教学场景
适用对象：教师 ｜ 状态：✅ 已完成 ｜ 更新于：2026-06-01
教学里最耗时的往往不是讲，而是讲之前的准备：排课件、找例子、出题配答案、把英文材料嚼碎、应付学生反复问同一个概念。下面六个场景，挑跟你这学期相关的照着做。
每个场景的提示词都可以直接复制到 claude 里，把括号里的内容换成你的课程信息即可。
把一份大纲变成一套课件
Section titled “把一份大纲变成一套课件”痛点：有讲课思路，但做 PPT 排版费时间。
用什么：marp 幻灯片技能（用 Markdown 写、自动生成幻灯片，再导出 PDF / PPTX）。工具安装见工具板块。
怎么做：
- 打开
claude，把你的课程大纲（哪怕只是几行要点）贴进去。 - 让它生成课件草稿，看一遍提修改。
- 满意后让它导出 PDF 或 PPTX。
可一键复制的提示词：
帮我把下面这份大纲做成一套课件，面向本科生，每页别太满，重点概念配一个中国本土的例子。课程是《公司金融》第 3 章 资本结构。先给我大纲框架，我确认后再生成完整幻灯片。（粘贴你的大纲）产出：一套可直接上课用的幻灯片（PDF / PPTX）。
把一个真实事件开发成教学案例
Section titled “把一个真实事件开发成教学案例”痛点：想用案例教学，但写”案例正文 + 教学说明”很耗精力。
用什么：case-teaching 技能。
怎么做：
- 告诉它课程、对象、课时、学科，并附上你已核实的事实材料。
- 它先写案例正文（带决策悬念、不给结论），再写教学说明（教学目标、理论框架、分层讨论题、板书、参考分析、时间安排）。
可一键复制的提示词：
用 case-teaching 帮我做一个教学案例。课程《管理学原理》，对象大二本科，90 分钟。主题：某新能源车企在快速扩张期的组织管控两难。我手上有这些已核实的事实材料：……（粘贴你核实过的事实 / 数据）请先写案例正文，再写只给我看的教学说明。产出：一份可上课的教学案例 + 一份只给你看的 Teaching Note。
出测验 / 作业题（带答案）
Section titled “出测验 / 作业题（带答案）”痛点：每学期出题、凑题量、配答案很烦。
用什么：Claude Code 直接出；或 NotebookLM 从课程资料自动出题，保证不超纲。
怎么做（两条路）：
- 直接出——在
claude里说清章节、题型、难度。 - 从资料出——如果你已经把讲义建成了 NotebookLM 资料库（见下面的”课程知识库”），可以让它基于你的讲义出题。
可一键复制的提示词：
按《计量经济学》第 5 章 多元回归，出 5 道选择题 + 2 道计算题，附答案和解析，难度中等，选择题要有迷惑性的错误选项。产出：成套的题目 + 答案解析。
把英文文献 / 教材变成课堂能用的中文材料
Section titled “把英文文献 / 教材变成课堂能用的中文材料”痛点：好的英文教材 / 论文，想提炼成课堂讲解，但翻译腔重、排版乱。
用什么：markitdown（任何格式转 Markdown）+ Claude Code 提炼翻译 + fix-chinese（自动去翻译腔、AI 味）。
怎么做：
- 先把 PDF / 网页转成干净文本。
- 再让它提炼 + 翻译成课堂材料，
fix-chinese会自动把中文改自然。
可一键复制的提示词：
用 markitdown 把这个 PDF 转成 Markdown，然后把内容提炼成给本科生讲的 3 个要点，用通俗中文，每个要点配一个中国本土例子。中文要自然、别有翻译腔。产出：可直接讲的中文讲解材料。
建一个”课程知识库”，随时答疑
Section titled “建一个”课程知识库”，随时答疑”痛点：学生反复问同样的概念；自己查讲义、参考书也费时。
用什么：NotebookLM——把讲义、教材章节、参考论文建成一个带引用的资料库，提问时答案会标出处，不容易”胡编”。
怎么做：
- 用 Google 账号登录（与 DeepSeek 无关、不花 DeepSeek 的钱）。
- 建库、把讲义和教材章节加进去。
- 提问，答案会带出处；还能一键生成学习指南发给学生。
# [待验证]notebooklm create "公司金融-课程知识库"notebooklm source add ./讲义.pdfnotebooklm ask "MM 定理的两个命题分别在什么假设下成立？" --json产出：一个可反复查询、带出处的课程问答库 + 学习指南。详细用法见 NotebookLM 工具页。
批量看学生作业、按统一标准给反馈 🔒
Section titled “批量看学生作业、按统一标准给反馈 🔒”痛点：几十份作业，想给一致、有依据的反馈。
用什么：docx / pdf 读取 + Claude Code 按你的评分标准（rubric）反馈。
怎么做：
- 🔒 先脱敏：学生作业含个人信息。要么去掉姓名学号再交给 AI，要么走”AI 写脚本、本地批”——让它写一段按关键词 / 结构检查的脚本，你在本地跑。
- 给它你的评分标准，让它只给反馈、不打分、不下结论，最终由你定。
可一键复制的提示词：
这是我的评分标准（粘贴 rubric）。帮我按这个标准看这份作业，指出优点、问题、给改进建议，不打分、不替我下结论，最后由我决定。产出：每份作业的结构化反馈草稿（你过目、定稿）。