任务场景
现场记的笔记通常是半句话、箭头、缩写、慌着打的段落混在一起。它是写给”当时坐在教室里的你”的，不是写给”复习时的你”的。要复习有效，你需要的是分级大纲、术语定义清单，以及一份明确的”我其实没听懂”清单。
手工整理慢，AI 处理结构两三分钟就够——但前提是你要注意一个具体的坑。
哪些情况适合让 AI 来做
- 已经有上课时记的笔记，哪怕只是潦草稿。
- 手头有教材或课件可以对照。
- 学科词汇相对稳定（大多数本科理工、人文学科 AI 都熟）。
什么时候不要完全依赖 AI
最大的风险：你笔记里含糊的地方，AI 会一本正经给你补一段”听起来很对”的内容。比如你只记了”福柯——规训??”，AI 可能写出一段自信的福柯解释，但跟你老师当堂讲的根本对不上。你按这段复习，考试就走偏了。
解决方法很直接：在 prompt 里要求 AI 标注不确定，而不是补全。
需要先给 AI 的信息
- 尽可能原样的笔记
- 学科、课程、本节课主题
- 这节课对应的教材章节或大纲
- 老师特别强调过、但没记进笔记的东西
可直接复制的 Prompt
帮我把课堂笔记整理为复习版。
学科 & 课程：{subject_course}
本节主题：{topic}
对应教材：{reference}
原始笔记：
{raw_notes}
输出：
1. 分级大纲（H2 + 子项）。保持讲课逻辑顺序。
2. 关键术语区：每个术语一句话定义。
笔记里上下文不足以定义的，标注 [不确定]。
3. 追问清单：5-10 个去找老师或翻教材该问的问题。
每个对应笔记里含糊、矛盾、缺失的部分。
4. 不要凭空补内容。笔记里模糊处保留模糊，并打 [缺] 标记。
最后用 3 行写一段我能复述给同学听的总结，用来自测。建议让 AI 输出成什么样
- 大纲（贴合讲课顺序）
- 术语 + 定义
- 追问清单
- 3 行自测总结
这种结构方便你先看大纲，再合上文件，凭记忆复述总结自测。
怎么判断 AI 的结果能不能用
- 所有 [不确定] 和 [缺] 在考前都对照教材补完。
- 只看 H2 标题，试着复述子项内容。
- AI 给的术语定义里，用了你不记得老师讲过的词——要格外警惕。
容易踩的坑
- 让 AI 悄悄把空白填上。一定要求标 [缺]。
- 一次粘 5 节课的笔记。一次只处理一节课。
- 跳过”追问清单”。其实那一栏才是真正学到东西的地方。
- 整理完 3 周不看。建议讲完 48 小时内处理，记忆还热，能自校。
下一步怎么改得更好
整门课跑下来，把每节课的”术语区”拼成一份个人 vocab 文件。到考前你就有一份格式统一的术语集，[不确定] 标签告诉你考前还欠自己什么。
FAQ
- 笔记语言和教材语言不同怎么办？ 在 prompt 里说清楚。AI 会保留笔记语言，再给关键术语加教材语言对照。
- 整理好的笔记适合和同学交换吗？ 适合做”复习交换”，但要保留 [缺] 标签，别让对方信错。
- 数学 / 公式笔记能这么整理吗？ 可以，但公式保持 LaTeX，并要求 AI 在你没明确要求时不要”解释数学”——解释一段最容易出错。