用 AI 整理课堂笔记，最常见的隐性 bug 是：模型用”听起来很合理”的内容把缺口补上，三周后你背的其实是讲师没说过的话，考试也不会按那套口径打分。解决办法不是换更聪明的模型，而是写更严格的 Prompt。下面每个模板都强制 AI 重建结构、用 [GAP: ...] 显式标缺口、每条建议都标”很可能 / 需核实”，并把每道自测题挂回笔记里的原文行。
一句话总结： 粘贴草记，先跑第 1 条（重建结构），再跑第 2、4 条（补缺口 + 自测题）。[GAP] 标记一直留着，幻觉就不会悄悄混进真笔记里。录音逐字稿很长时，请粘进 1M token 的模型（Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6），别用 ChatGPT Plus——它在应用内的上下文约 320 页就到顶了。整理好的笔记再交给 闪卡 Prompt 做成间隔复习卡。
用哪个模型整理
瓶颈很少在推理能力，而在上下文长度：一整学期的笔记或一段 90 分钟的逐字稿，很容易超过聊天工具能记住的”工作记忆”。截至 2026 年 6 月：
| 工具 | 应用内上下文 | 适合 | 备注 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Plus（$20/月） | 约 320 页（完整 1M 仅 $200 Pro 有） | 小批量笔记、逐节整理 | 默认 GPT-5.5；免费版上下文约 8K token 封顶 |
| Claude Pro（$20/月） | 约 1M token（Sonnet 4.6） | 整门课笔记、长逐字稿 | 长上下文是标配，不用额外加购 |
| Gemini 3.1 Pro（Google AI Pro，$19.99/月） | 1M token（约 1500 页 A4） | 多节课合集、幻灯片 + 录音 | 多模态：可直接吃音频和图片笔记 |
| NotebookLM（免费） | 每本 50 个来源，每个 50 万字 | 严格基于来源的整理、“引用原文行” | 免费版每天 3 次音频概览、50 次问答 |
如果你要的是”答案绝不偏离你自己的材料”，NotebookLM 最稳——它拒绝回答你上传来源之外的内容。要做自由改写和生成例题，1M token 的聊天模型更快。完整流程见 课堂笔记整理实操指南。
这套 Prompt 适合用在哪
- 当天课后趁热整理，讲师的口径还记得清
- 笔记太乱、复习不下去时的考前梳理
- 用幻灯片加自己的简写从零搭课程笔记
- 备课，以及把可读的笔记分享给同学
1. 结构重建
下面是我 [课程 / 话题] 的草记。请重建结构（标题 / 子标题 / 列表）。不要加我没写的事实；
任何缺失处用 [GAP: 缺什么] 标注。原文清楚的地方保留我的措辞。
[粘贴草记]2. 缺口填充
下面是带 [GAP: x] 的结构化笔记。请仅根据上下文建议每处该补什么，每条标"很可能" / "需核实"。
不要删掉 [GAP] 标记，把建议接在它后面。
[粘贴]3. 每节加 1 个例题
为每节加 1 个例题，严格使用笔记原始公式 / 概念。每个例题标 [来自笔记] 或 [我加的]，
方便我看出哪些是你编的。
[粘贴]4. 自测题生成
为每节生成 3 道自测题：(a) 回忆；(b) 理解；(c) 应用。每道格式：问题 / 答案 / 笔记中对应原文行。
无法追溯到原文行的题，直接丢弃。
[粘贴]5. 术语表
为这些笔记建立一份术语表，覆盖每个技术术语。每条包含：1 句定义、首次出现的节、
1 个取自笔记的正确用法示例。
[粘贴]6. 模糊句解码
我笔记里这些行是简写或不清楚。请各扩成完整句子。任何无法从上下文直接证明的扩写，
用 [推断] 标出来。
[粘贴模糊行]7. 跨章连接
下面是 3 节课的笔记 [A / B / C]。找出 5 个隐含但从未明说的跨章连接。加一节 "Connections"，
每个连接注明它桥接的两条原文行。
[粘贴]8. 重点提取
从笔记中抽出 10 个最重要的点（公式 / 定义 / 论断）。格式：优先级（必会 / 应会 / 加分）/
1 句表述 / 页码或行号。
[粘贴]9. 录音 → 笔记
下面是课堂录音的逐字稿。请整理成结构化笔记：去填充语、修语法、按话题组织。
讲师标过"重点""会考""以后还会用到"的地方，原话照搬保留。
[粘贴逐字稿]10. 笔记 → 图示
下面一节描述了一个过程 / 系统。请描述能捕捉它的图示，输出：节点、边、标签，以及
看这张图最该能回答的 1 个问题。不要加笔记里没有的步骤。
[粘贴该节]11. 个人学习摘要
把笔记整理成 1 页个人复习摘要，重点突出我最薄弱的部分：[话题]。用笔记原文的词。
加 5 道针对薄弱区的自测题，每道附原文行。
[粘贴]模型版本说明（2026 年 6 月）
- 占位符： 发送前把每个
[方括号]字段换成你自己的内容。方括号只是标记，不是语法。 - 长逐字稿： ChatGPT Plus 里的 GPT-5.5 工作记忆约 320 页，一段 90 分钟逐字稿可能超出。Sonnet 4.6 和 Gemini 3.1 Pro 都是约 1M token（约 1500 页），整门课能一次塞进去。
- 严格基于来源： 如果一条编造的事实都不能容忍，把笔记传到 NotebookLM（免费）里跑第 4、5、8 条——它只从你上传的内容作答，并把每条结论链回原文。
- 推理模式： 做缺口填充（第 2 条）和跨章连接（第 7 条）时，在 ChatGPT 或 Gemini 里选”Thinking”模式，让模型先自查再下结论。
常见问题
用了这些 Prompt，AI 还会编事实吗？
会少很多，但不是绝不会。[GAP] 和”需核实”标签的设计目的，就是让它真编的时候，编的内容是看得见的，而不是混进你的真笔记里。凡是标了”很可能”或 [推断] 的，都要对着幻灯片再核一遍。
乱笔记该用 ChatGPT、Claude 还是 Gemini？ 单节课随便哪个都行。整学期或长逐字稿，用 Claude Sonnet 4.6 或 Gemini 3.1 Pro，它们约 1M token 的上下文能装下整套笔记、不丢前面的章节。ChatGPT Plus 做逐节整理没问题，但应用内约 320 页就截断。
这件事 NotebookLM 比聊天模型更好吗？ 论准确性，是的：它拒绝回答你上传来源之外的内容，并引用确切原文行，特别适合第 4、5、8 条。但做自由改写和生成例题（第 3、11 条），聊天模型更快也更灵活。很多同学两个一起用。
课堂录音怎么整理？ 先转成文字（Gemini 3.1 Pro 和 NotebookLM 都能直接吃音频），再跑第 9 条。关键是原话保留每一句”这会考”的提示——通用整理工具往往会把它删掉。
免费版能做吗？ 能。NotebookLM 免费版每本笔记可放 50 个来源（每个最多 50 万字）、每天 50 次问答，足够覆盖一门课。免费 ChatGPT 适合短笔记，但上下文约 8K token 封顶，所以一次粘一节。
容易踩的坑
- 加了讲师没说的”事实”——考试按讲师的口径打分，不按模型的口径。
- 把后面会用到的上下文删掉，后续章节就看不懂了。
- 不标”需核实”，自信的幻觉就和真笔记混在一起。
- 跳过自测题那一步（第 4 条）——笔记没自测题就只是抄写。
- 一整段没标题，间隔复习根本做不了。
- 整理录音稿时把讲师那句”这会考”删掉了。