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張雪峰の大学出願方法論に基づき、大学出願書類に対して6次元のリスクスキャンを実施し、データ駆動型のランキング計算を用いて各出願を保護する。 【コア機能】 ✅ 6次元リスクスキャン：入学漏れリスク（ランクマッチング）／不合格リスク（調整戦略）／調整の落とし穴（専攻グループの組み合わせ）／授業料リスク（中外合作／私立）／専攻マッチング（キャリアプランニングの一貫性）／十分なバックアップ（勾配分布の合理性） ✅ ランク相当変換：過去3年間の対象大学の入学ランキングを自動的に照会し、入学計画の変更に基づいて相当ランキングを計算し、「高目標、安定、保証」の正確性を判断します。 ✅ 3段階リスク警告：赤（ブロックレベル - 変更必須）／黄（提案レベル - 最適化）／緑（認識レベル - 適格）で、各選択肢に対して具体的な修正案を提供します。 ✅ 全表勾配診断：45項目の「高目標、安定、保証」の比率をチェックします。選択は20%-50%-30%の黄金比に準拠します。【適用シナリオ】 - 申請書は記入済みで、基本的なエラーを避けるために専門家によるレビューが必要です - いくつかの選択肢に不安があり、入学の可能性を知りたい - 専攻グループの「調整の罠」が心配で、事前に確認したい - 張雪峰のランキングアルゴリズムを使用して大学出願の選択の合理性を検証するには、次の情報を提供してください: 省 + スコア + ランク + 申請書 → AI が自動的に過去のデータを照会 → リスクスキャン レポートと修正提案を生成します。