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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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
高考志愿填报信息采集：以考生原生表述为准，收集省份、分数、选科等 API 必填项及兴趣、 家庭、就业方向等辅助信息，尽量不做改写与过度归纳，输出结构化 student.json。 适用于高考志愿咨询开场、考生信息登记、志愿填报前的信息收集。
调用高考智能推荐志愿表 API，根据考生基本信息及专业/城市/院校倾向（映射为 API 选填参数） 获取冲稳保志愿列表，解析为 parsed.json。适用于获取推荐院校、冲稳保志愿表、志愿 API 调用。
合并考生信息、志愿列表、专业推荐与院校推荐，生成融合分析与冲稳保志愿列表的 HTML 志愿填报报告。 适用于高考志愿报告生成、志愿填报方案输出、志愿表可视化。
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。
"Professional PDF toolkit with four production lines: (1) Report - structured documents via ReportLab (reports, proposals, contracts, white papers) (2) Creative - visual design via JSON Blueprint → design_engine.py → Playwright snapshot (posters, infographics, invitations, dashboards). The LLM acts as Art Director outputting ONLY JSON spatial blueprints; convert.blueprint compiles to pixel-perfect PDF. (3) Academic - scholarly work via LaTeX/Tectonic (papers, theses, math-heavy documents) (4) Process - manipulate existing PDFs (extract, merge, split, fill forms, convert) Auto-routes based on document type. Includes ATS/creative/academic resume sub-paths.
Presentation creation, editing, and analysis for .pptx files: (1) Creating new presentations, (2) Modifying or editing content, (3) Working with layouts, (4) Adding comments or speaker notes. Academic/paper-based presentations use the embedded Beamer module at end of this file (PDF output only).
| 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。 |
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。
student.json + parsed.json + major_recommendation.jsonstudent.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）。modal 推荐理由。major_recommendation.json 的关联recommended_schools 每项的 university_name、university_code 必须与 parsed.json 完全一致。
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>"
}
}
]
}