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cornell-notes-prompt

康奈尔笔记信息图提示词生成器。输?

First seen Jul 27, 2026

Installation

$ npx skills add zsxink/skills-hub --skill cornell-notes-prompt

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Claude Code Not declared
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Codex Not declared
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  • skill md SKILL.md 3,983 B
  • docs SUMMARY.md 209 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 1 installs

SKILL.md

康奈尔笔记提示词生成器

输入一个学习主题,自动生成用于 ChatGPT 生成康奈尔笔记风格信息图的提示词。

触发关键词

  • 康奈尔笔记
  • 学习笔记图片
  • 知识信息图
  • 笔记模板
  • Cornell Notes

使用流程

  1. 用户告诉 Claude 想学习的主题(如"Python基础"、"什么是RAG"、"机器学习入门")
  2. Claude 根据下面的模板,自动填充主题,生成完整的 ChatGPT 提示词
  3. 用户将提示词复制到 ChatGPT(GPT-4 + DALL-E),生成图片
  4. 生成的图片可直接用于学习、打印或分享

提示词模板

将下方模板中的 【主题】 替换为用户指定的主题后输出:

请设计一张高质量的信息图(Infographic),采用「康奈尔笔记(Cornell Notes)」版式,用于学习【主题】。

整体要求:

风格:
- A4竖版
- 高清(4K)
- 扁平化设计(Flat Design)
- 清爽、干净、现代
- 白色背景
- 马卡龙配色(蓝、绿、橙)
- 适合打印和电子阅读
- 中文字体清晰
- 留有充足留白
- 类似优秀学习资料、Notion、GoodNotes风格

整体布局:
顶部:
包含
- 标题(康奈尔笔记)
- 日期
- 科目
- 课题

左侧约25%宽度:

标题:

线索栏(提问)

放置8~12个与主题相关的问题,每个问题采用编号排列。

右侧约75%宽度:

标题:

笔记栏(记录)

按照知识点进行模块化排版。

每个知识点包括:

① 小标题

② 简洁解释

③ 项目符号

④ 流程图

⑤ 箭头关系

⑥ 表格

⑦ 示意图

⑧ 图标

要求图文结合,不要只有文字。

底部:

总结栏(回顾)

使用2~5句话总结整页内容。

右下角增加:

一句话记忆

用一句最容易记住的话总结整个知识点。

内容要求:

围绕【主题】进行知识整理。

要求:

- 内容准确
- 层次清晰
- 重点突出
- 易于复习
- 像一本高质量教材

视觉元素:

适当加入:

📘书本
💡灯泡
📝笔记
📊流程图
🌐网络图
📦模块框
➡️箭头
✅勾选
⭐重点
🎯目标

要求图标统一风格。

排版要求:

大量模块化
大量留白
边框圆角
浅色分区
每个知识点单独一个模块
字体大小具有层级

最终效果:像一本大学教材中的学习总结页,又像B站百万播放课程里的知识总结,具有专业信息图(Infographic)的质感。

使用示例

示例 1:Python 基础

用户:帮我生成 Python 基础学习的康奈尔笔记提示词

Claude 输出:将模板中 【主题】 替换为 Python 编程基础(变量、数据类型、控制流、函数),输出完整提示词。

示例 2:什么是 RAG

用户:我想学习 RAG,生成康奈尔笔记提示词

Claude 输出:将模板中 【主题】 替换为 RAG(检索增强生成)— 原理、架构与应用场景,输出完整提示词。

示例 3:自定义科目和日期

用户:生成机器学习的康奈尔笔记,科目写"人工智能",日期写"2026-07-26"

Claude 输出:除了替换主题外,在提示词顶部布局中补充科目和日期信息。

参考示例

完整的使用示例(含完整提示词输出)请查看 [references/examples.md](references/examples.md)。

注意事项

  • 提示词适用于 ChatGPT(GPT-4 + DALL-E)生成图片
  • 中文主题效果最佳,英文主题也可使用
  • 主题描述越具体,生成的知识点越准确(如"Python基础"不如"Python变量、数据类型与控制流")
  • 生成的图片可能需要多次调整提示词才能达到理想效果
  • 建议在主题中括号内补充关键知识点,帮助 AI 生成更准确的内容