gaokao-recommend-majors

name	gaokao-recommend-majors
description	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。

推荐专业与就业方向

本 Skill 是流水线的第三步：纯 Agent 分析，无规则脚本。结合考生兴趣、成绩、就业意向与 parsed.json 中的真实专业，产出个性化专业推荐。

上下游

• 上游：student.json + parsed.json（来自信息采集与获取志愿）
• 下游：gaokao-recommend-schools 读取 major_recommendation.json

输入

1. student.json — 考生完整画像
2. parsed.json — 冲/稳/保志愿及每校 majors（含 claim 选科要求、录取概率）

Agent 分析任务

1. 阅读 career_reference.md 了解常见专业大类与就业出口（参考，非硬规则）。
2. 综合选科要求、各科成绩、兴趣、家庭、就业方向，判断 2–4 个专业方向（major_directions）。
3. 从 parsed.json 中挑选 8–15 个最契合的具体专业，写入 recommended_majors。
4. 撰写综合开篇 intro 与整体策略 strategy（专业优先视角）。

硬性约束

recommended_majors 每项的 university_name、university_code、major_name、major_code 必须与 parsed.json 完全一致，否则最终报告无法显示 🔥 标签。

生成前在 parsed.json 中检索确认字段值。

输出

保存为 output/major_recommendation.json，结构见 examples/major_recommendation_template.json。

{
  "student": { "...辅助画像字段..." },
  "intro": "综合测评开篇（HTML 可用 <strong>）",
  "strategy": "填报策略（专业视角）",
  "major_directions": [
    { "icon": "🧑‍💻", "title": "...", "match_level": "极高", "description": "..." }
  ],
  "recommended_majors": [
    {
      "major_name": "...",
      "major_code": "...",
      "university_name": "...",
      "university_code": "...",
      "modal"      
    
  

向用户交付

• 保存 JSON 绝对路径
• 用自然语言解读推荐的专业方向与 Top 专业理由

附加资源

• career_reference.md — 专业/职业方向参考