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高考志愿服务竞品截图分析（文心 + 千问）

最后更新: 2026-06-21
分析对象: 百度文心高考志愿工具、阿里千问高考服务
用途: 为 gaokao-volunteer-system 后续产品升级、交互重构、信息架构优化提供借鉴

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1. 结论摘要

两组截图反映出两种不同路线：

• 文心路线：偏“表单驱动的报告生成器”
  • 强项：信息收集维度全、偏好项细、移动端表单设计成熟
  • 弱项：任务驱动弱，用户容易停留在“填表生成”层
• 千问路线：偏“时间线驱动的志愿陪伴助手”
  • 强项：阶段感、任务清单、持续运营、用户下一步指引很强
  • 弱项：深度偏好信息收集不如文心一步到位

对我们项目最重要的启示不是“抄一个更大的表单”，而是把两者结合成：

时间线/任务清单负责持续陪伴，最小建档负责快速启动，分层偏好负责提高推荐精度，冲稳保/报告/同分段/政策中心负责形成高频使用闭环。

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2. 分析样本范围

2.1 文心截图主要覆盖

1. 首页/空状态页
2. 高考志愿档案大表单
3. 家庭背景选择器
4. 就业地域偏好选择器
5. 行业资源选择器
6. 聊天页内嵌建档卡片

2.2 千问截图主要覆盖

1. 首页时间线 + 任务清单
2. 个人档案四步表单
3. 聊天页基于档案生成报告的提示逻辑

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3. 文心：产品结构与可借鉴点

3.1 文心的核心结构

文心更接近一个“AI 报告生成器 + 全量偏好表单系统”，结构上表现为：

1. 入口页：
   • 高考加油 Banner
   • 冲稳保三色标签
   • 领取报告 / 模拟填报 / 我的志愿表 / 职业兴趣 等宫格入口
2. 建档页：
   • 基础信息
   • 志愿偏好信息
3. 细分弹层选择器：
   • 家庭背景
   • 行业资源
   • 就业地域偏好
4. 聊天辅助页：
   • AI 对话 + 表单卡片联动

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3.2 文心最值得借鉴的能力

A. 冲稳保三色体系是一级认知框架

文心把：

• 可冲击
• 较稳妥
• 可保底

做成首页就能看见的三色标签。这不是普通筛选项，而是用户理解志愿填报的核心框架。

对我们的启示：

• 冲稳保应从“报告里的结果分类”升级为“首页入口 + 筛选体系 + 报告结构 + 编辑视图”的统一心智模型。

B. 偏好字段做得很全

文心的偏好字段远超“城市/专业”两三个维度，覆盖：

• 院校类型
• 目标院校
• 专业偏好
• 院校地域偏好
• 毕业规划
• 优先策略
• 学费倾向
• 就业地域偏好
• 家庭背景
• 行业资源
• 补充说明

对我们的启示：

• 需要把“硬约束”和“软偏好”彻底分开
• 需要建立偏好体系，而不是只停留在 score/rank/subjects + 简单 notes

C. 选择器设计适合移动端

文心在移动端使用：

• 多选 chip
• 分类弹层
• 区域/行业选择面板
• 底部固定 CTA

这是成熟的手机表单模式。

对我们的启示：

• 能用 chip 的不要都用文本输入
• 能用分类选择器的不要都塞成长下拉

D. 空状态转化做得好

“暂无志愿报告”并不是空白，而是立刻引导“领取志愿填报方案”。

对我们的启示：

• 空状态必须转化，不要只显示“暂无数据”

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3.3 文心的限制

1. 更像“填资料 → 出报告”，缺少长期陪伴节奏
2. 大表单虽然全面，但初次使用压迫感较强
3. 任务推进感不如千问明确

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4. 千问：产品结构与可借鉴点

4.1 千问的核心结构

千问不是先把所有字段摊开，而是先建立“高考志愿生命周期”框架：

1. 首页长期入口：
   • 个人档案
   • 志愿日历
2. 时间线：
   • 完善个人信息
   • 高考查分
   • 正式填报志愿
   • 查录取
3. 任务清单：
   • 填档案
   • 提前规划
   • 预选冲稳保
   • 同分段参考
   • 查看官方政策
   • 性格测试
4. 快捷能力：
   • 冲稳保
   • 志愿报告
   • 查大学/专业
5. 聊天兜底：
   • 对话式补信息
   • 档案不足时 AI 主动提示缺失字段

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4.2 千问最值得借鉴的能力

A. 时间线/志愿日历非常强

千问把高考志愿服务做成“按时间推进的任务系统”。

价值：

• 降低用户焦虑
• 明确“我现在该做什么”
• 让产品具备长期复访理由

对我们的启示：

• 我们必须新增“时间线/日历”层，不然产品仍偏一次性工具

B. 任务清单把功能转成行动

千问每个功能都不是裸入口，而是任务：

• 去了解
• 去查看
• 重要

且每条任务都有副标题说明价值。

对我们的启示：

• 首页不要只放功能按钮，要放“任务化引导”

C. 最小建档做得克制

千问四步档案的第一步只要求：

• 省份
• 科目
• 分数
• 位次

这是非常合理的最小集。

对我们的启示：

• 我们现有资料流程应先压缩到最小必填集，再逐层展开，不要一上来要求过多信息

D. 结构化入口 + 自由对话并存

千问保留了：

• 表单档案
• 任务系统
• 快捷能力
• 聊天入口

用户既能按系统引导，也能直接发问。

对我们的启示：

• 我们不能只做表单站，也不能只做聊天助手，要做双轨产品

E. 同分段参考是极强的留存点

“同分段都怎么选”非常符合高考用户直觉。

对我们的启示：

• 可基于 crowd_db / 风险检测 / 后续数据建设，增加“同分段热门学校/专业/城市”模块

F. 政策中心是高信任入口

千问把“广东志愿填报官方政策”放入任务流。

对我们的启示：

• 政策中心是信任建设点，不应只存在于内部文档

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4.3 千问的限制

1. 深度偏好维度不如文心一次收得全
2. 目前从截图看，对高复杂偏好的表达层仍较轻
3. 个性化字段体系不如文心精细

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5. 文心 vs 千问：统一对比

维度	文心	千问	我们应怎么做
产品定位	表单驱动报告生成	时间线驱动陪伴助手	两者融合
首页心智	冲稳保 + 功能入口	时间线 + 任务清单	优先学千问结构，再接文心能力
建档方式	一次性较全收集	分步最小建档	先最小建档，再分层补齐
偏好维度	很全	较克制	学文心的偏好体系
长期陪伴	弱	强	学千问的时间线/任务机制
空状态转化	强	中	继续强化
聊天联动	有	更自然	我们要保留
政策中心	弱可见	强	我们要补
同分参考	未突出	强	我们要补

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6. 对 gaokao-volunteer-system 的升级建议

6.1 P0：近期必须做

P0-1 首页重构为“任务化首页”

新增首页结构：

1. 顶部：高考阶段 Banner
2. 中部：志愿时间线 / 日历
3. 中部：任务清单
4. 下部：快捷入口
   • 冲稳保
   • 志愿报告
   • 查大学/专业
   • 方案审核

P0-2 个人档案改为“最小建档 + 分步补充”

建议拆为 4 步：

Step 1 考生信息（最小必填）

• 高考省份
• 科目组合
• 分数
• 位次

Step 2 院校偏好

• 院校地域偏好
• 院校类型
• 目标院校（可选）

Step 3 专业偏好

• 专业偏好
• 不接受专业
• 优先策略（院校优先/专业优先/就业优先）

Step 4 其他偏好

• 毕业规划
• 学费倾向
• 就业地域偏好
• 家庭背景
• 行业资源
• 补充说明

P0-3 冲稳保升级为一级能力

冲稳保应同时出现在：

• 首页快捷入口
• 推荐结果页
• 报告章节
• 用户手动筛选视图

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6.2 P1：建议尽快规划

P1-1 同分段参考

可新增页面：

• 同分段热门院校
• 同分段热门专业
• 同分段热门城市
• 扎堆风险提示

P1-2 政策中心

按省份提供：

• 志愿填报时间
• 批次规则
• 选科要求
• 常见误区
• 官方政策摘要

P1-3 报告资产化

把报告从单次输出升级成：

• 我的志愿报告
• 我的志愿表
• 历史版本
• 最近修改

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6.3 P2：差异化增强

P2-1 偏好体系细化

引入文心式偏好字段，但要遵守：

• 默认折叠
• 非首次必填
• 明示用途
• 不造成隐私压力

建议优先引入：

• 学费倾向
• 就业地域偏好
• 毕业规划
• 家庭背景
• 行业资源

P2-2 性格/兴趣测评联动

可考虑：

• MBTI/霍兰德 作为辅助输入
• 不作为强制项
• 只作为专业推荐补充因子

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7. 对现有项目的直接映射

7.1 当前已有基础

从现有代码和测试看，我们已经有：

• portal 多步骤资料向导
• score/rank/subjects 等核心字段
• target cities / majors / preferences / notes
• 支付后进入资料补充
• 状态页 / 交付页 / 报告页
• 合规文档、同意审计、删除流程

7.2 当前明显缺失

1. 个人档案中心 不够独立
2. 首页任务清单 不存在
3. 志愿日历 / 时间线 不存在
4. 同分段参考 不存在
5. 政策中心 没产品化
6. 偏好字段体系 不够完整
7. 报告资产化 不够强

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8. 推荐实施顺序

第一阶段（先做）

1. 首页任务化重构
2. 高考个人档案中心
3. 最小建档四步化
4. 冲稳保入口升级

第二阶段（紧接着）

5. 同分段参考
6. 政策中心
7. 报告资产化

第三阶段（增强）

8. 家庭背景 / 行业资源 / 学费 / 就业地域等高级偏好
9. 性格测评联动
10. 多版本方案管理

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9. 最终判断

如果只借鉴文心，我们会得到一个“更完整的填表产品”； 如果只借鉴千问，我们会得到一个“更强的陪伴式任务产品”。

对 gaokao-volunteer-system 最合适的方向是：

用千问的时间线 + 任务系统做产品骨架，用文心的偏好字段体系做推荐深度。

一句话总结：

文心解决“信息收集深度”，千问解决“用户持续推进”，我们要做的是“先任务化陪伴，再逐层建档，再输出冲稳保与志愿报告”的完整志愿服务闭环。

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10. 后续可直接产出的文档

基于本分析，下一步可直接继续产出：

1. 高考志愿服务升级 PRD
2. 首页/档案页/报告页/政策中心/同分段参考 页面级改版清单
3. 字段映射表（现有字段 -> 新档案体系）
4. P0/P1/P2 产品升级执行板