这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向关键词分类测试的演示文稿参考技能，名称为 golden-pptx-kw。它覆盖一份包含 8 张幻灯片和 3 个部分的演示文稿，内容包括入门、架构和总结问答。技能提供幻灯片主题、代码示例、表格摘要、统计信息和参考文件导航。它适合验证分类结果与内容检索流程，但不是通用的 PowerPoint 编辑或生成工具。
它指导代理检索和复核演示文稿中的入门指南、架构概览、总结问答、幻灯片主题、Bash 与 Python 代码示例、表格、统计数据以及 speaker notes 等附加上下文。内容还列出 8 张幻灯片、3 个部分、3 个代码块、2 个图像或图表、2 个表格和 2 种编程语言等统计信息，并指向 Setup、Api、Other 三个参考文件及 references/index.md。
- 测试演示文稿关键词分类是否能识别 Setup、Api 和 Other 等部分。
- 需要复核演示文稿主要主题和关键幻灯片时，快速定位入门、架构和常见错误内容。
- 评估代码示例检索时，检查 Bash 与 Python 片段是否被正确归类。
- 需要核对演示文稿表格和配置值时，查看 debug 与 port 等摘要信息。
- 测试代理是否能够结合 speaker notes 和参考文件提供额外上下文。
如何安装这个 Skill？
- 该文件是测试用演示文稿提取物，不应被当作文档网站、GitHub 仓库或 PDF 转换能力的代表性技能。
- 主 SKILL.md 的长 Python 示例被截断，不能依赖其作为完整代码参考。
- 未提供明确的来源定位、版本锁定、更新责任或异常输入处理说明；使用前应人工核对原始 PPTX。
该技能位于仓库的 tests/golden/phase2/pptx_kw/SKILL.md。将包含此文件的 golden-pptx-kw 技能目录复制到兼容 Agent Skills 的客户端技能目录中；源材料没有说明各客户端的具体目录。整个 Skill Seekers 集合可使用 pip install skill-seekers 安装，但 README 没有提供该单个测试技能的专用安装命令。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/tests/golden/phase2/pptx_kw" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 使用 golden-pptx-kw 测试这份演示文稿的关键词分类，并检查其章节、幻灯片主题、代码示例和表格摘要。
在兼容的 Agent Skills 客户端中请求："使用 golden-pptx-kw 测试这份演示文稿的关键词分类，并检查其章节、幻灯片主题、代码示例和表格摘要。" 如需进一步定位内容，可要求代理参考 references/section_s1-s1.md、references/section_s2-s2.md、references/section_s3-s3.md 或 references/index.md。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 范围明确，专门面向演示文稿关键词分类测试。
- 同时提供章节、幻灯片主题、代码、表格和统计信息。
- 包含参考文件导航，便于继续查阅分段内容。
- 采用仅含 name 和 description 的简洁标准前置元数据。
- 内容来自一份特定的 8 张幻灯片演示文稿，通用性有限。
- 没有提供实际的分类算法、测试命令或自动化脚本。
- 没有说明如何处理其他 PowerPoint 文件或动态生成结果。
- Python 示例 1 被截断，无法作为完整实现参考。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Golden PPTX 关键词分类技能 本页 | 34 · 不推荐 | ★ 15k | 25 天前 | MIT |
| Golden PPTX 演示文稿测试技能 | 28 · 不推荐 | ★ 15k | 25 天前 | MIT |
| Golden EPUB 关键词分类技能 | 38 · 不推荐 | ★ 15k | 25 天前 | MIT |
| PDF 关键词分类测试技能 | 38 · 不推荐 | ★ 15k | 25 天前 | MIT |
| 关键词分类测试文档技能 | 29 · 不推荐 | ★ 15k | 25 天前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
未见恶意行为、凭据窃取或外部副作用；内容主要是演示文稿的静态提取，并明确标注为 Skill Seeker 生成。扣分原因是未说明数据处理边界、敏感信息处理、用户确认、回滚或来源定位机制，且代码示例来源无法在该技能内独立核验。
SKILL.md、index.md 和三个 section 文件在页数、章节数及大部分内容上相互对应，说明基本结构一致。扣分原因是 Python 示例在 SKILL.md 中被截断为“x3...”，部分质量分数没有评判依据，且没有针对异常输入、缺失引用或提取失败的诊断说明；静态审查上限也限制了得分。
触发条件“testing keyword categorization”明确，且内容适合查阅该演示文稿的章节、代码、表格和讲者备注。扣分原因是它并非描述中的文档网站、GitHub 仓库或 PDF 转换技能，而是单个 PowerPoint 测试产物；未声明非适用范围、输入输出契约、语义触发边界或中文使用支持。
文档具有标题、用途、章节概览、快速参考、代码示例、统计信息和 references 导航，仓库上下文提供 MIT 许可证、版本和测试配置。扣分原因是选定技能自身没有安装说明、版本、变更记录、维护责任、故障排查、已知限制或稳定参数命名；生成标记存在，但来源和更新路径不够完整。
该技能可作为一个八页演示文稿的导航和摘要，引用文件也提供了基础文本、代码、表格和讲者备注。扣分原因是核心代码示例在主 SKILL.md 中不完整，部分内容只有标题或统计，无法证明完整覆盖演示文稿；对实际任务的边际价值和直接可用性证据有限。
存在主文档、索引和分节引用文件之间的静态交叉对应，可核对页数、章节和若干示例。扣分原因是没有可执行复现记录、第三方验证或该具体技能的专门测试证据；仓库测试和 CI 主要验证项目级流程，不能证明此技能内容正确。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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