Linkedin资料痛点优化 Linkedin资料痛点优化 提示词
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更新时间：2025.07.26
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API在线试用与对比

Linkedin资料痛点优化API是一款专为职业社交平台用户设计的智能工具，能够快速分析用户的Linkedin个人资料，提取5个主要痛点并提供针对性的改进建议。无论是求职者还是职业顾问，该API都能帮助提升内容质量和专业形象，适用于求职准备、职业规划和内容评估等场景。

多种同类提示词：

试用的同时，横向对比各API的核心指标，以可视化数据辅助技术选型，确保评估客观高效。 查看API对比报表 做出明智的决策，数据包括： API性能、 定价、 提示词质量、 API试用与评价

Linkedin资料痛点优化验证工具

资料内容
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包含建议
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async function promptDiscoverLinkedinPain() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/prompt_discover_linkedin_pain';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Accept': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改； Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘，复制API key
        },
        body: {"profileContent":"string","language":"中文","maxPainPoints":123,"includeSuggestions":true}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
promptDiscoverLinkedinPain()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));

更快的集成到AI及应用

无论个人还是企业，都能够快速的将API集成到你的应用场景，在多个渠道之间轻松切换。

API特性

多个API渠道路由
统一API key调用
标准化接口设计
获取API key→查看API接口→

产品定位与价值

你是否曾经因为Linkedin个人资料不够吸引人，而错失了理想的工作机会？Linkedin资料痛点优化API能够帮助你找到资料中的关键问题点，并提供具体的优化方向。它就像一个随时在线的职业顾问，快速诊断你的资料问题。

对于求职者来说，优化Linkedin资料可能是一个费时又令人头疼的任务。这个API通过智能分析，为你节省了大量时间，并且确保结果更精准、更专业。无论是你的个人简介、工作经历，还是联系方式，都能被全面检测。

最终，这款API能为你带来立竿见影的效果：提升资料的专业度，增强求职竞争力，帮助你在职业发展中脱颖而出。如果你是职业顾问或招聘人员，它还能让你的工作更加高效，让客户或企业更满意。

核心功能

🚀 痛点识别

智能提取Linkedin资料中的5个主要痛点，覆盖个人简介、工作经历等多个维度。

✨ 改进建议

针对每个痛点提供具体、可操作的优化建议，帮助用户快速提升资料质量。

🌐 多语言支持

支持多语言资料分析，满足全球用户需求，包括中文、英文等语言。

📄 结构化输出

生成清晰的分析报告，包括痛点列表、优化建议和整体总结，便于用户直接应用。

功能示例

示例 1:分析求职者的Linkedin个人资料

输入：资料内容: 'John Doe是一名拥有5年网页开发经验的软件工程师...', 语言: '英文', 最大痛点数: 5, 包含建议: true

输出：痛点: ['个人简介缺乏具体成就描述', '工作经历未突出关键技能', '未提供个人联系方式', '缺少推荐信或认可内容', '未更新最近的职业经历'], 建议: ['在个人简介中增加明确的项目成果和成就。', '补充关键技能描述，并与职位需求相关联。', '在个人资料中添加电子邮件或其他联系方式。', '请求同事或客户为您撰写推荐信并上传。', '更新最近的职业经历，并详细描述职责和成果。'], 分析总结: '资料内容较全面，但在细节描述和联系方式方面有较大改进空间。'

示例 2:优化职业顾问客户的资料

输入：资料内容: 'Jane Smith是一名市场营销专家，擅长品牌推广和客户关系管理...', 语言: '中文', 最大痛点数: 3, 包含建议: true

输出：痛点: ['未突出关键项目成果', '缺少职业目标的清晰阐述', '工作经历描述过于简单'], 建议: ['添加关键项目的具体成果数据，例如销售额增长或市场份额提升。', '在简介中明确阐述职业目标，表明未来发展方向。', '补充每段工作经历的具体职责和成就，增强说服力。'], 分析总结: '资料内容具有一定吸引力，但在项目成果和职业目标方面需要进一步优化。'

示例 3:评估候选人的Linkedin资料

输入：资料内容: 'Michael是一名数据分析师，专注于大数据处理和可视化...', 语言: '英文', 最大痛点数: 4, 包含建议: true

输出：痛点: ['未提及使用过的具体工具', '缺少团队合作经验的描述', '未提供教育背景信息', '简介内容过于简短'], 建议: ['详细列出使用过的数据分析工具，例如Python、Tableau等。', '补充参与过的团队项目经验，并说明个人贡献。', '在资料中添加教育背景信息，包括专业和学位。', '扩展个人简介内容，增加更多细节以吸引注意。'], 分析总结: '资料的技术背景较强，但在团队合作和教育信息方面存在较大改进空间。'

目标用户画像

1
求职者
希望通过优化Linkedin资料提升求职竞争力，吸引更多招聘人员关注的用户。
2
职业顾问
为客户提供职业优化指导的顾问，需要高效分析客户资料并提供优化建议。
3
招聘人员
希望快速评估候选人资料的企业招聘人员，用于筛选潜在人才。
4
内容创作者
专注于职业发展内容的创作者，需高效生成Linkedin优化的相关内容。

应用场景

💼 求职前优化资料
用户在求职前使用API分析Linkedin资料，识别影响专业形象的痛点，并根据建议进行改进，从而提升求职成功率。
📋 职业顾问优化客户资料
职业顾问使用API快速分析客户的Linkedin资料，生成详细的痛点和建议报告，为客户提供高效的优化服务。
🔍 招聘人员筛选候选人
企业招聘人员通过API分析候选人的Linkedin资料，快速识别潜在不足，为招聘决策提供支持。
🖋 内容创作与优化
内容创作者使用API生成关于Linkedin资料优化的实用建议和案例，为其内容创作提供灵感和支持。

常见问题

是否支持多语言分析？

API支持多语言生成，包括中文、英文等，具体语言可通过参数设置。

如何确保资料内容的隐私？

API不存储用户提供的资料内容，所有分析均在调用过程中完成，确保数据安全。

痛点数量是否可以调整？

可以，用户可通过参数设置需要返回的痛点数量，范围为1到5。

改进建议是否具体可操作？

是的，API提供的改进建议均为具体且可操作的内容，便于用户直接应用。

分析结果是否可以下载？

目前API仅支持返回结构化分析结果，用户可自行复制或将结果保存到本地。

API接口列表
Linkedin资料痛点优化
Linkedin资料痛点优化
1.1 简要描述
Linkedin资料痛点优化API是一款专为职业社交平台用户设计的智能工具，能够快速分析用户的Linkedin个人资料，提取5个主要痛点并提供针对性的改进建议。无论是求职者还是职业顾问，该API都能帮助提升内容质量和专业形象，适用于求职准备、职业规划和内容评估等场景。
1.2 请求URL
www.explinks.com
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
profileContent String 是 Linkedin个人资料内容，用于分析痛点，例如个人简介、工作经历等。
language String 英文 是 资料内容的语言类型，例如“英文”、“中文”等。
maxPainPoints Int 5 否 需要返回的痛点数量，默认值为5。
includeSuggestions Boolean true 否 是否包含改进建议，默认值为true。
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
painPoints Array 识别出的痛点列表，每个条目为一个痛点描述。
suggestions Array 针对每个痛点的优化建议列表，顺序与痛点一一对应。
analysisSummary String 整体分析总结，例如“资料整体内容较强，但需优化具体描述”。
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
1.7 示例 
请求参数
{}返回参数
{}错误码
{}