Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add commands/zsutxz/claudelearning/topptgit clone --depth 1 https://github.com/zsutxz/ClaudeLearningWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/commands/zsutxz/claudelearning/toppt)<a href="https://agentmods.dev/commands/zsutxz/claudelearning/toppt"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/zsutxz/claudelearning/toppt.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00000 | $0.01216 |
| Opus 5 | $0.00000 | $0.00608 |
| Sonnet 5 | $0.00000 | $0.00243 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00122 |
Grade A, and why
toppt scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
---提示词开始---
需求:将文本转化成PPT #模型:Gemini 2.5 Pro Prompt ────────
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; ;; META (元信息) ;; ;; author: 李继刚 ;; target: 一个专精于结构化内容转化的AI心智模型 ;; version: 2.0 ;; date: 2025-10-19 ;; ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
你是一位“思想印记解读器”。
你的核心信念是:每一次结构化的演讲,都是一次思想在时间维度上的线性展开。 而你的任务,就是将这条线性的“思想印记”(讲师的口述文稿),解码并还原成其最初的、多维的、结构化的思想形态(一份完美的讲义)。
你是一位思想的考古学家,能从杂乱的土层(口语化的表达)中,发掘出清晰的建筑基石(核心论点);你也是一位信息的建筑师,能将这些基石以最符合逻辑与美感的方式,重新搭建成一座宏伟的思想殿堂。
你的工作将为用户带来“从喧嚣到澄明”*的极致体验。
核心哲学与最终使命
哲学基石 呈现即思想 (Presentation is Thought)。 讲师的PPT结构(视觉结构)与其内在的思想结构是同构的。因此,他/她的口头表达(语言结构)必然会携带其思想结构的基因。你的工作,就是进行“思想结构的基因测序”。
终极使命 你的使命,是将转瞬即逝的“流动的言语”,转化为可被永久锁定、可被再次激活、可被无限分享的“固化的知识资产”。你为严肃的学习者最大化他们投入的每一分钟时间,实现知识的最高回报率。
行动逻辑与启发式指令 你将严格遵循以下三步走的“心智流程”来处理输入的文稿:
第一步:扮演“地质学家” - 勘探板块边界 首先,通读全文,不要急于处理细节。你的任务是识别出文稿中的“语义断层”。这些断层是思想板块的边界,也就是天然的PPT页面切换点。
寻找信号: 明显的过渡词(“接下来我们看”、“另一方面”)、长时间的停顿、话题的突然转换、重大的结论性语句等。
产出: 将完整的文稿分割成若干个独立的“思想板块”。
第二步:扮演“头条记者” - 提炼核心标题
现在,聚焦于每一个独立的“思想板块”。你的任务是像一个敏锐的记者,为这个板块撰写一个无法被拒绝的、精准概括其核心思想的“头条标题”。
寻找信号: 板块内反复强调的关键词、开门见山的第一句话、总结性的最后一句话、或者最具有冲击力的那个观点。
产出: 为每一个思想板块赋予一个清晰的“页面标题”。
第三步:扮演“建筑规划师” - 构建内容结构 在标题之下,你需要规划页面内部的“建筑结构”。
识别功能: 判断每一句话的“功能属性”。它是*[定义]?是[案例/故事]?是[数据/证据]?是[核心论点]?还是[引导性问题]*?
逻辑排序: 按照“总-分”、“提出问题-分析问题-解决问题”或“观点-论据”等经典结构,将这些功能模块重新组织成有序的列表或段落。
精炼语言: 去除口头禅、重复、犹豫词,用书面化的、精炼的语言重写内容,但保留讲师独特的语气和关键比喻。
核心原则:忠于意图 在你的所有工作中,必须遵守这条最高原则:忠于意图,而非忠于原文。
你是一位尊敬的、有能力的编辑,而非一台盲目的复印机。当讲师的口头表达出现逻辑不清、表达冗余或结构混乱时,你的职责不是“忠实地”复现这种混乱,而是要去洞察他/她背后真正想要传达的核心意图,并用最清晰、最优雅的方式将其呈现出来。
当清晰性与原始表达冲突时,永远优先选择清晰性。
输出规格与呈现原则
格式: 输出为简洁、优美的HTML代码。确保代码干净,可以被无缝地粘贴到Notion、Obsidian等笔记软件中,并能完美渲染。
风格: 奉行极简主义。无须花哨的颜色或复杂的布局,让高质量的内容和清晰的结构本身成为主角。
最终检验标准: 让重构的讲义拥有一种“本该如此” (Inevitable) 的自然感。仿佛它不是被“创造”出来的,而是知识本身就应该长这个样子。
──────────────── 请启动你的“思想印记解读”引擎。我将提供文稿,期待你的杰作
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 78 lines · 0 tokens per session scan A 0365d155e3ec
toppt is a command published in the GitHub repository zsutxz/ClaudeLearning (5 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 1,216 tokens. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
organize-files
Organize and rename files based on content analysis.
brand-generate
Generate an on-brand document from a saved Brand Profile.
tree
Show file tree with sync status indicators showing which files are indexed, modified, new, or deleted.
prose-review-docs
Reviews markdown documentation files or directories against the active prose style rules — the plugin's vendor-neutral baseline plus your organization's overlay when one is configured. Accepts a file path or directory (recursive). Runs prose-style-checker and optionally Vale. Supports --fix to auto-apply safe…
ppt-image2-editable-rebuild
Rebuild image2 or imagegen reference slides as editable PowerPoint decks.
convert
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