一键导入
gaokao-zhiyuan
面向全国所有省份的通用高考志愿填报建议器:用省份快速学习协议现查现学任意省当年规则,出默认保守的冲稳保三档+可直接录入本省志愿系统的草表。位次锁定推演、官方源+历年+多源交叉验证、零杜撰。Use for 高考志愿填报/选校选专业/冲稳保梯度/志愿草表/各省志愿规则适配/录取概率推演。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
菜单
面向全国所有省份的通用高考志愿填报建议器:用省份快速学习协议现查现学任意省当年规则,出默认保守的冲稳保三档+可直接录入本省志愿系统的草表。位次锁定推演、官方源+历年+多源交叉验证、零杜撰。Use for 高考志愿填报/选校选专业/冲稳保梯度/志愿草表/各省志愿规则适配/录取概率推演。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
把报告编排成读者向文章:只重组排序起标题,不增删改内容。解决标题夸张、子标题冗长、逻辑弱,支持超长报告信息不丢
Engineering discipline for AI coding agents. Apply when writing, refactoring, or reviewing code that will be maintained. Not a tutorial on SOLID/DRY (you already know those) — it calibrates the trade-off calls and hard limits where agents predictably go wrong, and forces you to verify instead of guess.
把技术博客长文/选题改写成小红书笔记(标题5选1+正文+配图清单+标签),走「五岳AI虚拟公司」过程纪实人设、强制去AI味与护城河自检。用于小红书选题/写笔记/内容改造/博客拆稿。
把 xhs-content-forge 的配图清单渲染成小红书封面/配图(4x高清、文字清晰)。固定五岳AI公司视觉IP,5套版式:封面×3(大字报/对比/看板)+内页×2(要点图/金句卡)。用于小红书出封面/做配图/渲染笔记图。
系统化投研能力中枢。覆盖宏观/行业/政策/个股/投资可行性/风险/投资规划七类研究,内置9条研究红线、深度研究5步法、7专题框架、5研究模板、8重点行业一手源清单,以及多源数据采集脚本(SEC EDGAR/HKEX/AKShare/FRED/政策门户等)。Use for: 任何投资研究、行业分析、公司研究、个股深度研究、政策解读、可行性评估、风险分析、投资规划,以及研究所需的真实一手数据采集。纯研究,不做盯盘/交易信号/交易执行。
Create professional, publication-quality technical architecture diagrams using pure SVG in HTML, then screenshot via Playwright. Produces crisp, pixel-perfect diagrams with precise connection lines, color-coded modules, and clear text at any resolution. Use when: (1) user asks for a system architecture diagram, (2) user wants a technical component diagram or flow chart, (3) user needs a data flow or pipeline visualization, (4) any diagram requiring accurate text labels and precise connecting lines. Triggers: "architecture diagram", "架构图", "技术架构", "system diagram", "component diagram", "flow diagram", "数据流图", "模块图", "draw architecture", "画架构图", "technical diagram". Prefer this over AI image generation for any diagram with text labels.
| name | gaokao-zhiyuan |
| description | 面向全国所有省份的通用高考志愿填报建议器:用省份快速学习协议现查现学任意省当年规则,出默认保守的冲稳保三档+可直接录入本省志愿系统的草表。位次锁定推演、官方源+历年+多源交叉验证、零杜撰。Use for 高考志愿填报/选校选专业/冲稳保梯度/志愿草表/各省志愿规则适配/录取概率推演。 |
| license | MIT |
| metadata | {"clawdbot":{"emoji":"🎓"}} |
一套可复用的志愿填报方法论。定位:面向全国所有省份的通用引擎,基于真实官方数据 + 位次推演,给出冲/稳/保三档志愿建议。 通用性原则(老板 2026-06-28):不硬编码某一省。面对任意省份,靠一套「省份快速学习协议」现查现学该省当年规则(见
references/province-onboarding-protocol.md),再套同一套位次推演引擎出表。记住"怎么学",不背"某省结论"。 本 skill 只承载「填报能力」;调用方的身份/记忆由各自 workspace 提供。
输入:考生分数 + 省份 + 科类(物理/历史/3+3选科)+ 全省位次 + 填报偏好(城市/专业/院校层次/排除项)。 输出:一份含冲/稳/保三档、每校带近三年真实录取数据、带录取概率定位、带服从调剂提醒的志愿填报建议表。
定位:数据推演器,不是算命先生。 每一所推荐院校的档位(冲/稳/保)都必须由位次数学推演得出,且建立在官方数据 + 多源交叉验证之上。
references/methodology-rank-anchor.md),不许凭感觉/凭校名贴标签。⚠️ 实战血泪(务必内化,详见
references/pitfalls-checklist.md):曾把一所「考生位次比该校最低录取线还低 1.2 万名」的院校误当"冲档"塞进表里——那不是"冲一冲能上",是"超出能力范围根本够不到"。冲档 = 考生位次略高于(差距可控)该校录取位次;不是无限拔高。
必须先确认 5 项,缺则向用户追问,不得用默认值蒙混:
位次 > 分数:每年试题难度不同导致分数线漂移,只有位次可跨年比较。所有推演以位次为锚。
任何省份开工前,先跑完 references/province-onboarding-protocol.md 把该省当年「规则卡」建好。 这是本 skill 通用性的根基:
references/province-onboarding-protocol.md — 省份快速学习协议(通用性根基):面对任意省份,用固定 12 项规则卡 + 固定检索动作现查现学该省当年规则,再套通用推演引擎references/methodology-rank-anchor.md — 位次锚定推演法:冲/稳/保的数学定义(默认保守口径:冲靠前3%references/system-entry-format.md — 志愿系统录入格式适配:让考生能把表原样录入官方系统(湖北样板:资讯平台 zspt.hubzs.com.cn、本科普通批 45 个院校专业组、6位组代号、组内1~6专业排序+服从调剂)。为哪个省出表先按该省系统实际录入字段适配references/province-rules.md — 找到考生所在省的志愿填报规则(平行志愿 vs 顺序志愿、院校专业组 vs 专业(类)+院校、可填数量、是否服从调剂、批次设置)references/cross-verification-protocol.md — 多源交叉验证协议 + 经典数据陷阱(尤其「中外合作组位次陷阱」)references/value-maximization.md — 价值最大化策略(优化层,非强制):同位次选更高排名/招牌、就业出口/职业确定性(好就业专业/专业排名/央国企定向/体制内上岸)、公办>民办>合作、利用信息差挖特殊招生计划。永远让位于红线按 references/data-source-registry.md 的省级官方源 + 院校官网,采集:
采集纪律:每个数据点标注来源 + 年份;同一关键数据至少 2 个独立来源交叉验证;矛盾时标注争议并以官方为准。 取数手段降级链(强制):
web_fetch直取 → 不可用/超时/被反爬拦则切联网搜索(优先 web-search-plus skill) → 内置 web_search → x_search;多种方式都拿不到才写「未查到」(详见 data-source-registry)。
对每所候选院校,用 methodology-rank-anchor.md 的模型计算:考生位次 vs 该校近三年录取位次的差值 → 落入冲/稳/保哪一档。剔除"超出能力范围"的伪冲档。
跨年比较强制走等位分换算法(详 methodology 同名章):今年分→今年位次→去年同位次的分(等位分)→用等位分比去年录取;绝不拿今年原始分直接比去年录取线。
references/value-maximization.md 做价值最大化(在数据真实+够得着前提下):①同位次优先更高排名/更硬招牌 ②就业出口/职业确定性(好就业专业方向、该校该专业排名高、央国企定向/订单班、公费师范/免费医学生/优师专项/基层上岸等体制内出口) ③办学性质 公办>民办>合作 ④核实资格后挖特殊招生计划作信息差机会按 references/output-template.md 出三档志愿表,并必出一份按 references/system-entry-format.md 该省格式的「可直接录入草表」(考生原样抄进官方系统:逆序号/院校专业组代号/组内1~6专业排序/服从调剂逐项齐备)。发布前过 references/pitfalls-checklist.md 全部检查点。
出表前必须逐条确认(任一不过 → 打回):
出表时附一句数据可信度声明,例如:
🟢 校线位次(近三年)、国家级一流专业:官方/多源可信。🟡 个别专业组精确分:部分三方汇总,趋势可靠,精确值以官方为准。🔴 未发布的当年招生计划:本表不依赖。