读数据，不读广告
我们从每一所学校的通用数据集（CDS）出发——录取率、分数区间、录取因素矩阵、 助学金的真实情况——再把它翻译成：这些对某一个学生的具体背景到底意味着什么。 我们"数据与洞察"页面里那篇以耶鲁为例的逐节拆解，就是这套方法的完整示范。
升学规划 · 数据为本
理工科升学规划。
像编辑读一份书稿那样去读升学申请——读出它底下的那条论证。我们以通用数据集 （Common Data Set）搭建选校清单，而不是看宣传册；我们用十二种全球体系的集成 来给大学排名，而不是只信其中一种；我们把夏校、文书与时间线一并规划好， 让一名理工科申请者从第一个问题，一路走到一封录取信。
我们的方法
理念 · Philosophy多数升学建议，不过是披着学术外衣的营销——一个自信的声音、一个宣传册上的 数字、一份靠传闻拼凑出的"保底校"名单。我们反其道而行。学生考虑的每一所学校， 首先都是它通用数据集（Common Data Set）里的一行数据：这是每一所 美国大学都以同一格式提交、经过审计的标准化披露。当一所学校光鲜的宣传材料与 它的 CDS 相互矛盾时，我们选择相信 CDS。
诚实地读这些数据，会改变整张选校清单。一所标榜"标化可选（test-optional）"的 学校公布的"1500–1570"分数区间，并不是被录取学生的真实区间——那只是选择提交成绩、 且成绩最强的那四分之一人的区间。我们会校正这种自我选择偏差，我们清楚哪些学校 已悄然恢复"强制提交标化"（在那里，数字才重新变得诚实），我们也明白：对多数 来自中国课程体系、实力扎实的理工科申请者而言，数学 780 分以上是底线，而非 区分度。真正的功夫，是找到那些把学生真实强项读作正向信号、而非一枚硬币正反面 的学校。
同样的审慎，也贯穿在我们给学校排名的方式里。没有任何单一排名是正确的——每一种 都在度量某种真实的东西，又都被自己的方法所偏倚——所以我们聚合其中十二种， 报告的不仅是一个共识，还有它们之间的分歧。一所在所有体系里都排在第 5 到 第 15 名之间的大学，比一所在第 2 名到第 80 名之间剧烈摇摆的大学，是更稳妥的选择。 比起给一个家庭一个貌似精确的整数，我们宁愿交给他们一个诚实的区间。
我们也会告诉学生我们所不知道的。数字说明的是什么样的申请者有竞争力； 而申请材料说明的，是一位招生官读完之后，是否觉得这个学生有意思。一名 理工科申请者最被低估的优势，很少是再多考五十分——而是一段独特的成长背景、 一个真实的项目、一个他真正追问过的问题。这里的一切都不赶时间；那条更长的路， 我们总会原原本本地讲给你。
如何展开
流程 · Process搭建务实的选校清单
一份经过校正的冲刺 / 匹配 / 保底清单，剔除标化政策偏差与托福门槛的干扰， 向那些把理工科实力读作正向信号的项目倾斜——并且参照的是我们自己的元排名， 而非仅仅 US News。
规划夏校与科研
取自一个精选、核实过的顶尖理工夏校数据库——哈佛 SSP、麻省理工 MITES 与 Beaver Works、斯坦福、宾大 ESAP、约翰斯·霍普金斯 EEI、卡内基梅隆 SAMS 等等——按年级、截止日期、语言要求与意向逐一匹配。
打磨文书
只以每所学校官方的补充文书题目为本，我们打磨的是论点与声音——绝不套模板， 绝不写那种招生官一眼就看穿、随即打了折扣的"翻译腔"。
把住时间线
一条从高二到高三的时间线——标化考试窗口、早申与常规申请的截止日、CSS Profile、F-1 签证面试——让每一件要紧的事，都不会迟一周才被发现。
数据与洞察
原创分析 · Original Analysis我们真正的差异化，在于对 2024–25 通用数据集全集的原创统计分析——135 所院校，逐行读过。其中四项发现，几乎塑造了我们搭建的每一份清单。
自我选择偏差
强制提交标化的学校，其成绩提交率约为标化可选学校的 1.7×（57% 对 34%）。 一所标化可选学校公布的分数区间，只反映了那选择提交成绩、最强的三分之一人—— 所以真正的录取下限，比印出来的第 25 百分位还要低 30 到 60 分。
理工科的数学落差
在偏理工的学校，数学的第 75 百分位比阅读写作（EBRW）高出 40 到 50 分。对于 来自中国数学课程、能稳定考到 780–800 分的申请者，这种不对称是一种结构性优势—— 在数学还是信号、而非饱和底线的地方，这种优势最强。
托福才是真正的门槛
尽管坊间流传"你得考到 100"，但 100 所学校的硬性托福最低要求，中位数其实是 80。 这个约束真实存在，却比多数家庭以为的更低、也更因校而异——我们会一档一档地 把它标清楚。
如何读懂一份 CDS
以耶鲁为范例，对一份通用数据集做逐节拆解——录取率的算法、C7 录取因素矩阵、 C9 成绩画像，以及那个不动声色、却最为关键的助学金部分。
田二元排名
原创知识产权 · 元排名每一种主流排名都在度量某种真实的东西，又都被自己的方法所偏倚：ARWU 偏重顶尖 科研产出，QS 约有 45% 依赖主观声誉调查，莱顿（Leiden）严谨却只看科研。所以我们 不去相信任何单独一种，而是把多达十二种全球体系聚合成一个透明、 可复现的共识——就像集成模型总能胜过任何单一估计器一样。
01
摄取与统一把每个体系每年的榜单映射到同一套通用结构；杂乱的名次、并列与区间都被解析归一。
02
实体对齐通过"名称 + 国家 + 注册库锚点"，把 "MIT" 与 "Massachusetts Institute of Technology" 对齐为同一所院校。
03
体系内百分位把每一个名次都换算成无量纲的百分位，从而不受某个体系任意设定的 0–100 评分所左右。
04
四种聚合方法均值百分位、倒数排名融合（RRF）、Borda 计数与 PCA 共识——彼此交叉校验。主榜跟随数据驱动的 PCA 共识，相关系数 ρ ≈ 0.94–0.98。
05
覆盖度与一致性体系之间的离散程度被呈现出来，而非被掩盖；被少数体系覆盖的学校会向均值收缩，这样一个走运的名次就无法越级跳升。
06
主题分项科研产出、影响力、声誉、教学、国际化与开放度——让你能看清一所学校为何排在它现在的位置，并按你自己的价值观重新加权。
共识前六名 · 2024（等权视角）
- 哈佛
- 斯坦福
- 麻省理工
- 牛津
- 剑桥
- 清华
在最顶端，这个顺序对任何合理的加权都是稳健的——真正的顶尖在每一个体系里都领先。加权细化的是有争议的中段；它并不会凭空制造出这个顺序。
我们发布两个视角。田二（Tian2）给每个体系一票。 田二加权（Tian2-Weighted）则按每个体系在现实世界中的接受度来加权， 从四个维度打分：
35%触达
公众与学生的认知度、受众规模。
30%公信力
方法的严谨程度，以及在学界中的信任度。
20%采用度
政府、高校与雇主的实际采用情况。
15%历久度
历史记录、先发地位与稳定性。
全部建立在 100% 公开数据输入之上，代码开放、可复现。各体系详细的加权评分细则 属于田二的内部方法论，此处只作概述，不予公开。
夏校项目
约 50 个顶尖理工项目 · 夏校一份精选、核实过的顶尖理工夏校目录，约五十个项目——取自一个含 412 个项目的 数据库，并就当前的日期、截止时间、年级资格与语言要求重新逐一核对。以下是其中 旗舰级工程与科学项目的一个样本：
| 学校 | 项目 | 截止日期 | 方向 |
|---|---|---|---|
| 哈佛 | Secondary School Program (SSP) | 2月11日 | 可计学分的工程科学、计算机与数学 |
| 麻省理工 | MITES Summer · Beaver Works (BWSI) | 2月1日 · 3月31日 | 高强度科研；机器人、人工智能、航空航天 |
| 耶鲁 | YYGS — Innovations in Science & Tech | 1月14日 | 跨学科理工 |
| 斯坦福 | Pre-Collegiate · Biomedical Engineering | 3月13日 | 医疗技术与神经接口 |
| 宾夕法尼亚大学 | Engineering Summer Academy (ESAP) | 3月1日 | 生物技术、纳米技术、计算机图形学 |
| 约翰斯·霍普金斯 | Explore Engineering Innovation (EEI) | 3月14日 | 模拟的工程学第一年 |
| 卡内基梅隆 | Summer Academy for Math & Science (SAMS) | 3月 | 理工项目式学习与科研 |
| 普林斯顿 | Algorithmic Thinking (PACT) | 滚动录取 | 理论计算机科学与算法 |
样本 · 完整目录按学生逐一匹配
查看科研指导与项目 →
文书指导
源自官方题目 · 文书我们做什么
我们打磨文书，就像带学生做一道推导：先找到论点，再用学生自己的声音把它 干净利落地落到纸上。我们维护着一份涵盖 131 所院校的官方补充文书题目参考—— 字数限制、题目数量、每一道题背后真正的问题——并严格以此为本。
- 读懂每所学校的 C7 录取因素矩阵，让文书去完成这份档案真正需要它完成的工作。
- 先让学生用自己的英文写出初稿；只在语法上润色，绝不把声音磨平。
- 让切入的角度去贴合具体项目，而不是一套放之四海的模板。
我们不做什么
我们不会递给学生一篇范文去模仿，也不会转载任何他人的文章语料。招生官每年要读 成千上万篇模板腔、翻译软件味的文书，一眼就把它们打了折扣——所以我们绝不 制造这样一篇。
- 不代写；功夫和声音，始终属于学生。
- 不使用抓取来的第三方文书或受版权保护的文章文本。
- 只把官方、公开的题目作为素材来源。
录取结果
匿名化的去向 · 录取学生们最终去了哪里
所有去向都以匿名化的"原型"呈现——只讲领域、方法与去处。我们不公布任何姓名、 分数或申请记录。
前 20
在理工专业（工程、计算机科学与自然科学）方向，被录取进入全美前 20 综合性大学的学生。
理工
进入专门的科学与工程通道的录取——包括那些强制提交标化、因而一份扎实而诚实的背景能被足额读取价值的项目。
夏校
进入顶尖、高选拔性的理工科夏季科研项目，为一条连贯的申请叙事提供了支点。
一个可视化的录取成果展示正在筹备中。在那之前，所有去向只以文字描述，并完全匿名化。