将专业资料（PDF/PPT/Word）提炼为可售卖的销售内容。当用户提到要"卖资料"、"推介资料"、"做朋友圈文案"、"提炼卖点"、"分析文档价值"、"资料变现"、或想从某个文档生成推广文字时，必须使用此 Skill。也适用于用户提供了一个文档并想知道"这能卖给谁"、"怎么介绍这份资料"的场景。支持 PDF（优先）、PPT/PPTX、Word/DOCX。
用户提供了一份专业资料，想把它变成可售卖的产品。你的任务不是做普通摘要，而是站在买家角度提炼价值，并生成可以直接发布的朋友圈推介文案。
按顺序执行以下步骤，不要跳过任何一步。
根据文件类型选择提取方式：
PDF（优先支持）：
python /Users/zhenmiao/.claude/skills/doc-sales-pitch/scripts/extract_doc.py "<文件路径>" --output /tmp/doc_extracted.json
PPT/PPTX：
使用 python-pptx 提取每页标题 + 正文文本，保留层级结构。
Word/DOCX：
使用 python-docx 提取段落 + 标题，保留标题层级。
如果脚本不可用，直接用 Read 工具读取文件（PDF 用 pdf skill，PPT 用 pptx skill，Word 用 docx skill）。
提取重点：
阅读提取内容后，读取并严格遵循提示词模板：
/Users/zhenmiao/.claude/skills/doc-sales-pitch/prompts/analyze.md
按模板输出结构化分析结果，包含：
阅读并遵循文案提示词模板：
/Users/zhenmiao/.claude/skills/doc-sales-pitch/prompts/copywrite.md
生成以下内容（中文输出）：
提炼文档最有价值的知识，让潜在买家了解"买了能学到什么"。语气客观专业。
每条卖点格式：**卖点标题**：一句话说清楚这个点的价值
分三层：主要人群 / 次要人群 / 不适合人群（帮买家自我筛选）
文案风格要求：专业、自然、可信，像朋友推荐而非广告，不用"震惊"、"必须拥有"等夸张词。
仅 PDF 文件执行此步骤。
从 extract_doc.json 的 sections 列表中找出所有标题包含"目录"、"contents"、"table of contents"（不区分大小写）的 section，记录其 index（即页码）。目录可能跨多页，需把连续的目录页全部纳入截图列表。
# 示例：从 sections 找目录页
import json
with open('/tmp/doc_extracted.json') as f:
data = json.load(f)
toc_pages = [s['index'] for s in data['sections']
if any(kw in s.get('title','').lower() for kw in ['目录','contents','table of'])]
print(toc_pages)
在目录页之外，再额外选取 3-5 页（标准：信息密度高、视觉清晰、能代表文档价值）：
截图保存目录规则：与原文件同目录，文件夹名与原文件同名（去掉扩展名）。
例如：
/Users/foo/Downloads/petrel构造建模.pdf/Users/foo/Downloads/petrel构造建模/将目录页 + 其他展示页合并去重，按页码排序后，一次性调用截图脚本：
python /Users/zhenmiao/.claude/skills/doc-sales-pitch/scripts/screenshot_pages.py \
"<PDF文件路径>" \
--pages "<目录页+其他页，逗号分隔，如 1,3,4,5,15,26>" \
--output-dir "<原文件所在目录>/<原文件名不含扩展名>/" \
--dpi 150
按以下模板输出完整结果，不要省略任何板块：
/Users/zhenmiao/.claude/skills/doc-sales-pitch/assets/output_template.md
告知用户截图保存位置，并明确说明每张截图适合搭配哪版文案发布。
将完整输出内容保存为 Markdown 文件，路径规则：
.md例如：
/Users/foo/Downloads/petrel构造建模.pdf/Users/foo/Downloads/petrel构造建模.md使用 Write 工具写入，内容为本次生成的完整报告（价值分析 + 精华摘要 + 核心卖点 + 适合人群 + 三版朋友圈文案 + 展示页面说明 + 定价建议），不要只写摘要或部分内容。
写入完成后，告知用户文件保存路径。
pymupdf（fitz），如未安装先运行：pip install pymupdf