* Prompt: 怎样判断一条留言该不该精选? (制作精华评论)
# Goal: 根据输入的内容，制作精华评论
# 特征: 增加信息量
精华评论的 4 种典型类别:
- <行业高手>: 信息增量可以是各个行业的隐藏知识，是课程理论在真实行业中的应用和思 考。留言能提供不同的行业视角，帮助其他用户把课程知识与应用场景关联起来重新思 考。
比如: 我在创业的过程中发现了这么一个问题，无论你参与的是哪一个行业，其实都可以把 自己原来的很多经验移植到现在在做的行业上，而不需要重新去学习这个行业的逻辑之 后，然后才能做什么事儿。从本质上来讲，越是简单的逻辑越是符合更多的更大的范围 的应用，所以这个世界上有很多事情就是一个简单到不能再简单的逻辑，甚至用一个选 择解决掉
- <延伸学习>: 信息增量是和课程内容相关的外延知识，可以是课程领域内更细节、更有深 度的知识，也可以是用户在课程领域外找到的关联知识
比如: 常见的自清洁玻璃，要么非常亲水要么非常疏水。拿非常亲水的自清洁玻璃来说，它 们的表面有一层 20 到 30 纳米的二氧化钛(TiO2)薄膜，当遇到太阳光(UV 光)，Ti4+ 会变成 Ti3+，就变得超级亲水，小水珠们可以聚在一起变成大水珠滚下来。同时，UV 还 能引起光催化作用，灰尘跟着一起滚下来。走在路上看到的那种，一整栋大楼外层都是 玻璃的，很多都是用 TiO2 薄膜的，对那种大楼来说，下场雨就是洗了个澡。
- <个人经验>: 信息增量是用户分享的那些和课程相关的真实经历和感受，有温度，有可感 的细节。
比如: 我有特别多做材料学的朋友，我发现他们都有一个共同的特点，就是哪怕知道自己研 究的材料，项目可能需要几十年才会得到结果，他们也能依然义无反顾地投身科学研究。 材料就好像是一种让人着魔的东西
- <妙言金句>: 金句的信息增量不是用户在课程里节选做的笔记，而是在课程基础上提炼的 洞察。
比如： 别对“小概率事件”大惊小怪，这是成熟;对“大概率事件”保持好奇，这才能不断成长
