gaokao-match

name	gaokao-match
description	高考志愿规划——院校专业组匹配。根据画像数据执行排位密度判断、三年投档线查询和冲稳保专业组推荐。

gaokao-match：院校匹配 Skill

Codex 适配说明

• 在 Codex 中通过 $gaokao-match 或 /skills 选择本技能。
• 解析 [[name]] 引用时，读取 ../../references/name.md。
• 优先使用本项目本地数据服务，查不到时才按数据来源优先级降级。

功能说明

接收画像 JSON 数据，执行排位密度判断 → 投档线数据查询 → 冲稳保专业组匹配 → 提前批/专项评估。

使用方式

$gaokao-match <画像JSON文件路径>

从 gaokao-profile 流转时，数据对象直接传递，无需文件路径。

执行流程

Phase 2：排位密度判断

1. 优先通过本地数据服务查询一分一段表密度：query_rank_density(province, year, curriculum, rank)。
2. 只有在一分一段表有明确来源时，才计算同分人数或密度分区，并引用 [[chong-wen-bao-rules]] 调整冲稳保数量。
3. 广东物理类一分一段表缺失或无来源时，不得输出“同分人数较少”“竞争不密集”“排位密度较低”等无依据判断。
4. 无来源时使用默认中等密度配置：冲 3 个左右、稳 5-6 个、保 3-4 个，并写明： 由于广东物理类一分一段表尚未接入，本次按中等排位密度默认配置，排位密度待确认 [无来源]。

Phase 3：院校专业组匹配（国内常规批）

数据查询（优先使用本地数据库）

首选方案：gaokao-data-service 本地查询

python gaokao-data-service/main.py query --domain gaokao --province 广东 --year <年份> --rank <考生位次> --subject "<选科组合>" --curriculum "3+1+2物理"

本阶段只验收广东物理类主链路。查询返回专业组级别投档线，不得用学校整体最低投档线替代专业组线；返回字段至少包含 legalName、majorGroup、groupName、subjectRequirement、minScore、minScoreOrder、planEnrollNum、prevYearPlanNum、planChangePercent、source、confidence。

降级方案：WebSearch

当本地数据库无数据或数据为"待确认"状态时，按 [[data-source-priority]] 降级查询：

1. 百度高考API实时查询 gaokao.baidu.com/gk/gkschool/majorscore
2. 搜索"[省份] [年份] [选科类别] 本科批 投档线 专业组"
3. 获取2022/2023/2024（或最近三年）的投档分和位次

数据完整性检查：

• 先运行 python gaokao-data-service/main.py query --domain coverage 确认省份覆盖
• 广东物理类无覆盖则运行 python gaokao-data-service/crawler/baidu_api.py --provinces 广东 --years 2024 2023 2022 爬取
• 无法确认的数据单元格必须写 待确认 [无来源]

冲稳保筛选

使用 [[chong-wen-bao-rules]] 的位次比例规则。设 R=考生位次，L=专业组近年参考录取位次：

• 冲：0.85R <= L < 1.00R
• 稳：0.95R <= L <= 1.15R
• 保：1.15R < L <= 1.40R
• 过保/浪费：L > 1.40R，默认标注“过保/可能浪费位次”

输出 rank_ratio = L / R、rank_band、rank_band_reason。冲和稳允许小范围重叠，最终档位以风险审查后的结果为准。

三年位次趋势分析

对每个专业组做趋势判断（上升/下降/稳定）：

• 趋势上升的专业组需提高准入门槛
• 仅有一年数据的新增组：参考同层次院校类似专业，标注"参考值-新增组"

招生计划变化检查

• 优先使用数据服务返回的 planEnrollNum、prevYearPlanNum、planChangePercent
• 变化 >20% 的必须修正位次预期并标注"计划变动修正"
• 计划数无法稳定匹配时，不得当作“无风险”，必须标注 招生计划待确认 [无来源]

选科要求过滤

• 引用 [[subject-coverage]]，逐个核实专业组选科要求与考生选科组合是否匹配
• 不匹配则剔除

适配理由规范

每个推荐必须形成完整证据链：

画像特征 → 专业匹配点 → 排位匹配 → 预算匹配

示例：物理前10%+独立解题型 → 工科核心专业适配 → 该专业组近年参考位次约为考生位次的 1.08 倍，属于稳档 → 四年费用12万在预算内；招生计划变化待确认 [无来源]

额外考量维度

• 院校层次（引用 [[admission-tier-system]]）：标注985/211/双一流/省属重点
• 保研率：985 > 211 > 双非
• 转专业政策
• 地理位置与就业资源

专业组内排序策略

• 热门专业在前、冷门在后，拉开组内专业梯度
• 推荐大类招生专业组时：标注分流规则和热门专业分流竞争风险

Phase 3.5：提前批与专项计划评估

类型	适用条件	关注点
强基计划	顶尖学霸+基础学科兴趣	入围线、校测难度、专业限制
综合评价	有校测成绩加成	报名条件、校测时间冲突
公费师范生	有从教意愿	编制保障 vs 服务期约束
军校/公安	身体条件达标+政审	体检标准、服役年限
国家专项	脱贫县户籍	无此资格则跳过
地方专项	本省农村户籍	各省政策不同
高校专项	边远/贫困/民族地区+成绩优秀	需提前报名，可能已截止

提前批不影响本科批投档，但需注意部分提前批录取后不可放弃（引用 [[parallel-application-rules]]）。有资格则必须告知，不漏机会。无资格则标注"不适用"。

输出

档位	内容
排位密度判断	依据 + 冲稳保数量
🔴 冲	专业组推荐表（含三年位次、趋势、适配理由、来源标注）
🟡 稳	同上
🟢 保	同上
提前批/专项	资格评估表

推荐表格式

院校	专业组号	专业组名称	选科要求	2024投档分/位次	招生计划/变化	档位依据	适配专业	适配理由
院校名 [层次]	组号	组名	选科 [N]	分/名 [N]	计划/变化 [N]	1.08倍/稳	专业	证据链

参考

• [[chong-wen-bao-rules]] — 冲稳保规则
• [[subject-coverage]] — 选科覆盖率
• [[data-source-priority]] — 数据查询优先级
• [[admission-tier-system]] — 院校层次体系
• [[parallel-application-rules]] — 平行志愿规则