用途
该技能用于从 PDF 的每一页中提取文本内容，并写入一个结构化的 Markdown 文件。其核心目标是产出幻灯片文本的“基准内容”（ground-truth），供后续阅读、检索或整理使用。
主要能力
运行 extract_slide_text.py 脚本，即可把 PDF 各页文本提取到 Markdown 文件中。输出文件按幻灯片逐页组织，每一页包含一个标题、一条图片引用，以及该页提取出的文本。
输出格式示例：
Slide 1
``` Extracted text content from slide 1 ```
Slide 2
``` Extracted text content from slide 2 ```
对于没有可提取文本的页面（例如整页图片），会显示 (no extractable text)。
使用方式
命令格式：
uv run .agents/skills/extract-slide-text/extract_slide_text.py <pdf_path> <output_path> [images_dir]
参数说明：
- pdf_path（必填）：PDF 文件路径。
- output_path（必填）：输出 Markdown 文件的写入路径。
- images_dir（可选）：幻灯片图片目录路径，用于生成正确的相对图片引用，默认为 slide_images/。
前置条件：需要安装 Poppler 工具（提供 pdftotext 命令）。
- macOS：brew install poppler
- Ubuntu：apt-get install poppler-utils
适用场景
适合需要把 PDF 幻灯片批量转为带页码分节、带图片引用的 Markdown 文本的场景，例如整理演示文稿内容、为后续处理准备文本素材。
限制
- 文本提取依赖 pdftotext，必须预先安装 Poppler；缺失时无法运行。
- 无文本层的页面（如整页图片）只能得到 (no extractable text)，不会产生文本内容。
- 图片引用依赖 images_dir 指向实际存在的幻灯片图片目录，否则相对路径引用可能不正确。