近年来，一些平台开始引入 AI，试图解决填报中的复杂信息处理问题。表面上看，这是一种技术升级，但大多数 AI 推荐系统并未建立起真实数据到个体判断的有效通道。它们往往直接让大模型给出推荐，得到的大部分是“常识”，少部分是“幻觉”，还有一部分来自较为陈旧的知识文本的推荐结果。
更根本的问题是：这些工具没有对准真正复杂的问题。考生真正想问的，往往不是“哪个专业能录取”，而是“以我的分数，能进到哪所学校的这个专业，它的就业前景具体如何”。而要回答这个问题，不仅要掌握高考录取数据，还需理解城市劳动力供需、专业能力溢价、考生未来规划等等。只有将这些异构数据合理建模，才能构成真正具备解释力与推荐力的系统。
「高考数据通」构建了一个高度数据驱动的预测与解释体系：
首先，结合了 WLR、EWMA与 ARIMA 模型，对每个专业在不同年份的录取线和排位趋势进行拟合与趋势预判。
其次，系统纳入了 CCSS（中国大学生学习与发展追踪调查）数据，将高考分数百分位与工资百分位之间的转化率建模，并映射到不同城市、学校、专业的人才市场对标工资。
再通过超 10 亿条劳动力需求数据，提取各地各专业对应的经验要求、学历门槛、公务员岗位适配度、求人倍率等，就业“结构变量”维度。
最终，点击“AI 查询”后，模型会根据，这套系统可根据考生的来源地、成绩、专业偏好，生成一份志愿推荐报告。
报告不仅提供哪些专业可能录取，还包含：对应专业未来几年在目标城市的就业形势、工资区间预测、考研/工作分析、公考适配度评分等信息，并对每个志愿给出详细、可解释的推荐理由。
知乎上线的这款功能由 chenqin 一人独立完成，从数据建模、算法设计，到代码生成与交互逻辑构建，全部借助 Codex 和 Cursor 等 AI 编程工具实现——他甚至自嘲“自己一行代码不会写，但靠 AI，写出了上万行”。开发只花了一天，但背后的逻辑设计与数据思考却打磨了近一年。
「高考数据通」既不是商业导向的，也不是知乎平台主导开发的项目。
而社区答主从知识沉淀到工具实践的方式，也不是只有 chenqin 一人所为，这种“大庇天下寒士俱欢颜”的精神，在知乎还有很多。
比如，知乎答主李博杰在中科大读本科时发起了「USTC 评课社区」，完全由学生自建的平台已运行十年，解决了高校选课的信息不对称问题。如今它已拓展为支持多所国内外高校课程评价的 iCourses 系统，成为学生选课的重要参考。
介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/683162009
还有答主张静宁打造了「PI Review」——专注于研究生导师评价的平台。通过收集真实反馈，帮助考研学生规避信息黑箱，做出更理性的择导决策。
介绍：https://www.zhihu.com/question/38910709/answer/2485939236
这些工具都有着相似的基因：源于真实需求而非商业驱动，依托长期积累，对垂类问题有深度认知，并产品化无偿服务于大众。
在知乎社区的文化中，孕育出了一批有持续表达意愿、也有解决问题能力的创作者。如今，答主们不只是提供经验总结，更以产品化的方式回应真实世界的需求——将多年在社区中积累的洞察，转化为一个人人可用的数据工具。
从“回答一个问题”到“用工具解决一类问题”，正是知乎社区最独特也最有生命力的一部分。
也是当下互联网环境下，独有的一片土壤。
（文：特工宇宙）