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可能，你的美本规划老师还不如我的AI
Your US Admissions Counselor May Not Beat My AI Planning Workflow
To show, not tell。所以只简单说一下这个规划情况，具体的看每页截图。
核心思路是：用GPT-4o读入学生的背景信息，把规划模板、注意事项等用prompt写好，直接生成LaTeX输出，然后编译成PDF文档。整个流程走下来，产出的东西不是一份模糊的"建议清单"，而是一份可以直接拿来执行的规划。
这份规划的六个设计原则
- AI与排版分工明确。AI用的GPT-4o，排版用的LaTeX，目前甘特图精确到月，如果需要精确到周可以另外处理。
- 端到端生成。整体思路是读入学生背景信息，prompt里写好模板和注意事项，直接生成LaTeX代码，编译出PDF。
- 加入主观判断层。除AI生成内容外，我个人加入了对每个比赛的SWOT分析，以及每个阶段具体要做什么的建议。
- 四色批注体系。用四种颜色的comment板块区分不同性质的内容（见下方说明）。
- 完全按CA填表要求构建。核心是竞赛和活动，同时包括教育经历、标化成绩等。
- 执行标准明确。任务清晰明了，可操作可落地，时间合理，人设完整，学习进展符合逻辑，学习内容与竞赛活动内容一致，有长线的具体预期和备选方案。
四色批注体系
透明 — Tasks
需要执行的具体任务，透明底色，表示"待完成"。
红色 — Unsure
目前信息不够全，需要进一步确认的内容，红色标注。
绿色 — Info
家长和学生需要了解的背景信息，绿色标注，参考用。
紫色 — Summary
各阶段的总结性内容，紫色标注，用于快速回顾进展。
为什么说规划老师可能不如AI
这不是说AI比人更懂升学。而是说，大多数规划老师给出的东西——模糊的时间线、泛泛的建议、缺乏竞赛逻辑的活动清单——是AI在正确prompt之下完全可以超越的。
真正难以被替代的部分，是主观判断：这个学生适合冲哪个比赛，SWOT怎么分析，长线逻辑怎么串联。这部分我还是自己来的，AI负责结构和排版，我负责判断和策略。
另外需要说明的是，这套流程我只带着GPT做物理、计算机和工程相关的方向，因为我对这些领域足够熟悉，能够判断AI生成内容的质量。其他方向不在此列。
规划的标准是：任务清晰明了，可操作可落地，时间合理，人设完整，学习进展符合逻辑，学习内容和竞赛活动内容一致，有长线一环一环的具体预期和备选方案。如果你现在拿到的规划不满足这几条，那需要重新谈谈了。