القائمة
基于推荐专业列表、考生画像与志愿列表，由 Agent 分析推荐院校并给出个性化理由， 输出结构化 school_recommendation.json。适用于高考院校推荐、选大学、冲稳保院校布局。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
高考志愿填报信息采集：以考生原生表述为准，收集省份、分数、选科等 API 必填项及兴趣、 家庭、就业方向等辅助信息，尽量不做改写与过度归纳，输出结构化 student.json。 适用于高考志愿咨询开场、考生信息登记、志愿填报前的信息收集。
调用高考智能推荐志愿表 API，根据考生基本信息及专业/城市/院校倾向（映射为 API 选填参数） 获取冲稳保志愿列表，解析为 parsed.json。适用于获取推荐院校、冲稳保志愿表、志愿 API 调用。
合并考生信息、志愿列表、专业推荐与院校推荐，生成融合分析与冲稳保志愿列表的 HTML 志愿填报报告。 适用于高考志愿报告生成、志愿填报方案输出、志愿表可视化。
基于考生画像与 API 志愿列表，由 Agent 分析推荐适合的专业方向、就业出口与具体专业清单， 输出结构化 major_recommendation.json。适用于高考专业推荐、选专业、就业方向分析。
"Professional PDF toolkit with four production lines: (1) Report - structured documents via ReportLab (reports, proposals, contracts, white papers) (2) Creative - visual design via JSON Blueprint → design_engine.py → Playwright snapshot (posters, infographics, invitations, dashboards). The LLM acts as Art Director outputting ONLY JSON spatial blueprints; convert.blueprint compiles to pixel-perfect PDF. (3) Academic - scholarly work via LaTeX/Tectonic (papers, theses, math-heavy documents) (4) Process - manipulate existing PDFs (extract, merge, split, fill forms, convert) Auto-routes based on document type. Includes ATS/creative/academic resume sub-paths.
Presentation creation, editing, and analysis for .pptx files: (1) Creating new presentations, (2) Modifying or editing content, (3) Working with layouts, (4) Adding comments or speaker notes. Academic/paper-based presentations use the embedded Beamer module at end of this file (PDF output only).
| name | gaokao-recommend-schools |
| description | 基于推荐专业列表、考生画像与志愿列表，由 Agent 分析推荐院校并给出个性化理由， 输出结构化 school_recommendation.json。适用于高考院校推荐、选大学、冲稳保院校布局。 |
本 Skill 是流水线的第四步：在已确定专业方向的基础上，从 parsed.json 中推荐院校并说明理由。
student.json + parsed.json + major_recommendation.jsonstudent.json — 意向城市、家庭、就业方向等parsed.json — 院校标签、城市、冲稳保档位、录取概率major_recommendation.json — 已推荐专业及方向，用于判断院校专业契合度preferred_cities、城市产业机会（可参考 career_reference.md 城市表）、院校层次（985/211/双一流等）。modal 推荐理由。major_recommendation.json 的关联recommended_schools 每项的 university_name、university_code 必须与 parsed.json 完全一致。
保存为 output/school_recommendation.json，结构见 examples/school_recommendation_template.json。
{
"school_strategy": "院校布局策略（冲/稳/保如何分配）",
"recommended_schools": [
{
"university_name": "...",
"university_code": "...",
"modal": {
"title": "学校推荐原因：...",
"body": "<h4>推荐原因</h4><ul><li>...</li></ul>"
}
}
]
}