该用户投入了时间（3周，每天1-2小时），使用了流行的备考平台Medify，观看了视频，尝试了各种技巧，但仍无法将模拟考试成绩提升到2000分以上（目标2200+），甚至在Medify的模拟考试中从未超过1800分。他们感到沮丧，不理解问题出在哪里，也不知道如何有效提高，特别是对于国际学生来说，需要非常有竞争力的分数。这反映出他们缺乏个性化的诊断和针对性的提分策略，现有工具未能满足深层需求。

我将构建一个名为“UCAT智能诊断与提分教练”的SaaS工具。 核心功能：

1. 成绩数据输入： 用户可以手动输入他们在Medify、Kaplan或任何其他平台完成的UCAT模拟考试的各部分（语言推理、决策制定、定量推理、抽象推理、情境判断）分数、完成时间。（MVP在2周内实现手动输入）
2. 个性化表现诊断： 工具分析用户历史模拟成绩数据，识别持续表现不佳的领域、特定的题型弱点（例如，在语言推理中阅读速度慢或推理错误，在定量推理中计算速度慢或数据理解障碍），以及时间管理问题。
3. 智能策略建议： 基于诊断结果，系统生成具体的、可操作的个性化学习建议。例如，如果发现用户在语言推理的“推断题”中得分低且耗时过长，工具会建议“专注于识别关键词和排除干扰项的技巧，每天练习X道推断题，并将每题时间限制在Y秒内。”（MVP阶段采用预设的规则引擎提供建议）
4. 可视化进步追踪： 提供一个直观的仪表板，显示用户在不同部分和总体分数上的长期表现趋势，帮助用户看到进步，调整策略。 MVP（2周内）：

• 实现用户注册/登录。
• 允许用户手动输入UCAT模拟考试的各部分分数和总耗时。
• 展示基础的图表：各部分分数随时间的变化趋势。
• 基于简单的预设规则（例如：如果语言推理分数低于X分，则推荐A策略；如果定量推理耗时过长，则推荐B策略）提供文字形式的“提分建议”。
• 基础设施： 采用轻量级前端（如Vue/React）+后端（如Node.js/Python Flask）+小型PostgreSQL数据库。部署在便宜的VPS（如DigitalOcean $10-20/月）或无服务器平台（如Vercel/Netlify for前端，Supabase for后端/DB），成本完全控制在每月200美元以下。