44/ 50
＋ Preserves key figures and roles in a natural cut.
－ The cut is about 394 characters, not the stated 389.
Cut a cover letter to the character limit
Removes whole sentences rather than trimming every line, and reports what was cut.
| Category | Job search › Cover letter |
|---|---|
| Tags | RewritingProofreadingJob seeker |
Cut this to target chars given below characters including spaces. Rules: 1. **Specific facts survive longest** — figures, durations, roles. 2. Cut in this order: connective phrasing, repetition, generalities, adjectives. 3. **Delete whole sentences rather than chopping every sentence short.** Uniformly shortened sentences read worse than fewer complete ones. 4. Below the cut version, list **what you removed and why**, so I can restore any of it. 5. **If the target cannot be reached without losing something that matters, do not force it.** Say what the minimum workable length is and why. ⚠️ ***Use only what I gave you. Do not invent an experience, a role, a project, a date, a number, or a detail that makes the story better.*** **Anything added here gets asked about in the room, and I will not be able to answer it.** Where the material is too thin, **say what is missing and ask.**
After pasting, fill in the fields at the bottom (Target characters · Source text)
What this prompt does
Trimming every sentence equally makes the whole thing thinner. This deletes low-density sentences and refuses to hit a target that costs something material.
Model comparison
ChatGPT is the most natural and concise but misstates its character count. Gemini follows the cutting rule best but is overly verbose, while [C] is absent.
40/ 50
＋ Faithfully applies whole-sentence cuts and explains them.
－ The character count is inaccurate and the notes are too long.
| Criterion | ChatGPT | Gemini | Leader |
|---|---|---|---|
| Instruction following | 8 | 9 | Gemini +13% |
| Accuracy | 8 | 8 | Tie |
| Specificity | 10 | 10 | Tie |
| Structure | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| Right length | 9 | 5 | ChatGPT +80% |
Scored 1–10 by gpt-5.6-sol with model names hidden (2026-09-25). This is an AI review, not a measurement.
Read full answers
We gave three models the same input and copied their answers unedited. Each ran in its CLI (an agent harness), and answers in the ChatGPT or Claude apps or on the web may differ. Outputs are in Korean.
Target characters: 400자 Source text: 저는 대학교 재학 시절부터 마케팅 데이터를 다루는 일에 관심이 많았습니다. 특히 숫자를 통해 소비자의 행동을 이해하고, 그 행동을 바탕으로 더 나은 의사결정을 내리는 과정에 큰 흥미를 느꼈습니다. 그래서 졸업 후 바로 데이터 기반 마케팅을 경험할 수 있는 곳을 찾았고, 뷰티 이커머스 스타트업인 글로시데이에서 마케팅 인턴으로 근무하게 되었습니다. 그곳에서 저는 메타 광고 캠페인을 직접 운영할 기회를 얻었고, 월 1,500만원 규모의 예산을 관리하며 광고 소재별 성과를 매주 분석했습니다. 이 과정에서 GA4를 활용해 유입부터 구매까지의 퍼널을 꼼꼼히 추적했고, 이탈이 가장 많이 발생하는 구간을 찾아내 랜딩페이지 3종에 대해 A/B 테스트를 진행했습니다. 여러 차례의 시행착오 끝에 전환율을 2.1%에서 2.8%로 개선할 수 있었고, 이 수치는 팀 내에서도 의미 있는 성과로 인정받았습니다. 이 경험을 통해 저는 단순히 광고를 집행하는 것을 넘어, 데이터를 기반으로 가설을 세우고 이를 검증해나가는 과정 자체가 마케팅의 핵심이라는 것을 깨달았습니다. 앞으로도 이러한 데이터 기반 사고방식을 바탕으로 더 큰 규모의 브랜드에서 의미 있는 성장을 만들어내는 마케터로 성장하고 싶습니다.
대학교 재학 시절부터 숫자로 소비자 행동을 이해하고, 이를 바탕으로 의사결정하는 마케팅에 관심이 있었습니다. 졸업 후 뷰티 이커머스 스타트업 글로시데이에서 마케팅 인턴으로 근무하며 메타 광고 캠페인을 직접 운영했습니다. 월 1,500만원 예산을 관리하고 광고 소재별 성과를 매주 분석했으며, GA4로 유입부터 구매까지 퍼널을 추적했습니다. 이탈이 큰 구간을 찾아 랜딩페이지 3종 A/B 테스트를 진행한 결과, 전환율을 2.1%에서 2.8%로 개선했고 팀 내에서도 의미 있는 성과로 인정받았습니다. 이 경험을 통해 단순한 광고 집행을 넘어, 데이터 기반으로 가설을 세우고 검증하는 과정이 마케팅의 핵심임을 배웠습니다. 앞으로도 데이터 기반 사고로 브랜드의 성장을 만드는 마케터로 성장하고 싶습니다.
(공백 포함 389자)
제거·축약한 내용:
- 대학 졸업 후 바로 경험할 곳을 찾았다는 설명: 지원 동기 흐름에 직접 필요하지 않아 축약했습니다.
- “여러 차례의 시행착오 끝에”: 결과를 강화하는 표현이지만 없어도 사실관계가 유지되어 삭제했습니다.
- “꼼꼼히”: 의미가 중복되는 수식어라 삭제했습니다.
- “더 큰 규모의”: 구체적 근거가 없어 일반화로 판단해 삭제했습니다.
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