01
建立基础
填写申请信息
录入成绩、活动、兴趣与目标，形成后续判断共用的申请画像。
公开数据、真实案例与可解释预测
持续更新
院校与申请数据
多源校准
公开信息与排名
来源标注
案例与录取信息
拒绝黑箱
说明依据与限制
MITStanfordHarvardPrincetonYaleColumbiaCaltechUChicagoUPennCornellBrownDukeJHUNorthwesternUCLAMITStanfordHarvardPrincetonYaleColumbiaCaltechUChicagoUPennCornellBrownDukeJHUNorthwesternUCLA
六步申请工作流
从填写信息，到做出最后决定
先建立档案，再选校、理解策略并横向比较。每一步都给出清晰结果，不需要在散落的信息之间来回切换。
- 02双路径选校
DIY 选校 / AI 辅助定校
自己筛选学校，或让 AI 根据画像生成冲刺、匹配和保底组合。
- 03策略判断
了解申请策略
理解轮次、专业适配、材料重点和当前档案的优先改进方向。
- 04横向比较
优化申请组合
比较学校、专业、成本、概率和材料压力，调整整个选校结构。
- 05探索与互助
趣味功能与社区文化
通过测评、对话、组队和留言板，获得灵感并和同路申请者交流。
- 06即将解锁
未公布功能
新的申请能力正在准备中；上线前只保留线索，不提前承诺具体功能。
你可以全程自己推进，也可以在需要时调用 AI 建议和社区协作；不可逆的最终决定始终由你完成。
一站式 AI 留学工作台
六块核心能力，串起完整申请链路
不是把功能堆在一起，而是让每一步都知道下一步是什么。选校、文书、规划、预测、组队和专家判断，在一个系统里协同工作。
Lumni 社区留言板
每一个申请难题，都有人正在拆解
从对话、选校到预测、文书和时间线，先看看大家如何把问题变成下一步行动。
方法，而非话术
只请你相信可以验证的东西
不借数字造势，不编学员故事。这是这套引擎赢得信任的方式。
锚定官方公开数据
概率校准锚定各校官方公布的录取率——不是论坛传闻，也不是顾问直觉。
给区间，不下断言
每条预测都是一个概率区间，写明理由与不确定性；数据不足时明确说数据不足，绝不硬猜。
AI 干活，人做决定
选校、文书、时间线交给 AI 提速，不可逆的关键决定始终由人来判断。
每个数字都有出处
学校数据带来源标注：排名来自五大权威榜单，录取数据可追溯到发布原文。
