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ADI专业路径可走通性评估引擎。基于四维乘法模型(路径宽度×成功可达性×纠偏能力×损失可控性)评估专业选择的风险。
Zylcyl/gaokao-advisor · ★ 2 · AI & Automation · score 69
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# ADI 专业路径评估 ## 模型定义 ADI(Action Domain Index)回答:**这条路你走得通吗?** 四个维度,每项 1-5 分,**总分 = 四项相乘**(1-625)。乘法表达瓶颈效应——最低维度锁死上限。 | 维度 | 问题 | 5分 | 1分 | |------|------|-----|-----| | paths | 毕业后能跨多少行业 | 多行业可转化 | 单一路径 | | reach | 普通学生能体面就业吗 | 稳定努力即可 | 赢家通吃 | | correct | 选错了能低成本调整吗 | 自学/项目可调 | 几乎不可调 | | recover | 失败代价能承受吗 | 快速进入其他路径 | 基本锁死 | ## 分档 | 分档 | 区间 | 含义 | |------|------|------| | 低难 | >300 | 路径可复制 | | 中等 | 150-300 | 规划可实现 | | 较难 | 50-150 | 依赖个体能力 | | 高难 | <50 | 难稳定实现 | ## 标杆参考(读取 baseline_adi.json) 计算机 500 / 电气 192 / 法学 8 / 临床��学 3 ## 评估流程 1. **确定基线分**:根据专业特征,参考标杆值给出四维初始分 2. **个性化修正**:根据考生素质问卷(读取 question_bank.json)调整各维度 - 每道题的效果标注在 question_bank 中(如 "reach +1.0") - clamp 到 1-5 区间 - 基础锁定性不可抹平(如法学 correct 基础分极低,即使全满也难超"较难") 3. **计算总分**:paths × reach × correct × recover 4. **确定分档**:查 tiers 表 5. **识别瓶颈**:哪个维度最低就是最大风险点 ## 关键不变量 - 乘法而非加权和 - clamp(1,5) 边�� - 基础锁定性不被抹平 - 家庭资源只影响 recover 维度(专业级,通过 Q3/Q5/Q7 的资源等级题) ## 输出格式 ``` [专业名] ADI评估 paths: X/5 | reach: X/5 | correct: X/5 | recover: X/5 总分: XXX | 分档: XX | 瓶颈: XX维度 个性化修正: 结合考生[素质],从[X档]调整为[X档] ```