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description	高考录取数据智能检索策略。政策优先——先搜政策再查数据。年份敏感信息从config.json动态读取。

高考录取数据智能检索策略

本 skill 不依赖本地数据库。所有数据通过 WebSearch 实时获取。

启动时先读取 ../config.json，获取当前年份、改革进度、政策搜索关键词等配置。

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第一步：政策研究（必须最先执行）

先搞清楚规则，再查数据。不知道规则就查数据是浪费时间。

从 config.json 读取 policy_search_keywords，用 WebSearch 依次搜索：

A. 省级政策（必搜）

[省份] [current_year] 高考 招生政策 新变化
[省份] [current_year] 高考 志愿填报 批次设置
[省份] [current_year] 高考 录取规则 调整

确认： 批次设置有没有变？志愿模式有没有变？填报数量有没有变？

B. 全国性政策（必搜）

[current_year] 强基计划 招生 变化 新增专业
[current_year] 综合评价 招生简章 新增院校
[current_year] 教育部 新增专业 撤销专业
[current_year] 公费师范生 免费医学生 定向招生 政策

确认： 有没有新的特殊通道？有没有专业新增/撤销？定向政策有没有变化？

C. 目标院校政策（确定候选校后搜索）

[院校名] [current_year] 招生章程 新变化
[院校名] [current_year] 新增专业 撤销专业 大类招生

政策输出格式（内部记录）

[省份] [年份] 政策摘要：
- 批次/模式变化：[有/无，具体说明]
- 新增特殊通道：[如有]
- 选科要求变化：[如有]
- 对推荐策略的影响：[具体]

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第二步：确定查询参数

从考生信息中提取：省份、年份（默认current_year）、科类/选科、批次、目标院校。

科类映射（从 config.json 的 reform_timeline 推导省份的高考模式）：

• 传统文理 → 文科/理科
• 3+3 → 综合
• 3+1+2 → 物理类/历史类（"理科"→"物理类"、"文科"→"历史类"）

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第三步：录取数据检索（在政策研究之后）

3.1 一分一段表

[省份] [年份] 高考 一分一段表 [科类]

优先源：省教育考试院 > 阳光高考网 > 掌上高考

3.2 批次线

[省份] [年份] 高考 录取分数线 [科类] 批次线

注意：如果政策研究发现批次有变化，搜索时要考虑新旧批次的对应关系。

3.3 院校投档线（近3年）

[院校名] [年份] 在[省份] 录取分数线 位次 [科类]
[院校名] [年份] 各专业录取分数线 [省份]

优先源：院校招生网 > 省考试院 > 掌上高考

关键：搜索 recent_data_years 中每一年的数据。如果政策发现批次合并，旧年份数据需要等效换算。

3.4 招生计划

[院校名] [年份] 在[省份] 招生计划 人数

对比当年和往年。扩招→位次可能后移；缩招→位次可能前移。

3.5 院校详情

按需搜索：双一流、学科评估、保研率、就业质量报告、500强校招、大类分流、转专业政策、校园环境。

3.6 专业详情

按需搜索：选科要求（必须与政策研究中的选科变化交叉核验）、课程、薪资、毕业生去向、AI替代风险。

3.7 多元录取

按需搜索：强基计划、综合评价、专项计划、中外合作（受政策研究中的政策变化影响）。

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第四步：交叉验证

政策 × 数据 交叉验证（关键步骤）：

• 搜索到的选科要求 vs 政策中的选科变化 → 取最新
• 搜索到的投档线 vs 政策中的批次变化 → 批次合并时需重新计算
• 搜索到的招生计划 vs 政策中的扩招/缩招 → 综合判断
• 搜索到的特殊通道信息 vs 政策中的新通道 → 如有新通道主动提醒考生

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第五步：新高考首年/次年省份处理

从 config.json 的 reform_timeline 判断：

• reform_year == current_year： 数据最不确定，扩大保底±15%
• reform_year == current_year - 1： 有1年数据但波动大
• reform_year < current_year - 2： 数据较成熟

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第六步：输出要求

• 所有数据标注年份和来源
• 找不到的说"未找到"，不编造
• 位次比分数优先
• 政策变化如有发现，必须在推荐中体现

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维护说明

每年高考季前打开 ../config.json，更新 current_year 即可。其他字段通常不需要改动。