## 🎓 AI招生评审工作流
这个n8n工作流实现了一个智能化的大学招生申请评审系统，通过AI技术自动化处理和分析申请材料，为招生委员会提供数据驱动的决策支持。
### 🧩 工作流程概述
**1. 申请数据提取**
– 通过Jotform触发器收集完整的申请信息
– 提取申请人基本信息、学术成绩、课外活动、论文等内容
– 生成唯一的申请ID和时间戳
**2. AI论文分析**
– 使用GPT-4模型深度分析个人陈述和”为什么选择我们学校”论文
– 评估写作质量、真实性、思想深度和叙事能力
– 识别可能的AI生成内容或抄袭迹象
– 提供详细的评分和反馈
**3. 综合评审AI代理**
– 基于多个维度进行整体评估：
– 学术实力（35%权重）
– 课外活动（25%权重）
– 个人品质（20%权重）
– 学校匹配度（15%权重）
– 多样性贡献（5%权重）
– 生成综合评分和录取建议
**4. 智能决策路由**
– **强录取路径**（得分85-100）：直接发送给招生主任，安排面试
– **委员会评审路径**（得分50-84）：需要招生委员会讨论
– **标准处理路径**（得分低于50）：标准确认邮件
### ⚙️ 核心节点功能
**数据提取层**
– `Jotform Trigger`：收集申请表单数据
– `Extract Application Data`：结构化提取申请信息
**AI分析层**
– `AI Essay Analysis`：GPT-4论文质量分析
– `AI Holistic Review Agent`：综合评审AI代理
– `OpenAI Chat Model`：GPT-4.1-mini模型支持
– `Structured Output Parser`：结构化输出解析
**决策路由层**
– `If`条件节点：基于评分自动路由
– `Strong Admit?`：强录取判断
– `Committee Review?`：委员会评审判断
**通知与通信层**
– `Gmail`节点：发送各类邮件通知
– `Slack`：团队内部通知
– 邮件模板包括：
– 招生主任通知（强录取）
– 面试邀请（强录取）
– 委员会评审请求
– 申请确认邮件
**数据存储层**
– `Google Sheets`：招生数据库记录
– 完整记录申请信息和AI评分
### 🎯 应用场景
**大学招生办公室**
– 自动化处理大量申请
– 标准化评审流程
– 识别优秀候选人
– 提高招生效率
**教育机构**
– 奖学金评审
– 研究生招生
– 特殊项目选拔
### 💡 技术亮点
**AI驱动的评审**
– 多维度综合评估
– 论文真实性检测
– 标准化评分体系
**自动化工作流**
– 智能决策路由
– 个性化通信
– 数据追踪与分析
**可扩展架构**
– 模块化设计
– 易于定制
– 支持多学校配置
### 🚀 部署要求
**必备组件**
– n8n实例（云或自托管）
– OpenAI API密钥
– Jotform账户
– Gmail/SMTP服务
– Google Sheets
– Slack（可选）
**配置时间**
– 基础设置：约30分钟
– 测试与优化：1-2小时
这个工作流为教育机构提供了一个强大、可扩展的AI招生解决方案，显著提高了招生流程的效率和公平性。
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