把高考志愿中的分数、位次、专业与地域信息差，转化为更容易理解的决策辅助。
登科星是我独立 vibecoding 并上线的高考志愿智能体微信小程序。它不是作品集概念，而是一个已经进入真实使用场景的个人产品：从信息差问题、智能体对话到小程序实现和运营均由我推进。
- 真实问题
- 学生与家长面对分散的院校、专业和录取信息，难以建立稳定的比较框架
- 产品形态
- 独立 vibecoding 并上线的高考志愿智能体微信小程序
- 决策辅助
- 逐步收集分数、位次、地域、专业与家庭偏好，并解释推荐与取舍
- 使用规模
- 微信小程序已稳定上线运营，累计服务超过 4,000 位真实考生与家长
项目局面
先把真实阻力和责任范围放在一起，避免只看到一串功能。
高考志愿填报涉及分数、位次、地域、院校、专业和个人偏好，信息分散且解释门槛高，学生和家长很难在有限时间里形成清楚判断。
不能忽略的约束
高考志愿是高影响决策，智能体只能提供信息整理与决策辅助，不能假装给出确定录取承诺。
用户输入包含分数、位次、地域、专业和家庭偏好，需要在有限步骤里完成结构化。
院校和专业信息复杂且可能变化，需要清楚标注依据与信息边界。
我实际负责的工作
独立完成问题定义、产品结构、智能体 Workflow、界面与微信小程序实现。
负责上线后的内容调整、用户反馈整理和产品迭代。
THE PROCESS / 推进路径
不止做出来。
更要想清楚。
执行动作
围绕分数位次、地域偏好、专业倾向和报考约束设计信息收集与智能体对话流程。
执行动作
将院校、专业和报考信息组织成可检索、可比较的结构，降低用户反复查找资料的成本。
执行动作
通过 vibecoding 完成微信小程序产品搭建、上线和持续迭代。
结果与验证
最后形成了什么，又凭什么判断方向成立。
结果不只是一组完成项，也包括验证方向的证据，以及下一次仍然可以复用的方法。
已形成的阶段结果
产品成功在微信小程序上线并保持高可用稳定运营。
累计服务 4,000+ 真实考生与家长，验证了产品解决高考信息差的核心价值。
跑通了个人 AI 产品从需求定义、算法编排、全栈开发到真实用户增长的完整链路。
留下的方法
独立产品真正上线后，数据实时更新、预期边界管理与用户体验闭环与核心算法同样重要。
跑通 4,000+ 真实考生的从 0 到 1 只是起点；面对高影响度的教育决策，如何通过更细腻的多轮问答与个性化评估创造深度信任，是产品演进的核心。
证据账本
先说清责任，再讨论成果。
这张表区分本人所有权、团队协作、已确认事实和公开材料无法证明的部分。
- 我本人负责
- 独立闭环：负责从需求洞察、智能体架构设计、微信小程序全栈实现到上线发布与持续运营。
- 协作边界
- 个人独立从 0 到 1 打造的端到端产品，验证了个人作为全栈构建者的高效产品工程化能力。
已确认结果
- 产品正式发布上线微信小程序生态。
- 累计服务 4,000+ 真实考生与家长，完成多次迭代优化。
