你的文书，够得着
哪一档大学？

研究者给 AI 讨好用户的行为起了名字：sycophancy，谄媚效应——模型被训练成优先说你爱听的话。Anthropic 的实验很直白：同一篇文章，说“我写的”比说“朋友写的”，反馈显著更暖。通用 AI 的夸奖，有相当一部分是给提问者的，不是给文书的。我们的量表不是凭经验拍出来的：它归纳自超过 110,000 篇各梯队成功文书。AI 被这套量表拴着，两个方向都不许失真——往上，连优点也必须指到你文书里的具体句子；往下，没有明显短板的维度会直说“这一维没有值得动手的问题”，绝不硬凑毛病。编造的问题比漏报更害人：它让你把修改预算花在不需要改的地方。

不是“结构可以更紧凑”这类正确的废话——每条评价都对应原文那句，你随时可回查。

AI 痕迹的风险不是传闻，是成文的：Common App 把提交 AI 平台、技术或算法的实质内容或输出视为申请欺诈；布朗、乔治城对申请中的 AI 使用设限；耶鲁写明可因此撤销录取。而在政策之外，每年读几千篇文书的招生官，对“AI 腔”的直觉比检测工具更早——同样的句式、精致但没有灵魂的结构，他们一眼就能认出来。与其交上去之后赌，不如先知道自己的处境：评估会审视文书的语言质地，明显的 AI 写作腔会在报告中被点出，并反映在评分里。这是一项信号，不是判决——改与不改，判断权在你。

检测工具会误伤，政策却不会通融——“读起来像人写的”是唯一两边都安全的答案。