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ib-check-deck

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关于 ib-check-deck

ib-check-deck 是用于审阅 PowerPoint 演示文稿的只读 Skill,面向准备客户材料的分析师。它检查数字一致性、数据与叙述的匹配、语言和视觉格式,并按严重程度汇总问题。

主要功能

  1. 01检查跨页数字一致性
  2. 02审查数据与叙述是否匹配
  3. 03检查投行文稿用语
  4. 04检查视觉与格式质量
  5. 05按严重程度汇总问题

适用场景

  1. 01交付客户前审阅演示文稿
  2. 02查找不同页面间冲突的指标
  3. 03确认图表是否支持文字结论

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/anthropics/financial-services --skill ib-check-deck

安装后在 Claude Code 中输入/ib-check-deck确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
ib-terminology.md
report-format.md
scripts/
extract_numbers.py

详细介绍

IB Deck Checker

从四个维度对演示文稿执行全面 QC。阅读每一张幻灯片,然后报告发现的问题。

环境检查

此技能在 PowerPoint 加载项和聊天中均可使用。开始前先确认你处于哪种环境:

  • 加载项 — 从当前打开的演示文稿中读取。
  • 聊天 — 从上传的 .pptx 文件中读取。

此流程仅读取并报告 — 不做编辑 — 因此两种环境下的工作流完全相同。

工作流

读取演示文稿

提取每一张幻灯片的文本,并记录每一行来自哪张幻灯片。你需要为每项发现提供幻灯片级别的归属信息("$500M 出现在幻灯片 3 和 8 上,但幻灯片 15 显示 $485M")。30 张幻灯片的演示文稿内容太多,无法可靠地保存在工作记忆中 — 将提取的文本写入文件,以便数字检查脚本可以处理它。

脚本期望带有幻灯片标记的类 Markdown 输入。格式如下:

## Slide 1
[slide 1 text content]

## Slide 2
[slide 2 text content]
1. 数字一致性

对你收集的内容运行提取脚本:

python scripts/extract_numbers.py /tmp/deck_content.md --check

它会规范化单位($500M vs $500MM vs $500,000,000 → 同一个数字),对数值进行分类(收入、EBITDA、倍数、利润率),并在同一指标类别在不同幻灯片上显示冲突数值时标记出来。这是最有可能发现人工在第五遍阅读时遗漏的问题的部分。

除了脚本标记的内容之外,还要验证:

  • 计算是否正确(总计相加、百分比合计、增长率与端点匹配)
  • 单位风格是否一致 — 演示文稿应选择 $M 或 $MM 其中之一并保持一致
  • 时间段是否对齐 — FY vs LTM vs 季度,并明确标注
2. 数据与叙述的一致性

将各项主张映射到本应支持它们的数据。这正是演示文稿悄然出错的地方 — 有人编辑了幻灯片 7 上的图表,却忘记更新幻灯片 4 上的叙述。

  • 趋势陈述("利润率下降")→ 图表是否真的朝那个方向变化?
  • 市场地位主张("第一名")→ 收入和份额数据是否支持?
  • 合理性 — "在一个 $100B 的市场中排名第一"却只有 $200M 收入,那是 0.2% 的份额;那不是第一名
3. 语言润色

IB 演示文稿有其特定的语域。扫描任何破坏它的内容:随意的措辞("pretty good"、"a lot of")、缩略形式、感叹号、没有数字的模糊量词、同一概念使用不一致的术语。

替换模式参见 references/ib-terminology.md。

4. 视觉与格式 QC

对每张幻灯片运行标准的视觉验证检查。你要查找:缺失的图表来源引用、缺失的坐标轴标签、排版不一致、数字格式漂移(同一演示文稿中 1,000 vs 1K)、日期格式漂移、脚注和免责声明缺失。

视觉验证可以捕捉文本提取中不会显示的叠放、溢出和对比度问题。不要跳过它 — 一张没有来源引用的图表在文本转储中看起来和一张有正确来源引用的图表一样。

输出

使用 references/report-format.md 作为结构。按严重程度分类:

  • 严重 — 数字不匹配、事实错误、数据与叙述矛盾。这些会阻碍客户交付。
  • 重要 — 语言、缺失来源、术语漂移。应当修复。
  • 次要 — 字体大小、间距、日期格式。润色。

以严重问题开头。如果没有严重问题,明确说明 — "未发现数字不一致"是一项发现,而不是没有发现。

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