Skip to content
hexing-aiPublic

About

SkyOffer — Evidence-backed master’s program planning for Hong Kong and the UK. Rules, AI explanations, and official sources.

Topics

Resources

Contributing

Security policy

Stars

2 stars

Watchers

0 watching

Forks

Repository files navigation

SkyOffer

看清申请条件,找到适合你的硕士项目。

面向香港与英国授课型硕士申请者的选校工具:用规则核对条件,用 AI 解释建议,用官网依据支持判断。

在线 Demo · 快速开始 · 架构 · English

CI License: MIT

SkyOffer 产品介绍首页

为什么做 SkyOffer

选校时,真正费时的是把自己的背景与分散在院校官网里的要求逐项对上:专业是否相关?语言单项够不够?缺少哪些材料?看到的要求适用于哪一年?

SkyOffer 把这些信息放在一起,给每个判断保留来源,也明确标出不知道的部分。

  • 选校建议:逐项核对条件,展示缺口、待核验项和下一步准备事项。
  • 项目数据库:按地区、方向搜索项目,查看字段级官网引用及核验日期。
  • 申请档案:完整版本支持在当前浏览器保存背景,再自动带入选校表单。
  • 有边界的 AI:规则决定判断,模型只负责解释;模型不可用时明确降级为规则说明。

当前体验版收录 20 个项目,主要涉及计算机、人工智能与航空工程等相关方向。数据面向 2027/28;部分项目只有单独标注的 2026/27 历史参考。项目处于经过领域复核的 Beta 候选版本,仍有字段待核实。满足门槛不等于获得录取,建议不提供录取概率或保底承诺。

先体验,再决定是否安装

打开 在线 Demo →,点击“开始选校”,查看固定合成档案的结果,再展开官网依据。

模式 可以做什么 需要什么
在线 / 本地示例版 浏览首页、20 项数据库、示例档案和规则结果 无账号、无模型密钥、无后端
完整版本 输入自己的背景,调用规则引擎与 DeepSeek 生成建议 Python、Node.js、数据库与服务端模型密钥

公开 Demo 是只读快照,不接收个人资料,不进行实时 AI 分析。示例使用合成档案和实际规则引擎生成,解释采用已标注的规则降级模式。快照日期为 2026-09-07,最新要求请以院校官网为准。

快速开始

安装 Node.js 22 与 Git 后,在终端运行:

git clone https://github.com/hexing-ai/SkyOffer.git
cd SkyOffer/frontend
npm ci
npm run demo

打开 **http://127.0.0.1:3200/**。看到 SkyOffer 首页即启动成功;“开始选校”可查看示例结果,项目数据库支持搜索和详情查看。此路径不需要 Python、Docker 或 API Key,依赖安装时间取决于网络速度。

使用自己的背景运行完整版本

需要 Python 3.11、Node.js 22。以下为 macOS / Linux 命令;Windows 和完整配置见 安装指南。

# 在仓库根目录
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

在本机编辑 .env,填写 MODEL_API_KEY,不要提交这个文件。然后:

python -m backend.scripts.bootstrap_internal_alpha
uvicorn backend.app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001

另开终端:

cd SkyOffer/frontend
npm ci
npm run dev

打开 http://127.0.0.1:3200/ → 开始选校。就绪检查为 http://127.0.0.1:8001/api/v1/ready,成功时返回 status: ready、program_count: 20。

更改运行模式前停止前一个前端进程,以免占用同一端口。调用 DeepSeek 可能产生模型费用,由你配置的服务账号承担。

界面预览

选校建议与官网依据 项目数据库
示例建议 项目数据库
查看手机端首页 SkyOffer 手机端首页

截图来自 Chromium 实际渲染的公开示例版本;生成脚本同时检查入口跳转、数据加载、证据展开与小屏溢出。

技术与数据

flowchart LR
  A[申请背景] --> B[Next.js 前端]
  B --> C[FastAPI]
  C --> D[确定性规则引擎]
  E[官网要求与版本化证据] --> D
  D --> F[受限 AI 解释 / 规则降级]
  F --> G[建议、缺口与引用]
Loading

前端使用 Next.js、React、TypeScript 和 Zod;后端使用 FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy 与 Alembic。本地采用 SQLite,生产配置要求 PostgreSQL。

开发与贡献

# 仓库根目录,已激活 Python 环境
pytest -q

# frontend 目录
npm run lint
npm run typecheck
npm test
npm run build
npm run build:demo

参见 贡献指南。欢迎提交可复现的问题、官网来源更新或交互改进;涉及院校门槛的变更请带上官方链接、适用学年及核验日期。不要在 Issue 中提交密钥或真实申请档案。

近期方向:扩大经过复核的项目覆盖、完善缺失字段、增加易读的项目比较与结果导出。以上属于路线图,尚未实现。

如果 SkyOffer 帮你理解了如何做有依据的选校,欢迎 Star,也欢迎用 Issue 告诉我们哪里还不够清楚。

代码采用 MIT;院校名称、官网引用等第三方内容权利归原权利人,详见 NOTICE。

About

SkyOffer — Evidence-backed master’s program planning for Hong Kong and the UK. Rules, AI explanations, and official sources.

Topics

Resources

Contributing

Security policy

Stars

2 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages