Xlsx 电子表格技能
让 AI 智能体创建、编辑和分析 Excel 文件，用公式代替硬编码，保证表格随源数据动态更新。
同为 Anthropic 官方 xlsx 处理 skill 的内置副本，内容可信但版本可能滞后于官方源。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Open Cowork 桌面应用内置 Skills 集合中的 xlsx 技能，位于 .claude/skills/xlsx/。它指导 AI 智能体使用 pandas 做数据分析、openpyxl 做公式和格式操作，并提供 recalc.py 脚本借助 LibreOffice 重算公式并扫描错误。技能内置严格的输出规范：零公式错误交付、保留既有模板风格，以及财务建模的行业配色与数字格式标准。注意：该技能本身声明为专有许可（以 LICENSE.txt 为准），与仓库整体的 MIT 许可不同。
读取和分析 .xlsx/.xlsm/.csv/.tsv 文件（pandas）；用 openpyxl 创建和修改工作簿，写入 Excel 公式（如 =SUM、=AVERAGE）而非 Python 计算出的硬编码值；通过 recalc.py 调用 LibreOffice 重算所有公式并返回 JSON 格式的错误报告（#REF!、#DIV/0! 等）；对财务模型应用标准配色（蓝色输入、黑色公式、绿色跨表链接）和数字格式（千分位货币、括号负数、0.0x 倍数）；要求对硬编码数值注明数据来源。
- 金融从业者需要用 AI 生成动态财务模型，且要求假设参数单独存放、公式引用单元格而非写死数值
- 数据分析师拿到多张工作表的 Excel 报表，需要 AI 读取、汇总并保持原有公式不被破坏
- 运营人员需要修改他人制作的模板文件，要求严格沿用原有格式而不是套用标准化样式
- 开发者需要批量处理 CSV/TSV 数据并导出为带格式和公式的 xlsx 文件
- 审计场景需要 AI 在修改文件后自动检测并修复所有公式错误后再交付
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 强制使用 Excel 公式而非硬编码结果，产出文件随源数据变化可重算
- recalc.py 自动用 LibreOffice 重算并以 JSON 精确定位每个公式错误，形成验证闭环
- 内置投行级财务建模规范：标准配色、数字格式、假设分离、来源注释
- 明确区分 pandas（数据分析）与 openpyxl（公式格式）的使用边界，并警告 data_only=True 保存会永久丢失公式
- 重算公式必须依赖 LibreOffice，未安装则无法完成公式验证环节
- 技能本身为专有许可（LICENSE.txt），与仓库 MIT 许可不同，商用前需查阅完整条款
- recalc.py 仅说明支持 Linux 和 macOS，Windows 环境未获确认
- 无自动化测试套件，复杂边界情况依赖智能体按清单自行检查
- 源材料未提供该技能独立于 Open Cowork 应用的使用示例或版本信息
如何安装这个 Skill？
该技能是 Open Cowork 仓库 Skills 集合的一部分，位于 .claude/skills/xlsx/。使用 Open Cowork 时随应用内置（可用 Homebrew 安装：brew tap OpenCoworkAI/tap && brew install --cask --no-quarantine open-cowork）。若要在其他 Agent Skills 兼容客户端使用，需将 xlsx 文件夹复制到对应客户端的 skills 目录，并同时带上 recalc.py 脚本。独立的 LICENSE.txt 完整许可条款未在源材料中给出。
如何使用这个 Skill？
- 确保环境已安装 Python（pandas、openpyxl）和 LibreOffice。2. 在智能体中直接提出电子表格任务，例如："读取本目录下的 sales.xlsx，按地区汇总并在新工作表中用 SUM 公式生成汇总表"。3. 技能会指导智能体选工具（pandas 或 openpyxl）、写公式而非硬编码、保存文件后运行 python3 recalc.py output.xlsx 重算公式。4. 检查脚本返回的 JSON；若 status 为 errors_found，按 error_summary 中的位置修复后重算，直至零错误交付。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
Open Cowork README 将本技能与同仓库的 pptx、docx、pdf、skill-creator 并列为内置 Skills；对 Claude Cowork 等产品的对比针对的是整个 Open Cowork 应用，不适用于单独评价本技能。源材料未提供与其他 xlsx 技能的直接对比。