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全球统配版研究生/博士申请工具箱 (Universal Graduate Application Toolkit)。涵盖 Stage 0~6: 雅思托福打分、GPA背景定位、导师情报匹配(4D打分/避坑规避)、套磁信生成、文书重构、面试压测及 Offer 谈判。采用分布式参考库与 Shared Memory (`candidate_memory.json`) 以杜绝失忆。支持跨平台调用。
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SOC 職業分類に基づく
| name | grad-app-toolkit |
| description | 全球统配版研究生/博士申请工具箱 (Universal Graduate Application Toolkit)。涵盖 Stage 0~6: 雅思托福打分、GPA背景定位、导师情报匹配(4D打分/避坑规避)、套磁信生成、文书重构、面试压测及 Offer 谈判。采用分布式参考库与 Shared Memory (`candidate_memory.json`) 以杜绝失忆。支持跨平台调用。 |
本技能并非单体结构，而是整个硕博申请周期的 中央调度器 (Routing Dispatcher)。 大模型必须严格遵循此调度逻辑，绝不允许在没有读取相关 Reference 文件前擅自“抖机灵”回复。
任何动作开始前，必须执行底层 Python 脚本提取状态，绝对不允许你在没有事实支撑的情况下瞎猜申请人画像。
python scripts/memory_manager.py read。python scripts/memory_manager.py init 强行建表。它会在根目录生成一份严格防错的 candidate_memory.json。python scripts/memory_manager.py bootstrap 一键初始化并校验。python scripts/memory_manager.py validate 做一次结构体检；它会按 assets/memory_contract.json 做正式校验。python scripts/memory_manager.py update <dot.path> <json_value>；脚本会先自动备份，再安全写入。python scripts/memory_manager.py update static_profile.metrics.gpa 3.85大模型作为调度者，请监听用户意图或斜杠命令，然后静默去读取指定的 references/ 库（即 RAG 外挂）：
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