技能介绍

备考复习中的信息过载问题

课件文档常包含大量背景描述、案例和过渡语句，真正有价值的考试考点被淹没在其中。考生在复习时需要快速定位核心知识点，却往往要花费大量时间手动筛选冗余内容，导致备考效率低下。

核心能力与工作流程

该技能通过自动化流程解决这一问题，核心能力包括：

精准提取：从 PDF、PPTX、DOCX 或图片课件中提取文本，同时识别加粗（fontname 含 "bold"）、标红（RGB 中 R>150, G<100）等样式标记
智能整理：按章节或逻辑顺序重构内容，去除背景描述与无关案例，保留核心考点
类型标注：为每个考点标记类型，识别高频重点（如老师标红内容或 ★ 符号标注部分）

工作流程分为七步：首先根据文件类型选择提取方式（如使用 scripts/extract_pdf.py 处理 PDF），然后提取文本与样式标记，清洗冗余内容，重构逻辑结构，标注考点信息，按模板生成层级化 Markdown 文件（## 划分模块，### 标记考点），最后通过 present_files 工具展示结果。

适用边界与注意要点

使用时需注意：保留原文中的专有名词、人名、年份等信息的准确性，不得臆造；老师标红内容以脚本检测结果为准，若未检测到则根据 ★ 符号和内容重要性判断；对于因排版导致的碎片化文字需还原完整语义；中英文混排时保留英文原词并附中文译名；输出语言跟随用户输入（默认中文）。该技能依赖 Python 3.x 及相关库（pdfplumber、python-pptx、python-docx），需在隔离 venv 中安装。