高考志愿·行业专业匹配

选专业时缺的不是口号，而是可核对的数据

高考志愿里「想学 AI / 金融 / 生物医药」很常见，但专业名单和行业真实用人结构往往对不上：临床医生与创新药研发、传统 IT 与算法岗、财会与投资岗容易被混在一谈。本技能面向「目标行业已定、专业仍模糊」的场景，用行业顶尖人才样本反推本科专业分布，而不是凭印象列几个热门专业。

工作流程与交付物

1. 提炼并确认行业：从你的表述中收敛到 1～2 个行业（模糊时会追问），必须经你确认后才继续检索。
2. 按行业边界筛人：只采目标行业内的人物（如创新药公司研发/高管，而非纯临床专家）；每行业至少 15 人，子领域多、头部公司多的大行业可扩到 20～50 人。
3. 学历交叉验证：每人本科/硕博等教育经历需 ≥2 个权威信源（官网、百科、权威媒体等），矛盾处标注来源；搜索与报告需带当前日期/年份，封面写清「数据截至」日期。
4. 归纳与报告：统计高频专业、新兴方向，可选按子行业分组；生成结构化 HTML 报告（含人才档案表、专业推荐、典型职业路径、数据来源与免责说明），通过附件交付。

适用边界

• 结论是参考信息，需结合分数、兴趣、地域与政策自行决策；不编造查不到的学历。
• 公开履历不足时会说明并调整策略；信源仅单一来源时会标明需谨慎参考。
• 执行前应先获取系统当前日期，所有 Web 检索应包含当年份，避免用过时排名或行业动态。