一、核心逻辑：三维定位×BBG（Best-Better-Good）

- 三维定位：以分数位次+专业价值+地域资源交叉锁定目标，叠加院校评级、学科评估、国家电网等校招数据、薪资等关键参数，构建“数据护城河” 。

- BBG排序：按“最好-较好-好”价值梯度排志愿，而非按分数高低罗列；同分段内优先强专业、高就业，避开“高分低质”陷阱。

二、比“冲稳保”更易成功的5大关键

1. 数据维度更全：不止三年录取数据，还整合大学排名、专业评级、校招单位、薪资等，从报考之初就建立信息优势 。

2. 排序逻辑更优：放弃分数锚定，以“同档专业评级+就业薪资”为核心排序；别人把优质专业放末尾，你能精准锁定被忽略的“宝藏志愿” 。

3. 个性化适配更强：结合分数、专业倾向（如自动化/机器人）、地域偏好（如北上广）定制，96个平行志愿或45个专业组都能高效匹配，规避退档与调剂风险。

4. 就业导向更准：从填报起就绑定重点企业校招数据，选专业即选就业，避免“入学光鲜、毕业难就业” 。

5. AI算力放大优势：大模型快速处理多条件筛选、复杂排序，比人工更高效，比传统工具更精准，实现“550分逆袭560分”的效果 。

三、成功关键动作

1. 先定三维参数：分数位次、专业方向（如自动化/机器人）、地域偏好（如北上广）。

2. 用BBG筛志愿：Best档（顶尖院校强专业）、Better档（优质院校优势专业）、Good档（稳妥院校适配专业）。

3. 叠加数据校验：核对院校录取数据、专业评级、校招情况，确保每一个志愿都有价值。

4. 智能排序输出：AI按价值梯度排列96个或45个志愿，兼顾冲稳保但不唯分数。

四、避坑提醒

听到“冲稳保万能公式”就警惕，它是基础逻辑而非定制方案；真正靠谱的规划，一定是数据+个性化，而非拍胸脯的“不浪费一分”。