Review Agent Skill directories and SKILL.md files against best practices. Use this skill when the user wants to review, validate, or check an Agent Skill implementation.
Use when you want to deeply understand an unfamiliar codebase and generate reusable cognitive skills from it, by providing a local path or GitHub URL
整理和优化项目目录结构。当用户请求整理目录、分类文件、清理无用文件或重构文件夹结构时调用此技能。
审查技术文档。支持四种独立评审类型：大纲评审（检查目录与结构逻辑）、内容评审（检查文字准确性与代码质量）、资产评审（校验链接与引用合规）、格式评审（校对纯视觉排版与标点）。当用户请求审查或修正 Markdown 文档时使用。
检查 Markdown 文件中的本地和外部链接有效性。当用户需要验证、检查 Markdown 文档或项目的链接可访问性时调用此技能。
分析和总结指定的本地 Markdown 文件，并输出结构化的中文总结。当用户请求总结、分析或提取本地 Markdown 文档信息时调用此技能。
| name | pptx-reader |
| description | 理解、读取和分析 .pptx 幻灯片文件内容。当用户需要提取 PPT 文本或分析演示文稿时调用此技能。 |
本文档详细介绍了如何利用本技能读取和解析 .pptx 文件。相关数据和最佳实践来源参考自 GitHub 的 anthropics/skills 仓库。
通过 markitdown CLI 工具，可以一键提取幻灯片的核心文本内容，适用于快速的数据摄取场景。
| 任务 | 指南 |
|---|---|
| 读取 / 分析内容 | 执行 python -m markitdown presentation.pptx > output_dir/output.md |
为避免依赖冲突与外部管理环境限制，所有解析脚本均需在独立的 Python 虚拟环境中执行。
在 macOS 等环境中，为避免与系统全局 Python 环境冲突（如遇到 externally-managed-environment 错误），强烈建议使用虚拟环境。
# 进入 scripts 目录
cd scripts
# 创建名为 venv 的虚拟环境
python3 -m venv venv
# 激活虚拟环境 (macOS/Linux)
source venv/bin/activate
# 安装相关依赖
pip install "markitdown[pptx]" Pillow
通过 Python 脚本可直接从 .pptx 文件中提取纯文本流、生成多幻灯片视觉概览，或解包原始 XML 结构以供深度审查。
确保已激活 scripts 目录下的虚拟环境，随后可以执行以下命令：
# 创建统一的输出目录
mkdir -p output_dir
# 提取 PPTX 中的纯文本内容并输出到指定文件
python -m markitdown presentation.pptx > output_dir/output.md
# 生成指定 PPTX 文件的视觉概览图并指定输出前缀 (含目录)
python thumbnail.py presentation.pptx output_dir/thumbnails
# 将 PPTX 文件解包到指定的 unpacked 目录中
python office/unpack.py presentation.pptx output_dir/unpacked/
利用 LibreOffice 和 Poppler 工具链，可将演示文稿无损渲染为 PDF 并逐页切分为高分辨率 JPEG 图像，为大模型多模态视觉分析提供基础语料。
将演示文稿转换为单张幻灯片图像以供视觉检查：
# 创建统一的输出目录
mkdir -p output_dir
# 将 PPTX 文件无头模式转换为 PDF，并输出到指定目录
python office/soffice.py --headless --convert-to pdf --outdir output_dir/ presentation.pptx
# 将生成的 PDF 文件转换为 150 DPI 的 JPEG 图像序列，并指定输出前缀 (含目录)
pdftoppm -jpeg -r 150 output_dir/presentation.pdf output_dir/slide
这将会生成 output_dir/slide-01.jpg、output_dir/slide-02.jpg 等文件，便于后续提取并交由大语言模型分析视觉排版。
文本提取、图像渲染与解包操作依赖以下 Python 包与系统级 CLI 工具链。
markitdown[pptx]：用于文本提取。Pillow：用于生成缩略图网格。soffice)：用于 PDF 转换（通过 office/soffice.py 在沙箱环境中自动配置）。pdftoppm)：用于将 PDF 转换为图像。