示例路径 · 非真实家庭推荐
路径 A · 杭州 / 电子信息
产业密度优先 · 技术栈可迁移
- 得到
- 贴近数字经济集群；工程训练密度高；毕业后城内跳槽半径大。
- 承担
- 竞争与生活成本偏高；本科四年节奏更紧；家庭现金流压力更大。
- 放弃
- 暂时放下「平台名校光环优先」；部分综合类宽口径专业暂缓。
- 2030 打开
- 偏硬技能 + 城内网络；对产业周期敏感，需持续复利学习。
证据完整度：部分审计非真实推荐
FGA 三层决策 · 决策镜 → 专业审计 → 路径对比
选大学之前，先把这件事想清楚把专业放进未来变化里看
FGA 帮家庭把「人、城、校、专」连成可对比的路径。不预测录取概率，也不替你宣布哪条最好——只摆清得到、承担与放弃。
3–5 分钟 · 不需要高考分数 · 不预测录取概率。首页职责只有一件事：送你进入决策镜。
FGA 怎么想清楚
从人出发，把选择逐层收敛
人 → 能力 / 约束 → 方向 → 城 → 校 → 专 → 2030
不是先猜学校，也不是先算录取概率。先明确家庭真正愿意承担什么，再逐层缩小选择空间。
- 1人目标 · 约束 · 可承受代价
- 2能力 / 约束选科 · 偏好 · 家庭底线
- 3方向2–3 条可对比路径
- 4城在哪里生活与发展
- 5校进入什么教育生态
- 6专形成什么能力结构
- 72030打开什么 · 衰减什么
Future Path Card · 示例
两条路径摆在桌上，而不是一个「最佳答案」
FGA 不告诉哪条最好，只把得到、承担与放弃摊开，方便家庭对照自己的约束。
以下仅展示 FGA 如何比较「得到 / 承担 / 放弃 / 2030」，真实家庭路径将在决策镜与专业审计完成后生成（验证期可由顾问半人工整理）。
示例路径 · 非真实家庭推荐
路径 B · 平台优先
学校生态与品牌杠杆优先
- 得到
- 校友与科研/竞赛生态更厚；转方向与深造通道相对宽；简历信号强。
- 承担
- 可能远离目标产业城；专业与城产业贴合度需另补；机会成本不透明。
- 放弃
- 暂时放下「立即嵌入产业城」；部分应用型实训密度可能更低。
- 2030 打开
- 偏通用认知与网络资本；专业具体能力仍取决于所选方向与证据。
证据完整度：示例示意非真实推荐
想从自家约束出发？免费做一次家庭决策镜
FGA Decision Archive
真实决策档案
不是告诉你哪所大学最好，而是记录一个家庭如何把复杂的选择，变成自己愿意承担的决定。
匿名真实决策档案 · 取舍 / 找方向 / 结构复核 · 第一批骨架三案
01 · 取舍2026 · 物化生 · 629分 · 计算机相关
他真正要选的不是一所大学，而是一组取舍
从哈工大深圳、北邮相关路径，到北京交通大学。
城市 × 专业 × 平台 × 成本 × 风险
02 · 找方向2026 · 历地政 · 540分 · 教师 / 思政
从不知道学什么，到确定思想政治教育
从法学、师范、会计、思政多条路径，到：
职业 → 专业 → 学校
03 · 结构复核2026 · 物化生 · 658分 · 理工学术
当所有选择都值得冲，先把确定性守住
家庭已经完成志愿表。FGA 没有替他们重新填，而是只做一件事：
确认冲刺可以接受，确认底线真正愿意接受。
最终录取同济大学工科试验班卓越计划班（事后结果）。
FGA 不是帮家庭寻找一个「最好的志愿」，而是帮助家庭回答：我在选什么 · 想走哪条路 · 这张表站得住吗。
为什么可信
可解释的结构，而不是营销口号
FGA 把升学从「猜学校」拉回「做决策」：约束清楚、证据可见、取舍可复盘。
可计算结构 · 点击参数
FGA 学业资产结构模型（示意）
规则算结构；AI 只解释。不是录取预测，也不是就业承诺。
点击公式中任一参数，查看通俗原理与对应入口
SSOT 与出处
城 / 校 / 专身份与关键陈述尽量回落到可审计出处；缺证据就标「暂无」。
证据 → 规则 → 结论
评级与结构指标走规则链，禁止「资料 → AI → 等级」黑箱一跳。
AI 只解释
分数与结构由规则计算；模型负责通俗说明，不假装预言录取或就业。
规模是证明，不是承诺
845 专业口径与 960 院校地缘库用于覆盖与对照，帮助看清长期变化与风险结构。
规模证明（非首屏卖点）：专业口径约 845 · 院校地缘约 960 · 用于对照覆盖， 不是就业或录取预言