适用问题：如何用结构化提示词生成高质量课堂笔记？
准备资料：需具备课堂内容、笔记模板、学习目标等基础信息。
具体步骤：1. 明确笔记主题与重点；2. 结构化输入内容；3. 使用提示词生成笔记；4. 根据反馈调整优化。
虚构示例：
原始输入："请生成一份关于深度学习基础的课堂笔记，包含定义、核心概念、典型模型及应用领域。"
完整提示词："请根据以下内容生成结构化课堂笔记：
1. 定义与核心概念
2. 典型模型及应用领域
3. 重点公式与算法原理
4. 常见问题与解决方法"
示例输出：
深度学习基础课堂笔记
1. 定义：人工智能分支，研究如何让计算机从数据中学习规律。
2. 核心概念：神经网络、参数、损失函数、优化算法。
3. 典型模型：CNN、RNN、Transformer。
4. 应用领域：图像识别、自然语言处理、语音识别。
5. 重点公式：损失函数L = ∑(y - ŷ)^2，优化算法如SGD。
6. 常见问题：过拟合、欠拟合、梯度消失。
7. 解决方法：正则化、数据增强、Dropout。
8. 附加：常见模型架构图与训练流程。
核对清单：
- 是否包含课堂定义与核心概念？
- 是否明确列出核心模型与应用领域？
- 是否涵盖重点公式与算法原理？
- 是否包含常见问题与解决方法？
- 是否有附加信息如模型架构图？
- 符合课堂内容与学习目标？
- 输出结构是否清晰、条理分明？
- 是否使用了指定提示词生成？
常见误区：
1. 未明确笔记主题与重点，导致内容杂乱。
2. 没有结构化输入内容，生成笔记缺乏逻辑性。
3. 未根据反馈调整优化，笔记质量不高。
4. 忽略课堂重点，如模型架构图、训练流程等关键信息。
5. 未使用指定提示词，导致生成内容偏离要求。
6. 笔记格式不规范，影响阅读与理解。