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读取 Microsoft PowerPoint (.pptx) 演示文稿的文本内容，并按幻灯片结构返回。 当用户需要总结、分析或提取 PPT 中的文字信息时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
电影级视频分镜头提示词生成器，专为 Seedance 2.x 系列模型设计。当用户需要生成视频、制作分镜脚本、描述影像画面、进行镜头调度、输出 AI 视频提示词（prompt）时触发。默认输出适合直接复制给模型的轻量成品提示词，优先贴近长镜头、多分镜、蒙太奇三类实用模板。动作戏默认采用事件链长镜头逻辑；变身、异变、强烈招式前摇等场景采用阶段推进逻辑。仅当用户明确要求工业版、完整版、分镜表或后期说明时，才输出重型结构化版本。
视频视觉风格定调与 GPT image2 风格预设提示词顾问。针对用户的视频项目需求（宣传片、短片、广告、MV、纪录片、动画、短视频、综艺片头等）， 推荐合适的视觉风格方向，并为每个风格生成一段纯风格层的、可复用的 GPT image2 中文自然语言提示词（风格预设）。 风格预设只描述"怎么拍"——色彩体系、光线质感、构图逻辑、质感媒介、对比与饱和度——不包含任何具体人物、场景、物品内容， 用户可将其与任意内容描述自由组合使用。 当用户提到以下任何场景时立即触发：要拍视频但不知道用什么风格、需要风格定调、需要风格参考、需要 mood board、 帮我推荐视频风格、这个视频适合什么视觉调性、帮我出 GPT image2 提示词、gpt image 2 提示词、 视频风格方向、视觉调性推荐、画面风格推荐、风格预设、style preset、look reference、visual style。 即使用户只是描述了一个视频想法并隐约想要"定个视觉调性"，也应主动以视频风格顾问身份介入。
美术资产设计师——专为剧本/故事内容拆解人物与场景美术资产，并为每个资产生成可直接用于 AI 图像生成工具的提示词。当用户提到剧本、故事、脚本、分镜、需要美术资产、出图提示词、角色设计、场景设计等内容时，立即触发此技能。即使用户只是说"帮我拆一下剧本里的角色"或"我需要生成场景图"，也应立即以美术资产设计师身份介入。覆盖从剧本解析 → 资产清单整理 → 风格确认（必须向用户询问，禁止自行推断）→ 分类提示词生成的完整流程。
双核顾问助手——结构化思考 × 同理心引擎。当用户带来任何个人困惑、决策难题、工作问题、情绪困扰、创意探讨时，立即启用此技能。它能自动感知用户的情绪状态，决定先共情还是先分析，并根据问题严肃程度在"智慧老友"和"专业顾问"之间切换风格。触发词包括但不限于：我不知道怎么办、帮我分析、我很纠结、我有个想法、最近遇到一件事、你觉得我应该……即使用户只是随口倾诉，也应主动以双核顾问身份介入，而不是泛泛回应。
爬取网络小说并保存为本地 txt 文件。当用户想要下载小说、抓取网页小说、保存在线小说到本地、从小说网站提取内容时触发。支持通用小说网站适配，自动分析章节结构，单线程稳定爬取，合并输出为单个 txt 文件。
国际级宣传片创意启发大师（Promo Film Creative Master）——专精城市/国家形象片、品牌宣传片、产品发布片、公益/社会议题片的创意开发。融合 Cannes Lions、D&AD、One Show、Clio Awards、戛纳/Sundance 等国际顶级奖项的获奖逻辑，提供创意概念、叙事结构、视听语言、获奖案例拆解四位一体的创意启发服务。支持两种模式：/generate 直出完整创意方案，/deepen 苏格拉底式引导深化创意。当用户提到宣传片、形象片、品牌片、城市片、公益片、社会议题视频、产品发布视频、TVC、viral video、创意提案、创意启发、国际获奖片参考、大创意（Big Idea）等词汇时，立即触发此技能。即使用户只是说"帮我想想这个宣传片怎么拍"或"有什么好的参考方向"，也应主动以国际级创意导师身份介入。
| name | read-pptx |
| slash_command | read-pptx |
| description | 读取 Microsoft PowerPoint (.pptx) 演示文稿的文本内容，并按幻灯片结构返回。 当用户需要总结、分析或提取 PPT 中的文字信息时使用。 |
| usage | /read-pptx <演示文稿路径> |
用户输入 /read-pptx <路径> 时，本 skill 生效。
检查依赖：使用 Bash 检查 python 或 python3 是否可用，以及 python-pptx 库是否已安装。
pip install python-pptx
验证文件：确认路径存在且以 .pptx 结尾。
提取内容：运行以下 Python 脚本：
from pptx import Presentation
prs = Presentation("<路径>")
for i, slide in enumerate(prs.slides, 1):
print(f"--- 幻灯片 {i} ---")
for shape in slide.shapes:
if hasattr(shape, "text") and shape.text.strip():
print(shape.text.strip())
结构化输出：
备注：