• 选校方案：IC+UCL冲刺和主申请，曼大爱大保底

• 文书写作：选择中外文书合创，中籍老师负责文书框架搭建和初稿创作，外籍老师进行修改润色

• 套餐选择：致臻B规划版产品

方向定下来，我们做的第一件事，就是帮她拆解背景：

• 学术方面：机器学习、计算机视觉课程成绩不错，还发了篇机器人方向的论文；
• 实践方面：有一段实习，拿过机器人设计比赛一等奖；

我们帮 Z 同学换了个思路：从一部医疗纪录片切入 —— 片中医生因长期接触辐射设备健康受损，这个场景让她意识到 “医疗机器人技术的不足可能直接影响生命健康”。这么写有两个好处：

• 真实感：用具体场景代替空泛表达，让动机显得真诚；
• 精准匹配：直接关联到 IC 专业关注的 “减少医疗操作风险” 方向，让招生官知道你是有备而来。

同时，文书里还详细提到 “AI 在医疗设备设计中的应用”，并且把这些技术和 IC 的课程模块一一对应，证明 Z 同学不是盲目申请，而是真的研究过专业内容。

Z 同学的论文发在农业机器人领域，乍一看和医疗机器人不相关。但我们发现，论文里涉及的 “力传感抓取器”“传感器建模” 等技术，和医疗机器人的机械设计逻辑相通。

于是在文书里，我们重点突出她跨领域应用技术的潜力：“虽然研究对象是农业机器人，但这些技术完全可以迁移到医疗设备的精准操作中。”

竞赛经历也是同理。机器人设计比赛里，她 “从理论到硬件实现” 的全流程能力，正好契合 IC “机器人运动规划” 课程的需求。我们没有简单罗列奖项，而是把重点放在技术落地能力上。

在梳理实习内容时，Z 同学做的是数学公式检测模型优化。这个经历和医疗机器人看似不搭，但我们帮她找到了 “迁移点”：

• 问题解决能力：她通过数据可视化、重设计标注规则，把模型准确率从 60% 提升到 87%，这种解决复杂问题的能力，放到医疗图像分割任务里同样适用；
• 算法迁移能力：用 YOLO v8 算法优化公式检测，证明她能把目标检测技术应用到不同场景，这正是医疗机器人研发需要的思维。

文书里还提到她在比赛中当队长的经历，突出跨学科协作能力—— 毕竟 IC 的项目强调 “临床与技术结合”，团队协作和工程化思维缺一不可。

很多同学的PS，写完经历就结束了，缺乏对未来的规划。但IC是非常注重职业导向的，因此我们帮 Z 同学加了职业规划的远中近规划。这个规划不是随便写的，而是紧扣 IC 的培养目标—— 学校希望招到的学生，是有长期学术或职业路径规划的，而不是 “为了申请而申请”。

最后，整个文书形成了一个清晰的逻辑链：发现医疗问题→学习技术→实践应用→匹配 IC 资源→推动行业发展，每一部分都在强化 “我适合这个专业” 的核心观点。

功夫不负有心人，Z同学如愿拿到了剑桥大学的offer，我们也祝T同学25fall一切顺利！不过，拿到IC的offer，我们团队一点都不意外。因为从一开始，我们就不是在 “写文书”，而是在帮 Z 同学提炼核心竞争力，再用招生官想看的方式呈现出来。