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• 選校方案：IC+UCL沖刺和主申請，曼大愛大保底

• 文書寫作：選擇中外文書合創，中籍老師負責文書框架搭建和初稿創作，外籍老師進行修改潤色

• 套餐選擇：致臻B規劃版產品

方向定下來，我們做的第一件事，就是幫她拆解背景：

• 學術方面：機器學習、計算機視覺課程成績不錯，還發了篇機器人方向的論文；
• 實踐方面：有一段實習，拿過機器人設計比賽一等獎；

我們幫 Z 同學換了個思路：從一部醫療紀錄片切入 —— 片中醫生因長期接觸輻射設備健康受損，這個場景讓她意識到 “醫療機器人技術的不足可能直接影響生命健康”。這么寫有兩個好處：

• 真實感：用具體場景代替空泛表達，讓動機顯得真誠；
• 精準匹配：直接關聯到 IC 專業關注的 “減少醫療操作風險” 方向，讓招生官知道你是有備而來。

同時，文書里還詳細提到 “AI 在醫療設備設計中的應用”，并且把這些技術和 IC 的課程模塊一一對應，證明 Z 同學不是盲目申請，而是真的研究過專業內容。

Z 同學的論文發在農業機器人領域，乍一看和醫療機器人不相關。但我們發現，論文里涉及的 “力傳感抓取器”“傳感器建?！?等技術，和醫療機器人的機械設計邏輯相通。

于是在文書里，我們重點突出她跨領域應用技術的潛力：“雖然研究對象是農業機器人，但這些技術完全可以遷移到醫療設備的精準操作中。”

競賽經歷也是同理。機器人設計比賽里，她 “從理論到硬件實現” 的全流程能力，正好契合 IC “機器人運動規劃” 課程的需求。我們沒有簡單羅列獎項，而是把重點放在技術落地能力上。

在梳理實習內容時，Z 同學做的是數學公式檢測模型優化。這個經歷和醫療機器人看似不搭，但我們幫她找到了 “遷移點”：

• 問題解決能力：她通過數據可視化、重設計標注規則，把模型準確率從 60% 提升到 87%，這種解決復雜問題的能力，放到醫療圖像分割任務里同樣適用；
• 算法遷移能力：用 YOLO v8 算法優化公式檢測，證明她能把目標檢測技術應用到不同場景，這正是醫療機器人研發需要的思維。

文書里還提到她在比賽中當隊長的經歷，突出跨學科協作能力—— 畢竟 IC 的項目強調 “臨床與技術結合”，團隊協作和工程化思維缺一不可。

很多同學的PS，寫完經歷就結束了，缺乏對未來的規劃。但IC是非常注重職業導向的，因此我們幫 Z 同學加了職業規劃的遠中近規劃。這個規劃不是隨便寫的，而是緊扣 IC 的培養目標—— 學校希望招到的學生，是有長期學術或職業路徑規劃的，而不是 “為了申請而申請”。

最后，整個文書形成了一個清晰的邏輯鏈：發現醫療問題→學習技術→實踐應用→匹配 IC 資源→推動行業發展，每一部分都在強化 “我適合這個專業” 的核心觀點。

功夫不負有心人，Z同學如愿拿到了劍橋大學的offer，我們也祝T同學25fall一切順利！不過，拿到IC的offer，我們團隊一點都不意外。因為從一開始，我們就不是在 “寫文書”，而是在幫 Z 同學提煉核心競爭力，再用招生官想看的方式呈現出來。