""" 高考志愿填报 - 3分钟快速收集版 只保留最关键的问题，适合快速咨询场景 """ # 3分钟快速问卷模板 QUICK_3MIN_TEMPLATE = """ ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ ║ ║ ⚡ 高考志愿填报 - 3分钟快速问卷 ║ ║ ║ ║ 填写以下7个关键问题，即可生成个性化志愿建议 ║ ║ ║ ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════╝ 【必填 - 基本信息】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ □ 1. 考生姓名：_______________ □ 2. 所在省份：_______________ □ 3. 高考总分：_______ 分 □ 4. 全省位次：_______ 名（查一分一段表） 【必填 - 核心匹配】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ □ 5. 你属于哪种类型？（单选） R. 🔧 喜欢动手拆装修东西（电脑/模型/电器） → 推荐：计算机、电子、机械、自动化 I. 🔬 喜欢研究探索（解难题/做实验/查资料） → 推荐：数学、物理、医学、科研类 A. 🎨 喜欢创意创作（画画/设计/写作） → 推荐：设计、建筑、传媒、艺术 S. 🤝 喜欢帮助人（志愿者/当老师/照顾人） → 推荐：师范、医学、心理学、社工 E. 📊 喜欢领导组织（当班干部/策划活动/做生意） → 推荐：管理、经济、法学、商科 C. 📝 喜欢规范有序（整理数据/做表格/规划） → 推荐：会计、统计、财务、行政 □ 6. 你最擅长哪2门学科？（选填） 例：物理、数学 □ 7. 明确不喜欢的？（多选） A. 背诵记忆 B. 数学计算 C. 社交应酬 D. 做实验 E. 写代码 F. 都喜欢 【选填 - 关键约束】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ □ 8. 家庭经济条件： ①困难 ②一般 ③中等 ④较好 □ 9. 毕业后最想： ①直接工作赚钱 ②读研深造 ③考公务员 ④不确定 □ 10. 想去哪里工作： ①一线城市 ②新一线 ③本省 ④都能接受 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡 填写说明： • 复制以上内容，填写后发回 • 必填1-7项，选填8-10项可选 • 位次查法：省教育考试院官网 📤 发送格式示例： 1. 李明 2. 浙江省 3. 612 4. 15230 5. R 6. 物理、数学 7. C 8. ③ 9. ① 10. ② """ # 极简1分钟版 ULTRA_1MIN_TEMPLATE = """ ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ ⚡ 高考志愿 - 1分钟极速版 ║ ╚════════════════════════════════━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━═══╝ 只需要回答这5个问题： 1️⃣ 姓名+省份：______________（如：李明 浙江） 2️⃣ 分数+位次：______________（如：612分 15230名） 3️⃣ 选科：__________________（如：物化地） 4️⃣ 类型：__________________（R/I/A/S/E/C 选1个） R=动手型 I=研究型 A=艺术型 S=助人型 E=管理型 C=常规型 5️⃣ 不能接受的：_____________（如：背诵、数学、社交） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 示例回复： 李明 浙江 612分 15230名 物化地 R类型 不接受社交 """ def parse_quick_response(text: str) -> dict: """ 解析快速问卷回复 支持多种格式：带编号、无编号、紧凑型 """ info: dict[str, dict[str, object]] = { "basic": {}, "exam": {}, "profile": {}, "constraints": {}, } lines = [line.strip() for line in text.strip().split("\n") if line.strip()] # 类型映射 type_map = { "R": ("现实型", ["计算机", "电子", "机械", "自动化"]), "I": ("研究型", ["数学", "物理", "医学", "化学"]), "A": ("艺术型", ["设计", "建筑", "传媒", "中文"]), "S": ("社会型", ["师范", "医学", "心理学", "社工"]), "E": ("企业型", ["管理", "经济", "金融", "法学"]), "C": ("常规型", ["会计", "统计", "财务", "信息"]), } for line in lines: # 尝试各种格式提取 # 格式1: "1. 李明" 或 "1、李明" 或 "1 李明" if line[0].isdigit() and len(line) > 2: parts = line.replace("、", " ").replace(".", " ").replace("：", " ").split() if len(parts) >= 2: key_num = parts[0] value = " ".join(parts[1:]) if key_num == "1": # 可能包含省份 if " " in value or "\t" in value: parts2 = value.replace("\t", " ").split() info["basic"]["name"] = parts2[0] if len(parts2) > 1: info["basic"]["province"] = parts2[1] else: info["basic"]["name"] = value elif key_num == "2": # 省份 provinces = [ "北京", "天津", "河北", "山西", "内蒙古", "辽宁", "吉林", "黑龙江", "上海", "江苏", "浙江", "安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "广西", "海南", "重庆", "四川", "贵州", "云南", "西藏", "陕西", "甘肃", "青海", "宁夏", "新疆", ] for p in provinces: if p in value: info["basic"]["province"] = p break else: info["basic"]["province"] = value.replace("省", "").strip() elif key_num == "3": # 分数 import re numbers = re.findall(r"\d+", value) if numbers: info["exam"]["score"] = int(numbers[0]) elif key_num == "4": # 位次 import re numbers = re.findall(r"\d+", value) if numbers: info["exam"]["rank"] = int(numbers[0]) elif key_num == "5": # 兴趣类型 code = value.upper() if code in type_map: info["profile"]["type_code"] = code info["profile"]["type_name"] = type_map[code][0] info["profile"]["recommended_majors"] = type_map[code][1] elif key_num == "6": # 优势学科 info["profile"]["strong_subjects"] = value.replace("、", " ") elif key_num == "7": # 不喜欢的内容 info["profile"]["dislikes"] = value elif key_num in ["8", "9", "10"]: # 选填项 if "经济" in line or key_num == "8": info["constraints"]["economic"] = value elif "毕业" in line or key_num == "9": info["constraints"]["plan"] = value elif "工作" in line or key_num == "10": info["constraints"]["city"] = value # 格式2: 紧凑型 "李明 浙江 612分 15230名 物化地 R 不接受社交" elif " " in line and len(line.split()) >= 3: parts = line.split() # 尝试识别各部分 for i, part in enumerate(parts): # 名字（通常第一个） if i == 0 and len(part) >= 2 and part.isalpha(): info["basic"]["name"] = part # 省份 elif part.replace("省", "") in [ "北京", "天津", "河北", "山西", "内蒙古", "辽宁", "吉林", "黑龙江", "上海", "江苏", "浙江", "安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "广西", "海南", "重庆", "四川", "贵州", "云南", "西藏", "陕西", "甘肃", "青海", "宁夏", "新疆", ]: info["basic"]["province"] = part.replace("省", "") # 分数（带"分"） elif "分" in part: import re nums = re.findall(r"\d+", part) if nums: info["exam"]["score"] = int(nums[0]) # 位次（带"名"或"位次"） elif "名" in part or "位次" in part: import re nums = re.findall(r"\d+", part) if nums: info["exam"]["rank"] = int(nums[0]) # 兴趣类型 elif part.upper() in type_map: code = part.upper() info["profile"]["type_code"] = code info["profile"]["type_name"] = type_map[code][0] info["profile"]["recommended_majors"] = type_map[code][1] return info def generate_quick_summary(info: dict) -> str: """生成快速摘要""" lines = [] lines.append("\n" + "=" * 50) lines.append("📋 快速信息汇总") lines.append("=" * 50) # 基本信息 name = info.get("basic", {}).get("name", "未知") province = info.get("basic", {}).get("province", "未知") lines.append(f"\n👤 {name} | {province}") # 考试信息 score = info.get("exam", {}).get("score") rank = info.get("exam", {}).get("rank") if score: lines.append(f"📊 高考：{score}分") if rank: lines.append(f"📊 位次：{rank}名") # 兴趣类型 type_name = info.get("profile", {}).get("type_name") type_code = info.get("profile", {}).get("type_code") majors = info.get("profile", {}).get("recommended_majors", []) if type_name: lines.append(f"\n🎯 兴趣类型：{type_name} ({type_code})") if majors: lines.append(f" 推荐专业：{'、'.join(majors)}") # 强项学科 strong = info.get("profile", {}).get("strong_subjects") if strong: lines.append(f"💪 优势学科：{strong}") # 不喜欢 dislikes = info.get("profile", {}).get("dislikes") if dislikes: lines.append(f"❌ 应避免：{dislikes}") # 约束 plan = info.get("constraints", {}).get("plan") city = info.get("constraints", {}).get("city") if plan or city: lines.append(f"\n📍 规划：{plan or '未指定'} | 地域：{city or '未指定'}") lines.append("\n" + "=" * 50) # 缺失信息提醒 missing = [] if not info.get("basic", {}).get("name"): missing.append("姓名") if not info.get("exam", {}).get("score"): missing.append("分数") if not info.get("exam", {}).get("rank"): missing.append("位次") if not info.get("profile", {}).get("type_code"): missing.append("兴趣类型") if missing: lines.append(f"⚠️ 还需补充：{', '.join(missing)}") else: lines.append("✅ 核心信息完整！可以开始推荐") return "\n".join(lines) def generate_quick_recommendation(info: dict) -> str: """基于快速信息生成初步推荐""" lines = [] lines.append("\n" + "=" * 50) lines.append("🎯 初步志愿建议") lines.append("=" * 50) # 基于霍兰德类型的推荐 type_code = info.get("profile", {}).get("type_code") strong = info.get("profile", {}).get("strong_subjects", "") dislikes = info.get("profile", {}).get("dislikes", "") recommendations = { "R": { "majors": [ "计算机科学与技术", "软件工程", "电子信息工程", "自动化", "机械设计", ], "reason": "喜欢动手操作，适合工科技术类专业", "caution": "数学物理不能弱", }, "I": { "majors": ["数学与应用数学", "物理学", "临床医学", "生物科学", "化学"], "reason": "喜欢研究探索，适合理科或医学类", "caution": "需深造，本科就业面窄", }, "A": { "majors": [ "数字媒体技术", "建筑学", "工业设计", "视觉传达设计", "网络与新媒体", ], "reason": "有创造力，适合设计或创意类专业", "caution": "纯艺术就业难，推荐技术+艺术结合", }, "S": { "majors": ["临床医学", "师范类", "心理学", "护理学", "社会工作"], "reason": "喜欢助人，适合医学或教育类专业", "caution": "医学需长期投入，师范稳定但收入一般", }, "E": { "majors": ["工商管理", "经济学", "金融学", "法学", "市场营销"], "reason": "有领导力，适合商科或管理类专业", "caution": "非名校就业难，竞争激烈", }, "C": { "majors": ["会计学", "统计学", "财务管理", "信息管理与信息系统"], "reason": "喜欢规范有序，适合财会或统计类专业", "caution": "AI替代风险，需持续学习", }, } if type_code and type_code in recommendations: rec = recommendations[type_code] lines.append(f"\n【基于兴趣类型 {type_code}】") lines.append(f"{rec['reason']}") lines.append("\n📚 推荐专业方向：") for i, major in enumerate(rec["majors"][:4], 1): lines.append(f" {i}. {major}") lines.append(f"\n⚠️ 注意事项：{rec['caution']}") # 基于强学科的推荐 if strong: lines.append("\n【基于优势学科】") if "物理" in strong and "数学" in strong: lines.append("物理数学强 → 计算机、电子信息、自动化") elif "物理" in strong: lines.append("物理强 → 工科类专业均可") elif "数学" in strong: lines.append("数学强 → 计算机、金融、统计、数学类") elif "化学" in strong: lines.append("化学强 → 医学、药学、材料、化工") elif "生物" in strong: lines.append("生物强 → 医学、生物科学、农学") elif "语文" in strong or "英语" in strong: lines.append("文科强 → 师范、法学、外语、新闻传播") # 基于不喜欢的排除 if dislikes: lines.append("\n【反向排除】") if "数学" in dislikes or "计算" in dislikes: lines.append("❌ 不喜欢数学 → 避开计算机、金融、人工智能") if "背诵" in dislikes or "记忆" in dislikes: lines.append("❌ 不喜欢背诵 → 避开法学、医学、文史哲") if "社交" in dislikes or "应酬" in dislikes: lines.append("❌ 不喜欢社交 → 避开市场营销、管理、师范") if "实验" in dislikes: lines.append("❌ 不喜欢实验 → 避开化学、生物、材料") lines.append("\n" + "=" * 50) return "\n".join(lines) def main(): """主函数 - 输出问卷模板""" print(QUICK_3MIN_TEMPLATE) print("\n" + "=" * 50) print("或者使用极速版（1分钟）：") print("=" * 50) print(ULTRA_1MIN_TEMPLATE) if __name__ == "__main__": main()