Claude vs ChatGPT vs Gemini: тест на одному резюме

Питання "який AI найкращий для резюме" вже набридло всім. Бо зазвичай відповідь - це або реклама, або "всі хороші по-своєму". Ні. Я взяв одне реальне резюме бекенд-розробника, дав кожній моделі три однакові задачі і подивився, шо вийшло. Claude 5 Sonnet, ChatGPT o3, Gemini 2.5 Pro. Один кейс, один промпт, чесне порівняння.

Кейс: що за резюме і які задачі

Резюме - це Senior Backend Engineer, 6 років досвіду, Python/Django, трохи Go, переїхав до Польщі після 2022-го. Є пропуск у роботі з лютого по вересень 2022 року. CV написане самостійно, англійською, з купою загальних фраз і без жодного числа в буллетах. Типовий кейс, таких тисячі.

Три задачі для кожної моделі були однакові. Перша - написати новий Summary розділ на основі наданого CV. Друга - дати фідбек на існуючий буллет і переписати його краще. Третя - пояснити пропуск у роботі одним реченням для секції досвіду. Кожній моделі я давав абсолютно однаковий контекст і однаковий промпт.

Задача 1: написати Summary з нуля

Тут Claude 5 Sonnet відразу виграє. Він написав Summary на 4 речення, де є конкретна технологія, конкретний тип компаній (product, 50-200 осіб) і натяк на результат. Без "passionate about" і без "results-driven professional". Текст звучить як людина, а не як шаблон з LinkedIn 2018 року.

ChatGPT o3 написав теж непогано, але трохи довше і з одним кліше на початку. "Experienced backend engineer with a passion for..." - ну от, привіт. Потім текст ставав кращим, але перше речення вже зіпсувало враження. Якщо ти надсилаєш CV рекрутеру, перше речення Summary - це перше, що він читає. Воно або чіпляє, або ні.

Gemini 2.5 Pro написав найдовше і найбільш "гладко". Три абзаци замість чотирьох речень. Красиво, але не для резюме. Summary у CV - це не есе, це 3-5 речень максимум. Gemini явно не зрозумів формат або просто не вміє стримуватись.

• Claude 5 Sonnet: конкретно, по-людськи, правильний обсяг. Можна вставити в CV без правок
• ChatGPT o3: хороший текст з одним кліше на початку. Треба підправити перше речення
• Gemini 2.5 Pro: добре написано, але занадто довго. Треба різати мінімум вдвічі

Задача 2: фідбек на буллет і переписати

Ось оригінальний буллет з CV: "Worked on improving the performance of the main API service." Класичний приклад того, шо нічого не говорить. Я попросив кожну модель пояснити, чому цей буллет слабкий, і написати сильнішу версію, уточнивши, що API обробляв 10 млн запитів на добу і вдалося скоротити latency з 800ms до 210ms.

Тут ChatGPT o3 здивував. Його фідбек був найточнішим: пояснив конкретно, шо відсутня дія, відсутній масштаб і відсутній результат. Три окремі проблеми, три окремі причини. А потім написав буллет, де всі три були закриті. Ось його версія: "Reduced P99 latency from 800ms to 210ms on a high-traffic API serving 10M daily requests by profiling bottlenecks and rewriting 3 critical query paths." Добре.

Claude дав трохи менш деталізований фідбек, але переписаний буллет теж був хорошим. Різниця невелика. Gemini у цій задачі видав фідбек загального характеру - "буллет занадто розмитий, потрібно додати кількісні показники" - що правда, але будь-який джун-рекрутер скаже те саме. Нічого actionable. Переписаний буллет у Gemini теж вийшов, але менш технічно точним: він написав "latency" без уточнення метрики (P99, P95, average?), що для бекенд-ролей виглядає трохи лінькувато.

Задача 3: пояснити пропуск у роботі

Ось де стає цікаво. Пропуск з лютого по вересень 2022 - це для більшості українців очевидно шо. Повномасштабне вторгнення, хтось евакуювався, хтось допомагав родині, хтось добровільно записався, хтось просто не міг нормально працювати місяцями. Я дав моделям мінімальний контекст: "relocated from Ukraine to Poland, gap due to war circumstances."

Claude написав найбільш гідне речення. Без сорому, без зайвих пояснень, нейтрально і фактично: "Relocated from Ukraine to Poland following the full-scale Russian invasion (Feb-Sep 2022); stabilised family situation and resumed professional work remotely." Людина з таким реченням у CV не виглядає як така, що виправдовується. Вона виглядає як людина, що пройшла через складний момент і рухається далі.

ChatGPT o3 дав варіант трохи більш "корпоративний": "Career transition period due to geopolitical circumstances, during which I focused on relocation and family stability." Технічно правильно, але "geopolitical circumstances" - це така евфемістична штука, що звучить трохи дивно, якщо знаєш контекст. З іншого боку, для нейтральних ринків (США, Канада) це може бути навіть краще.

Gemini написав найдовше і поставив пропуск у позитивне світло через "volunteering and community support activities." Але я такого не вказував у контексті. Він вигадав. Це погано. Якщо рекрутер спитає на співбесіді "а розкажіть про волонтерство" - людина буде в незручному становищі. Ніколи не дозволяй AI вигадувати факти у твоєму CV.

Хто реально економить час

Час - це не тільки те, скільки секунд генерує модель. Це скільки правок ти робиш після. Якщо модель генерує швидко, але ти ще 20 хвилин виправляєш - то це не економія часу, це ілюзія швидкості.

• Claude 5 Sonnet: найменше правок після генерації. Summary пішов у фінальний CV майже без змін. Для більшості задач - найкращий по співвідношенню якість/зусилля
• ChatGPT o3: трохи більше правок (перше речення Summary, нейтральність формулювань), але фідбек на буллети - найточніший. Добре використовувати саме для аналізу і переробки існуючих буллетів
• Gemini 2.5 Pro: генерує найбільше тексту, але також вимагає найбільше редакції. Схильний до галюцинацій у деталях. Добре підходить для мозкового штурму варіантів, але не для copy-paste у CV

Коротке зведення: яку модель і коли

Нема сенсу вибирати одну модель і використовувати її для всього. Кожна з трьох має свою зону, де вона сильніша. Ось як це виглядає на практиці, якщо ти зараз у пошуку роботи і хочеш не експериментувати, а просто отримати результат.

1. 1Пишеш Summary або переробляєш всю структуру CV - Claude 5 Sonnet. Він найкраще розуміє формат і пише по-людськи з першого разу
2. 2Аналізуєш конкретний буллет або хочеш детальний фідбек на секцію - ChatGPT o3. Він більш аналітичний і чітко розкладає проблему по поличках
3. 3Шукаєш варіанти формулювань, хочеш 5 різних версій одного буллету - Gemini 2.5 Pro. Він генерує багато варіантів, з яких можна вибрати. Але перевіряй факти
4. 4Пояснюєш чутливий контекст (пропуск 2022, релокація) - Claude або ChatGPT. Gemini тут ненадійний, бо схильний додавати незазначені деталі

Реально ж більшість людей просто хочуть щоб хтось подивився на їхнє CV і сказав, де конкретно погано. Для цього є AI CV Analyzer від Trackr - він дає лінійний фідбек по кожній секції, ATS-оцінку і конкретні пропозиції, без того щоб ти сам формулював промпти для трьох різних моделей.

Один момент, який усі пропускають

Жодна з моделей не знає твого ринку так само добре, як ти. Вони не знають, яка компанія в тебе таргетована, яке у неї ATS, яку культуру вона декларує у JD. Claude може написати чудовий Summary, але якщо він не відповідає конкретній вакансії - він просто красивий текст, а не інструмент.

Тому перед тим, як давати будь-якій моделі промпт на CV - прочитай вакансію і дай моделі контекст: посада, компанія, ключові вимоги. Це збільшує якість відповіді в рази, для будь-якої з трьох. Якщо ти не знаєш, як правильно читати опис вакансії, є окрема стаття про те, як читати JD очима рекрутера.

• Завжди давай моделі контекст: роль, компанія, 3-5 ключових вимог з JD
• Ніколи не використовуй текст, який AI додав сам без твоїх даних (особливо факти, дати, назви проєктів)
• Перевіряй технічну точність буллетів: метрики мають бути правильно названі (P99, не просто "latency")
• Якщо стаєш пастою текстів з AI без перевірки - рекрутер це відчує на першому дзвінку

Коротко: Claude 5 Sonnet для написання, ChatGPT o3 для фідбеку, Gemini для варіантів. А щоб не жонглювати трьома вкладками і не пам'ятати, якій моделі що давав - можна просто тримати весь процес в одному місці. AI Coach у Trackr прив'язаний до конкретної вакансії і знає контекст з твого CV одразу.