| 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。 |
推荐院校与理由
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。
上下游
输入
student.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
Agent 分析任务
- 优先推荐包含已推荐专业或优势学科与专业方向契合的院校。
- 结合
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)。
- 兼顾冲/稳/保布局:核心目标放稳档,冲顶名校与保底院校均需有代表。
- 挑选 6–12 所院校,每所撰写个性化
modal 推荐理由。
推荐理由应覆盖
- 地域优势:城市产业与实习就业资源
- 院校层次:标签与社会认可度
- 专业契合:与
major_recommendation.json 的关联
- 录取性价比:档位与概率是否匹配考生诉求
硬性约束
recommended_schools 每项的 university_name、university_code 必须与 parsed.json 完全一致。
输出
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>"
}
}
]
}
向用户交付
- 保存 JSON 绝对路径
- 用自然语言解读院校推荐逻辑与梯度布局
附加资源