aussieht.

Und jetzt das Interessante: worüber sich Leute bei Kursen beschweren, die „prompt engineering“ im Titel tragen.

„There is nothing teached about creating a good prompt. It is just an overview of types of prompts.“ — Geralt O., 01.07.2026, 2★ (Mike Wheeler, Prompt and Context Engineering 101)

„No specific guidance on prompt engineering… what to avoid while asking, how to organize your thoughts, how to give feedback to AI based on its answers etc.“ — Bharat Ram A., 05.06.2026, 1,5★ (derselbe Kurs)

„i thought it would go deeper in prompts and have more examples and sessions to master or enhance our current prompts.“ — Manuel L., 15.06.2026, 2★ (Prompt Engineering for Everyone)

Lies, was sie verlangen: was man besser nicht fragt, wie man seine Gedanken ordnet, wie man dem Modell Feedback zu seiner eigenen Antwort gibt. Nichts davon ist „die Prompt-Formel“. Das alles ist Debugging: der Prompt hat nicht funktioniert — was ändere ich zuerst? Genau diese Lücke steht zwischen dir und einem brauchbaren Lebenslauf, deshalb kommt unten ein eigener Abschnitt über die Debugging-Leiter. Er ist wichtiger als sämtliche Vorlagen dieser Seite zusammen.

„Das ist nicht meine Stimme“ — die Beschwerde, die dich direkt betrifft

Beim Sammeln der Nutzerprobleme fiel ein Cluster auf, den kein einziger der angesehenen Kurse behandelt:

„I've studied best practices to avoid it generating content that sounds like AI, but I'm not having any success. … It is reported as 100% written by AI according to zerogpt.“ — aus dem Thread „Prompt to insert content without sounding like AI“ im OpenAI-Forum

„the email writing tools just seems to strip out my personal voice making me sound like I'm writing unsolicited marketing spam.“ — ein Kommentar auf Hacker News

Einwand gegen uns selbst: das sind drei Quellen, keine Stichprobe. Leute aus dem OpenAI-Forum und von Hacker News sind fortgeschrittene Nutzer, nicht der typische Bewerber. Wir können dir nicht sagen „X % der Leute erleben das“ — diese Daten haben wir nicht, und wir erfinden sie nicht. Aber die Formulierung der zweiten Beschwerde lohnt sich zu merken: das Werkzeug schneidet die persönliche Stimme heraus. Nicht „fügt sie nicht hinzu“ — es schneidet sie heraus. Mit dem Lebenslauf passiert genau dasselbe: du gibst dem Modell einen lebendigen Fakt — „habe drei Kunden nach einem missglückten Release zum Bleiben überredet“ — und bekommst „gewährleistete eine hohe Kundenbindung“ zurück. Formal dasselbe. In der Praxis bist du damit einer von vierzig geworden.

Schritt 1. Sammle die Fakten, bevor du den Chat öffnest

Fünfzehn Minuten auf Papier sparen eine Stunde Hin und Her mit dem Modell. Notiere zu jeder früheren Rolle: wie es vor dir war, was du getan hast, wie es danach war. Nimm jede überprüfbare Zahl — Menge, Fristen, Geld, Volumen, Anzahl Leute. Selbst „betreute 12 Kunden statt 7“ ist stärker als „baute die Kundenbasis aktiv aus“. Das ist der Rohstoff; das Verpacken übernimmt dann die KI.

Faustregel: wenn ein Fakt einen Anruf bei deiner früheren Chefin nicht übersteht, ist es kein Fakt, sondern ein Adjektiv. Adjektive wirken im Lebenslauf nicht, weil sie alle schreiben. Eine überprüfbare Aussage wirkt gerade deshalb, weil man Angst hat, sie hinzuschreiben — und das sieht man.

Schritt 2. Den Lebenslauf auf eine konkrete Stelle zuschneiden

Der Universal-Lebenslauf verliert fast immer gegen den zugeschnittenen. Viele Unternehmen nutzen Bewerbermanagementsysteme (ATS), die im Text nach Überschneidungen mit der Stellenbeschreibung suchen. Dazu kommt: im ersten Durchgang liest ein Mensch quer. Ziel ist, dass die für diese Stelle entscheidenden Wörter ehrlich im Lebenslauf stehen — und nicht auf Verdacht.

Der Prompt unten ist komplett ausgefüllt: er enthält bereits einen erfundenen Lebenslauf und eine erfundene Stellenanzeige. Drück auf „Starten“ und schau zu, wie das Modell das Paar auseinandernimmt. Danach setzt du deins ein.

Du bist eine erfahrene technische Recruiterin. Vergleiche den Lebenslauf der Kandidatin mit der Stellenanzeige.

LEBENSLAUF:
Maria K., 4 Jahre im Kundensupport eines SaaS-Produkts.
- Bearbeitete Anfragen per Chat und E-Mail, rund 60 Tickets pro Tag.
- Schrieb 40 Artikel für die Wissensdatenbank; Tickets zu diesen Themen fielen von 22 % auf 9 %.
- Schulte 5 neue Mitarbeitende; die Einarbeitungszeit sank von 6 Wochen auf 4.
- Überführte einen manuellen Report zu wiederholten Anfragen in eine Tabelle, 3 Stunden Ersparnis pro Woche.
- Englisch B2, Spanisch Muttersprache.

STELLE: Support Team Lead
Anforderungen: 3+ Jahre im Support; Erfahrung in der Führung eines Teams ab 5 Personen;
Arbeit mit CSAT und Erstreaktionszeit; Aufbau von Prozessen
und Dokumentation; Englisch C1; Erfahrung mit Automatisierung von Vorteil.

Gib genau drei Blöcke:
1) Was bei Maria wirklich zu den Anforderungen passt und wie man jeden
   Punkt in der Sprache der Anzeige umformuliert, OHNE Fakten zu ergänzen, die nicht im Lebenslauf stehen.
2) Welche Anforderungen sie nicht erfüllt — ehrlich, ohne Weichzeichner.
   Zu jeder: ist das ein K.-o.-Kriterium oder lässt es sich im Anschreiben auffangen?
3) Was du als irrelevant für genau diese Stelle streichst.

Zum Schluss eine Zeile: bewerben oder Zeit sparen. Begründe es.

Achte auf die Zeile „OHNE Fakten zu ergänzen“ — ohne sie malt dir das Modell bereitwillig Erfahrung dazu. Das ist keine Paranoia: KI-Halluzinationen im Lebenslauf werden im Gespräch zur Lüge, und eine einzige Nachfrage deckt sie auf. Und achte auf Block 2: ein Modell, das nicht ausdrücklich um Ehrlichkeit gebeten wurde, macht dir standardmäßig gute Laune.

Schritt 3. Ein Anschreiben, das nicht im Papierkorb landet

Ein Anschreiben funktioniert, wenn es eine Frage beantwortet: warum du und warum hier. Das Modell nimmt dir das leere Blatt gut ab, aber das Konkrete lieferst du: was dich an der Firma gepackt hat, welcher Teil deiner Erfahrung ihren Schmerz löst.

Eine Verbotsliste ist ein unterschätzter Kniff. Sie wirft das Modell aus seiner gemittelten Vorlage — es bleibt ihm schlicht nichts anderes übrig, als genauere Wörter zu suchen. Bitte gleich um zwei Varianten: vergleichen ist leichter als einen einsamen Text zu bewerten.

Schreibe ein Anschreiben im Namen der Kandidatin.

Kandidatin: Maria K., 4 Jahre im SaaS-Support.
Fakten, mit denen du arbeiten darfst (andere gibt es nicht, Erfinden ist verboten):
- 40 Artikel in der Wissensdatenbank, Tickets zu diesen Themen fielen von 22 % auf 9 %;
- schulte 5 Neue, die Einarbeitungszeit sank von 6 Wochen auf 4;
- Spanisch Muttersprache, Englisch B2.
Stelle: Support Team Lead in einer Firma, die einen Dienst für Arzttermine
baut und in den spanischen Markt geht.
Warum es sie reizt: sie erklärt seit drei Jahren Kompliziertes in einfachen
Worten, und hier braucht es das in einer neuen Sprache und auf einem neuen Markt.

Format: höchstens 150 Wörter, vier kurze Absätze, lebendiger Ton.
Verboten: "ich bin ein Teamplayer", "dynamisch wachsend",
"ergebnisorientiert", "Ihre Stellenanzeige hat mein Interesse geweckt", "umfangreiche Erfahrung".
Erster Absatz — sofort zur Sache, ohne Anlauf.
Benenne die Lücke direkt (Englisch B2 bei Anforderung C1) und geh ehrlich damit um.

Mach zwei verschiedene Varianten: eine zurückhaltende, eine mutige.
Schreib unter jede eine Zeile, bei welcher Art Hiring Manager sie ankommt.

Wie eine starke Anfrage grundsätzlich gebaut ist, steht im Artikel was ein Prompt ist und wie man ihn schreibt.

Schritt 4. Der Leere-Test

Das ist der schnellste Weg zu verstehen, warum dein Text nicht wirkt. Nimm ein fertiges Anschreiben — deins oder das der Maschine — und lass das Modell alles streichen, was auf jeden beliebigen Bewerber passen würde. Der Prompt unten enthält schon eine Probe typischer KI-Watte. Starte ihn und sieh, was übrig bleibt.

Unten steht ein Anschreiben. Arbeite als gnadenloser Redakteur.

ANSCHREIBEN:
"Guten Tag! Ihre Stellenanzeige als Projektmanager hat mein Interesse geweckt.
Ich bin ein zielstrebiger Spezialist mit umfangreicher Erfahrung in einer
dynamisch wachsenden Branche. Ich bin ein Teamplayer, löse Aufgaben effizient
und komme mit Multitasking gut zurecht. Meine Stärken sind
Kommunikationsfähigkeit, Verantwortungsbewusstsein und der Wille, mich
weiterzuentwickeln. Ich bin überzeugt, dass meine Erfahrung und meine
Fähigkeiten Ihrem Unternehmen nützen. Über ein Gespräch zu einer möglichen
Zusammenarbeit würde ich mich freuen."

Mach drei Dinge:
1) Schreib jeden Satz in eine Tabelle und daneben: würde er auf jeden
   beliebigen anderen Bewerber passen (ja/nein)? Nimm standardmäßig "ja" an.
2) Rechne aus, wie viel Prozent des Textes bleiben, wenn alle "ja" rausfliegen.
3) Stell mir 5 Fragen, deren Antworten daraus ein Anschreiben machen,
   das nur ein einziger Mensch auf der Welt schreiben könnte.
Schreib das Anschreiben nicht um. Ich will die Fragen, nicht deine Version.

Die letzte Zeile ist die entscheidende. Bittest du das Modell, „es schön umzuschreiben“, bekommst du dieselbe Watte in anderen Worten. Die Bitte um Fragen dreht es um: jetzt zieht es die Fakten aus dir heraus, statt Text zu produzieren.

Schritt 5. Interview-Probe

Das ist wohl die am meisten unterschätzte Anwendung. Das Modell kann die Interviewerin spielen und Fragen stellen — auch unangenehme. Der Prompt unten ist eigenständig: „Starten“ drücken und direkt im Chat antworten.

Du bist Hiring Manager für die Stelle Support Team Lead.
Führe mit mir ein Bewerbungsgespräch nach diesen Regeln:
- du stellst EINE Frage und hältst an, wartest auf meine Antwort;
- nach meiner Antwort sagst du kurz (2-3 Zeilen), was daran stark war,
  was schwach und welcher Fakt gefehlt hat;
- dann stellst du die nächste Frage, aufbauend auf meiner vorigen Antwort.
Insgesamt 8 Fragen. Komm unbedingt zu den unangenehmen: Lücke im Lebenslauf,
Branchenwechsel, Kündigungsgrund, Konflikt mit einer Führungskraft.
Lass eine ausweichende Antwort nicht durch — hak nach und verlange Konkretes.
Zeig nicht alle Fragen als Liste. Stell die erste und warte.

Fünf solcher Durchläufe, und im echten Gespräch hörst du keine Frage zum ersten Mal. Lass dir separat die Stellenanzeige entschlüsseln: „was steckt in Wahrheit hinter diesen Anforderungen, welchen Schmerz lösen sie, wonach wird gefragt“.

Und hier lohnt der Rückgriff auf unsere Messungen. Wir haben uns angesehen, wie bezahlte Kurse prüfen, ob eine Fähigkeit sitzt, und fanden das hier:

„you send your assignments and immediatly you got your results: 100% correct. I am still speechless. I put all that effort in and have no idea whether I my answer was correct or not.“ — Shinysheep, 21.09.2023, 1★ (Prompt Engineering for ChatGPT, Vanderbilt, 698.444 Eingeschriebene)

Das ist kein Pfusch des Autors. Das ist eine strukturelle Grenze: in einer Coursera-Lektion steckt kein Modell, also gibt es physisch nichts, womit dein Prompt geprüft werden könnte — bleibt das automatische „100% correct“. Daraus folgt eine einfache Erkenntnis zum Mitnehmen: jedes Lernen über Prompts ohne einen einzigen gestarteten Prompt ist Lesen übers Schwimmen. Genau dafür gibt es unter jedem Block dieses Artikels einen Knopf.

Der Prompt hat nicht funktioniert. Was du zuerst änderst

Der Abschnitt, dessen Fehlen die vier Zitate oben beklagen. Geh die Leiter von oben nach unten und ändere eine Sache pro Durchgang — sonst weißt du nie, was geholfen hat.

• 1. Dir fehlen Fakten, nicht Formulierungen. Die häufigste Ursache für Watte. Steht im Prompt keine einzige Zahl, kann das Modell rein physisch nicht konkret schreiben. Behebung: drei überprüfbare Fakten ergänzen. Test: hat die Antwort Substantive gewonnen und Adjektive verloren?
• 2. Es fehlt das Verbot. Das Modell mittelt, weil Gemitteltes sicher ist. Behebung: eine Liste mit fünf verbotenen Phrasen plus ein ausdrückliches „erfinde keine Fakten“. Test: sind die Schablonenwendungen verschwunden?
• 3. Es fehlt die Formatgrenze. „Schreib ein Anschreiben“ → eine Seite. „150 Wörter, vier Absätze“ → Wortwahl. Behebung: ein hartes Limit. Test: die Länge.
• 4. Es fehlen Rolle und Adressat. „Du bist ein Hiring Manager, der heute Abend 200 Anschreiben liest“ gibt dem Modell ein Aussortier-Kriterium. Behebung: eine Zeile Rolle. Test: setzt es jetzt Prioritäten?
• 5. Du bittest um Text, dabei müsstest du um Fragen oder Kritik bitten. Der am meisten unterschätzte Zug. Wechsle das Verb: nicht „schreib“, sondern „frag mich aus“, „zerlege das“, „finde die Löcher“. Test: hast du etwas Neues über dich erfahren?
• 6. Die Aufgabe klebt zusammen. „Schreib den Lebenslauf auf die Stelle um und gleich noch das Anschreiben“ sind zwei Aufgaben, das Modell macht beide mittelmäßig. Behebung: in zwei Anfragen teilen.
• 7. Erst jetzt — das Modell. Das Werkzeug zu wechseln lohnt zuletzt, wenn die ersten sechs Punkte erledigt sind. Meist ist es dann schon nicht mehr nötig.

Wenn die Antwort nach Schritt 5 immer noch gesichtslos ist, liegt das Problem fast sicher nicht am Prompt, sondern daran, dass du noch keinen formulierten Fakt hast. Eine unangenehme, aber nützliche Diagnose: zurück zu Schritt 1 und einen besorgen.

Acht Fehler, an denen man einen KI-Lebenslauf erkennt

• Ein Lebenslauf für alle Stellen. Zehn Minuten gespart, dafür sämtliche Bewerbungen verloren.
• Geliehene Erfahrung. Das Modell hat „Teamführung“ ergänzt, du hast es übersehen, und im Gespräch kam es hoch. Teurer als jede Lücke.
• Symmetrie. Vier Absätze gleicher Länge, in jedem drei Punkte. Lebende Menschen schreiben nicht so.
• Adjektive statt Zahlen. „Deutlich verbessert“ ist null Information.
• Wörter aus der Anzeige, hinter denen nichts steht. Das ATS lässt sie durch, ein Mensch fragt nach — und du schwimmst.
• Ein Anschreiben, das den Lebenslauf nacherzählt. Doppelt es den Lebenslauf, braucht es niemand.
• Korrektur per Synonym. „Effizient“ durch „wirkungsvoll“ zu ersetzen, bringt kein Gramm Konkretes. Die Detektoren haben damit nichts zu tun — du übermalst nur die Leere.
• Null eigene Kanten. Perfekte Glätte ist genau das Kennzeichen der Maschine.

Merkt die Recruiterin, dass es KI war?

Ehrliche Antwort: spezielle „KI-Detektoren“ arbeiten unzuverlässig und markieren regelmäßig menschlichen Text als maschinell — darauf sollte sich weder eine Recruiterin noch du verlassen. Aber ein erfahrener Mensch erkennt den Stil oft auch ohne Detektor: glatt, symmetrisch, voller Allgemeinplätze und ohne ein einziges Detail, das nur du wissen konntest. Erwischt wird nicht „KI“, erwischt wird die Leere. Deshalb ist der beste Schutz nicht das Umschreiben mit Synonymen, sondern Konkretes: Projektnamen, Zahlen, Umstände, deine Formulierungen.

• Lies den Text laut. Wenn du so nicht redest — schreib ihn um.
• Wirf jeden Satz raus, der auf jeden beliebigen Bewerber passen würde.
• Lass ein, zwei Kanten deiner Stimme stehen.

Die technische Seite — warum Detektoren danebenliegen und was sie überhaupt messen — steht separat im Artikel über KI-Text-Detektoren.

Was du der KI in keiner Form gibst

Ein Lebenslauf sind personenbezogene Daten: deine und manchmal fremde. Füg keine Daten früherer Kolleginnen und Kunden in den Chat ein, keine internen Firmendokumente, keine Geschäftsdetails unter NDA. Viele Dienste dürfen deine Eingaben standardmäßig zur Verbesserung ihrer Modelle nutzen — das lässt sich in den Einstellungen meist abschalten, und die DSGVO gibt dir Rechte daran, wie deine personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Einfache Gewohnheit: ersetze Vor- und Nachname, Telefon, Adresse und Links vor dem Einfügen durch „Kandidat“, „Stadt“, „X“. Auf die Qualität der Analyse wirkt sich das überhaupt nicht aus, und die Menge abgeflossener Daten sinkt auf null. Mehr dazu im Artikel über Privatsphäre im Umgang mit KI.

Lohnt sich dafür ein Kurs?

Wenn wir die Preise schon gezogen haben — hier sind sie, Stand 17.07.2026. Elf der zwölf Top-Kurse auf Udemy kosten 19,99 €, einer (The Complete AI Guide) 24,99 €. Und die kleine Entdeckung, für die sich der Ausflug in die API gelohnt hat: es gibt keinen Rabatt. Die Serverantwort liefert "saving_price": {"amount": 0.0}, "has_discount_saving": false, "discount_percent": 0. Preis und „voller Preis“ sind dieselbe Zahl: was im Schaufenster wie ein auslaufendes Angebot aussieht, ist auf dem Server schlicht der Preis.

Abos: Udemy Personal Plan — 20,00 €/Monat (Aktion 10,00 €/Monat). Coursera Plus — 50 €/Monat oder 343 €/Jahr mit 14 Tagen Rückgabe. Googles eigene Programme auf Coursera — 49 $/Monat nach 7 Tagen Testphase. Ein Vorbehalt, wo wir schon alles prüfen: den Preis des Udemy Personal Plan haben wir von der Landingpage genommen, nicht aus der API — udemy.com gibt dem Crawler ein 403. Das ist eine Stufe schwächer als das Rabatt-JSON, und wir sagen es lieber, als die Zahl als Messung zu verkaufen.

Und die Kirsche: die Prompt Engineering Specialization von Vanderbilt (138.967 Eingeschriebene, 39 Stunden) verlangt ein kostenpflichtiges ChatGPT+-Abo, um die Aufgaben zu machen. Eine Coursera-Lernende zahlt also 50 €/Monat für die Plattform plus separat für das Modell — und das alles, um Videos zu schauen und ein automatisches „100% correct“ zu kassieren.

Einwand gegen uns selbst: aus 10 % Unzufriedenen folgt nicht, dass ein Kurs schlecht ist — bei 90 % passt alles, und Ballingers 281.823 Leute haben da schon irgendwas gefunden. Wir haben nicht gemessen, ob jemand etwas gelernt hat; wir haben gelesen, worüber sie sich beschweren. Das sind zwei verschiedene Dinge. Der Schluss ist also vorsichtig: musst du bis Freitag einen Lebenslauf umschreiben, sind 16,5 Stunden Video das falsche Werkzeug. Willst du das Feld für die nächsten Monate durchdringen, kann ein Kurs passen — prüf nur vorher, ob es darin eine einzige Stelle gibt, an der du deinen eigenen Prompt startest und Feedback von etwas anderem als einer Lösungstabelle bekommst.

Mach es jetzt (20 Minuten)

Nimm eine Stelle, die dich wirklich interessiert, und fahr den Zyklus: Fakten auf Papier → Prompt zum Vergleich von Lebenslauf und Anzeige → Leere-Test → Korrekturen in deiner Stimme → Anschreiben mit 150 Wörtern → eine Interview-Probe. Ein solcher Durchgang bringt mehr als zehn wahllos verschickte Bewerbungen. Alle vier Prompts oben starten hier per Knopfdruck — fang mit dem Leere-Test an, er dauert eine Minute und ernüchtert meistens.

Willst du KI über die Jobsuche hinaus einsetzen, fang mit dem Artikel über KI für die Arbeit an. Wenn dich die Haltbarkeit deines Berufs umtreibt, sieh dir die Analyse an, ob KI deinen Job ersetzt. Interessiert dich die Rolle selbst, gibt es einen Text über den Beruf Prompt Engineer. Und wenn du einen Vorrat fertiger Vorlagen für jeden Tag willst, schau in die Prompt-Beispiele.