课外一格
汉语言文学 / 中文

中文类学生,怎么用 AI 做出能写进简历的项目

文科生做项目的门槛正在变低:一个资料库网页或一份文本数据分析,就能证明你会用新工具处理老问题。

适用专业:汉语言文学、汉语国际教育、秘书学、古典文献学

专业 AI 场景预判

AI 最可能在这 3 个地方拉开差距

标签是这件事该用哪一类工具:普通问答、长文处理、项目修改,还是成果制作。

长文处理

文献和资料整理

作家年谱、研究综述先让 AI 梳理脉络,再回原文核对每一个出处。

常用:Kimi(读 PDF)、秘塔AI搜索、DeepSeek

项目修改

文本数据分析

用 Python 统计词频、人物关系,给文学研究加一个数据视角。

常用:Trae(SOLO 模式)、Qoder CN(原通义灵码)、CodeBuddy

成果制作

学习工具制作

把古诗文和知识点做成学习卡片或小工具,适合师范和国际中文教育方向。

常用:百度秒哒、Kimi PPT 助手、WPS AI

想看更细的分析?用“汉语言文学”生成完整的专业预判(网站收录了 93 个专业类,可以换成你自己的专业)。

THREE PROJECTS

3 个 7 天能完成的项目

每个项目都只用国内能直接使用的工具,第 7 天能交出一个可以展示的成果。

项目 1

作家资料库网页

为一位作家做年表、作品列表和研究文献索引,所有引文回原书核对。

工具
秘塔AI搜索(学术)、Trae
交付
资料库网页
简历可以这样写:建立某作家资料库网页,整理年表、作品与研究文献索引。
项目 2

古诗文学习卡片工具

选 30 首诗词做注释卡片和自测功能,注释以权威注本为准。

工具
Trae 或 百度秒哒
交付
学习卡片小工具
简历可以这样写:开发古诗文学习卡片工具,含 30 首作品注释与自测功能。
项目 3

一部作品的文本数据分析

统计一部作品的高频词和人物出场次数,用图表呈现,再写一段文学解读。

工具
Trae(Python)
交付
分析报告 + 图表
简历可以这样写:对一部作品进行词频与人物出场统计,结合图表完成文本分析。
7 DAYS

以“作家资料库网页”为例,这 7 天怎么排

  1. D1 选项目、装工具:确定做“作家资料库网页”,装好 秘塔AI搜索(学术),让 AI 把项目拆成 7 天计划。
  2. D2 大纲和合格标准:对照课程评分标准或实习岗位要求,列出这个项目要证明的能力,写下“做到什么算合格”。
  3. D3 资料表和初版:把要用的资料和数据整理成表,每一行都能追到出处;再自己做出最核心的初版。
  4. D4 复核,写进简历:任挑 3 处数字或引用回原文核对,再写出简历项目描述和 1 分钟讲稿。
  5. D5 做成展示页:做出“资料库网页”,放进一个能打开、能截图的展示页。
  6. D6 整理成果包:整理项目一页纸、展示页、资料表、过程截图和 AI 使用说明。
  7. D7 复盘和下一步:写复盘卡,看这 7 天实际用了多少次 AI,再决定下一个 30 天做什么、工具要不要升级。

边界提醒:引文和注释以权威版本为准;课程论文正文自己写。

已经做完 7 天?生成结营海报,把你的项目发给同学看看。