本文系统解答了Python项目经历如何写：先基于岗位做高匹配度筛选，再用STAR+IMPACT结构呈现背景、动作、结果与业务影响，核心以量化指标与工程证据支撑可信度，并补充工程化、协作与交付闭环。文中给出数据分析、后端与爬虫三种可复用模板、弱强对比表、ATS关键词嵌入策略及度量方法；同时结合行业趋势（Stack Overflow 2024、GitHub 2024）指出AI与数据工作负载下的能力重点。对于团队协作场景，可在项目里说明如何借助一体化研发管理系统（如PingCode）提升从需求到发布的可见性与复盘效率，最终形成可验证、可讨论、可迁移的项目叙述。

本文系统阐述如何填写岗位工作经历，核心在结构化与量化：采用逆序时间与STAR法则呈现职责与成果；从职位描述中提取关键词优化ATS识别；用KPI、OKR、ROI等指标与可验证链接增强可信度；并根据行业差异场景化描述项目与协作。文中给出表格对比示例与审阅清单，强调隐私与合规，同时建议结合项目系统数据整理素材。在研发与通用协作场景，可分别用PingCode与Worktile导出里程碑与活动记录，降低整理成本并完善证据链。

本文围绕岗位匹配、量化成果和清晰叙事提出编写工作经历的系统方法，强调从职位描述抽取关键词并融入职责与成果，用STAR法构建情境—行动—结果的闭环，以业务与技术指标量化影响，同时兼顾ATS解析与招聘者阅读体验；通过选择合适的简历结构、管理项目证据链、链接作品集与社媒、遵守隐私合规及借助协作工具提升记录与更新效率，形成可信、可验证且便于面试延展的工作经历呈现方式。