評審在找的不是「會寫程式的學生」
很多申請資工系的學生，備審的重點放在展示技術能力：我通過了 APCS 幾級、我學過 Python 和 C++、我做過這個和那個。
（APCS 是大學程式設計能力檢定，多數資工系參採。）這些不是壞事，但它們也不是差異化的來源。因為大多數申請資工系的學生都有類似的技術背景，評審看到的是一份份「技術清單」，卻沒有看到背後的人。
資工系評審真正想知道的是：你對什麼問題有真實的好奇心？你怎麼用你學的東西去探索它？
這不意味著技術能力不重要——它當然重要。但技術能力是入場券，不是差異化的來源。讓你被記住的，是你把技術用在哪裡、為了什麼問題。
備審裡最有說服力的材料
- 一個有完整過程的 Side Project：不是「我做了一個 XX 系統」，而是「我觀察到 XX 問題，決定用 XX 方法解決，過程中遇到了 XX 困難，最終的成果是 XX，我從中學到了 XX」。這個過程說清楚了，才是有說服力的材料。專案不需要很複雜，但要有完整的思路和真實的過程記錄。
- GitHub 作品集：如果你有 GitHub，確保它呈現的不只是程式碼，而是你的思考過程。每個 Repo 有清楚的 README（說明問題、解法、使用技術、Demo），commit 紀錄能讓人看出專案是怎麼逐步演進的。一份強的 GitHub 作品集長什麼樣說明了評審怎麼判斷，以及最常見的問題。
- APCS 或競賽成績：APCS 通過三級以上，對多數資工系申請是有幫助的背景條件。但它更多是「技術基礎夠」的信號，而不是讓你被記住的材料。競賽名次（如全國性程式競賽的前幾名）是更強的加分項，但對大多數學生來說不是必需品。
- 對某個具體問題的深度探索：如果你曾經對某個 CS 問題有深入研究——哪怕只是把一個演算法的原理徹底搞清楚、或者對某個 AI 模型的行為做了系統性的測試和觀察——能說清楚這個探索過程，比十個淺嘗的活動更有說服力。
最常見的四個失誤
- 備審是「技術清單」而不是「思考過程」：列出「我學過 Python、C++、資料結構、機器學習」，但沒有說明你用這些東西做了什麼、為什麼做、做完之後發現了什麼。評審看完這種備審，對你這個人完全沒有印象。
- Side Project 沒有展示好：做了一個很有趣的東西，但 GitHub 上沒有 README、沒有 Demo、commit 紀錄只有一條「initial commit」。這讓評審沒有辦法快速理解你做了什麼，也讓人覺得你不重視別人怎麼理解你的作品。
- 說「對 AI 有熱情」但說不出具體的興趣點：「我對 AI 很有興趣，AI 是未來的方向」這種說法，評審聽過太多次了。有說服力的說法是「我對 XX 問題有好奇心（例如：語言模型為什麼會幻覺？推薦演算法怎麼影響人的決策？），我在試著理解它的方式是 XX」。
- 只有技術，沒有問題意識：技術是工具，問題才是起點。如果你的備審展示的是「我有很多工具」，但沒有說明你在用這些工具解決什麼問題，你的備審就缺少了驅動力。評審想看到的是一個對問題有主動好奇心的人，不只是一個有技術能力的人。
GitHub 在資工申請裡的特殊地位
在資工/AI 相關科系的申請裡，GitHub 的重要性比其他科系高得多——因為它是少數讓評審能直接看到你的「工作方式」的地方，而不只是你對自己的描述。
一份好的 GitHub 作品集，讓評審看到的是：你在解決什麼樣的問題、你的程式碼組織方式、你在迭代的過程中是怎麼思考的。
如果你還沒有整理過 GitHub，在申請前花一兩個週末把主要的 Repo 整理好，是性價比非常高的投資。每個 Repo 加上清楚的 README，幾個有代表性的 commit 說明，就已經比大多數申請者的 GitHub 好得多了。
不同準備程度的學生，現在最該做的事
- 如果你還沒有任何 Side Project：選一個你真的對它有點好奇的問題，用你現有的技術能力做一個最小版本的東西，把過程記錄下來。不需要完美，但要有頭有尾，有一個可以展示的成果。具體的起點可以參考如何從科系方向反推 Side Project 主題與從 0 到 1 的執行流程。
- 如果你有 Side Project 但還沒有整理好：把 GitHub README 寫清楚，加一張截圖或 Demo 連結，把 commit 紀錄整理一下。這一兩個小時的整理，讓你的作品從「有程式碼但看不懂」變成「有清楚說明的成果」。
- 如果你已經有一些作品但備審還不夠說服力：重新思考你的備審主線——你在這些作品背後，在解決什麼問題？用這個問題去串連你的活動，讓評審看完之後能說出「這個學生在想 XX 問題」。
- 如果你在準備 APCS：APCS 是有幫助的，但不要把所有時間放在刷題上。一個有完整成果和反思的 Side Project，對備審的幫助通常超過 APCS 多一級。把時間分配在兩者之間，而不是把所有賭注放在考試上。