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用于读取、生成、编辑或分析 Excel 文件，以及处理公式重算、图表、透视表等电子表格任务。
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Based on SOC occupation classification
用于生成测试集、执行智能体评测、批改答案并输出评分报告的 benchmark/evaluation 请求。
用于创建、升级、审查或优化 MetisAI Skill，包括技能结构设计、资源组织、脚本索引和质量检查。
全球投资分析专家。通过 Tushare MCP 获取 A股/港股/美股/期货/基金/债券/宏观等全品类金融数据，支持行情查询、财务分析、多条件选股、技术分析、策略回测和 Python 代码生成与执行。
用于读取、生成、拆分、合并、加密、提取文本/表格/图片或 OCR 处理 PDF 文件的请求。
用于从 Markdown、PDF、DOCX、URL 或主题内容生成、设计、后处理并导出 PPTX 演示文稿。
用于用户要求编写、运行、调试 Python 脚本，或进行 Python 数据处理、文件处理、绘图任务。
| description | 用于读取、生成、编辑或分析 Excel 文件，以及处理公式重算、图表、透视表等电子表格任务。 |
| lazy_load | true |
| name | excel |
| think_type | react |
🚀 完整代码示例（6 大场景 + 高级功能 + 性能优化）详见 @[skfile:references/examples.md]
Excel 处理技能，默认支持 .xlsx/.xlsm 的创建、读取、编辑、分析、公式验证和批量处理；.xls/.xlsb 需要可选依赖存在时才处理。
| 能力域 | 具体操作 | 依赖库 |
|---|---|---|
| 读取 | .xlsx/.xlsm 默认支持；.xls/.xlsb 需可选依赖 | openpyxl, pandas；可选 xlrd, pyxlsb |
| 创建/编辑 | 写入数据、公式、样式、图表、条件格式 | openpyxl |
| 公式重计算 ⭐ | ⭐首选：纯 Python 公式引擎（0.005s，支持 80+ 函数） | @[skfile:scripts/recalc_native.py] |
| 数据分析 | 清洗、透视、统计分析 | pandas, numpy |
| 高级功能 | pandas 透视汇总、数据清洗转换、保留宏文件(.xlsm)、条件格式、数据验证 | openpyxl, pandas |
| 批量处理 | 多文件并发、线程池加速 | concurrent.futures |
| 不适用场景 | 说明 |
|---|---|
| CSV/JSON/XML 等非 Excel 格式 | 不处理纯文本格式，由通用处理能力处理 |
| PDF 转 Excel | 不是本技能的直接能力 |
| Excel 文件的内容理解/问答 | 仅提取数据，不进行语义分析 |
| VBA 宏的编写/调试/执行 | 可读取/保留已有 VBA，但不编写、调试或执行宏代码 |
用户请求 → 判断是否涉及 .xlsx/.xlsm 文件，或可选依赖支持的 .xls/.xlsb 文件
├─ 是 → 激活本技能
│ ├─ 读取/分析 → 生成 Python 脚本 → Lint 检查 → 运行 → 返回数据
│ ├─ 创建/编辑 → 生成 Python 脚本 → Lint 检查 → 运行
│ │ └─ 是否含公式？
│ │ ├─ 是 → 公式强制 recalc ⭐
│ │ │ └─ recalc_native.recalc_detail() (模块导入)
│ │ └─ 否 → 直接交付
│ └─ 公式重算 → recalc_native.py ⭐ → 验证 → 返回报告
└─ 否 → 不激活
@[param:thread_dir]/tmps/ 与 @[param:user_work_dir] 存在
@[param:thread_dir]/tmps/.xlsx/.xlsm/.csv/.json/.txt 等交付物写入 @[param:user_work_dir]@[param:thread_dir]/tmps/error.logopenpyxl、pandas、numpy.xls 读取：需要 xlrd.xlsb 读取：需要 pyxlsbxlsxwriter@[param:thread_dir]/tmps/@[tool:py_exec] 运行 py_compile 语法检查，确保代码无语法错误（详见下方 Lint 检查流程）@[tool:py_exec] 的 file 参数执行脚本；不要用 shell 执行 python / python3 / pip@[param:user_work_dir] 下的处理后文件 + 验证报告公式重计算入口：只使用 recalc_native.py（纯 Python），不依赖外部办公套件。
当 AI 生成的 Python 脚本包含公式写入（单元格值以 = 开头，或使用 openpyxl 的公式赋值如 ws['A1'].value = '=SUM(B1:B5)'）时，必须在脚本执行后追加 recalc 调用，以验证公式计算正确性并输出计算结果详情。
| 优先级 | 方式 | 示例 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ⭐ | 模块导入（推荐） | 用 importlib.util.spec_from_file_location 从 @[skfile:scripts/recalc_native.py] 加载后调用 recalc_detail(output_path) | 脚本与 recalc 在同一 Python 进程，无 I/O 开销 |
| py_exec 文件执行 | 使用 @[tool:py_exec] 执行 @[skfile:scripts/recalc_native.py] 并传入参数（如果工具支持） | 脚本已执行完，单独验证 |
# ... 前面的创建/编辑逻辑 ...
wb.save(output_path)
# ⭐ 公式强制 recalc — 验证计算结果并输出详情
import importlib.util
from pathlib import Path
RECALC_NATIVE_PATH = Path(r"@[skfile:scripts/recalc_native.py]")
spec = importlib.util.spec_from_file_location("excel_recalc_native", RECALC_NATIVE_PATH)
recalc_native = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(recalc_native)
recalc_result = recalc_native.recalc_detail(output_path)
if recalc_result.get("total_errors", 0) > 0:
print(f"⚠️ 公式计算发现 {recalc_result['total_errors']} 个错误：")
for err_type, info in recalc_result.get("error_summary", {}).items():
print(f" {err_type}: {info['count']} 处 — {', '.join(info['locations'][:5])}")
else:
print(f"✅ 所有 {recalc_result['total_formulas']} 个公式计算无误")
# 输出部分公式结果供用户确认
for detail in recalc_result.get("formula_details", [])[:5]:
print(f" {detail['sheet']}!{detail['cell']}: {detail['formula']} = {detail['result']}")
| 场景 | 处理 |
|---|---|
recalc_native.recalc_detail() 不可用或报错 | 报告错误详情；如需单独验证，使用 @[tool:py_exec] 执行 recalc 脚本，不要用 shell 调 Python |
| recalc_native 完全不可用 | 报告不支持的公式/错误详情，提示用户在 Excel 中手动打开重算 |
生成的 Python 脚本在运行前必须通过语法检查，杜绝"边运行边报错边修改"的情况。流程如下：
生成代码 → 写入 .py 文件 → py_compile 编译检查
↓
✅ 通过 → 继续执行脚本
↓
❌ 失败 → 分析错误 → 重写修正 → 重新编译
↓
(最多重试 3 次)
↓
3 次均失败 → 报告错误信息给用户
@[tool:py_exec] 执行短代码完成编译检查：
import py_compile
py_compile.compile(r"<file_path>", doraise=True)
@[tool:py_exec] 的 file="<file_path>" 执行脚本。# -*- coding: utf-8 -*-| 失败场景 | 回退策略 |
|---|---|
| 文件格式不支持 | 检测扩展名；.xlsx/.xlsm 用 openpyxl，.xls 需 xlrd，.xlsb 需 pyxlsb；缺失依赖时明确报告 |
| 公式错误（#REF! / #DIV/0! / #NAME?） | #REF! 修复引用 · #DIV/0! 加 IFERROR · #NAME? 检查拼写 |
| recalc_native.py 无法处理公式 | 报告不支持的公式/错误详情，提示用户在 Excel 中手动打开重算 |
| 内存不足（大文件） | 使用 read_only 模式 / pandas 分块读取（chunksize） |
| 文件被占用 | 提示关闭文件，重试 |
| 批量处理部分失败 | 记录失败文件和错误信息，继续处理其余文件 |
| Lint 检查 3 次均失败 | 报告编译错误详情给用户，建议手动检查代码 |
| ⭐ | 脚本 | 用途 | 用法 |
|---|---|---|---|
| ⭐ | @[skfile:scripts/recalc_native.py] | 纯 Python 公式引擎（0.005-0.1s，80+ 函数，跨 sheet 引用） | 推荐通过 importlib.util.spec_from_file_location 模块导入 |
支持 --detail 输出每个公式的详细结果 | 如需单独运行，使用 @[tool:py_exec] 执行脚本文件，不要用 shell 调 Python | ||
| 支持模块导入（推荐方式） | recalc_native.recalc_detail(file) | ||
| @[skfile:scripts/test_recalc_native.py] | recalc_native 开发验证脚本 | 仅维护/回归测试时使用 |
数学：SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, COUNTA, ABS, SQRT, ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN,
INT, MOD, POWER, SUMIF, COUNTIF,
SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIF, SUMPRODUCT, PRODUCT, MEDIAN,
RANK, CEILING, FLOOR, MROUND
逻辑：IF, AND, OR, NOT, IFERROR, IFNA, SWITCH, IFS, XOR
查找：VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH, XLOOKUP, UNIQUE, SORT,
INDIRECT, OFFSET, CHOOSE, TRANSPOSE, LOOKUP, FILTER
文本：CONCATENATE, LEFT, RIGHT, MID, LEN, FIND, SEARCH, REPLACE, SUBSTITUTE,
UPPER, LOWER, PROPER, TRIM, TEXT, TEXTJOIN, EXACT, VALUE, REPT
日期：TODAY, NOW, YEAR, MONTH, DAY, DATE, DATEDIF,
EOMONTH, EDATE, WEEKDAY, NETWORKDAYS, HOUR, MINUTE, SECOND
信息：ISBLANK, ISNUMBER, ISTEXT, ISERROR, N
统计：STDEV, VAR, LARGE, SMALL, PERCENTILE, QUARTILE
财务：PMT, FV, PV, NPV
| 内容 | 文件 | 章节 |
|---|---|---|
| 场景 1-6 完整代码示例 | @[skfile:references/examples.md] | 场景操作代码示例 |
| 高级功能（pandas 透视汇总/数据清洗转换/保留宏/条件格式/数据验证） | @[skfile:references/examples.md] | 高级功能 |
| 性能优化（大文件/批量写入/并发） | @[skfile:references/examples.md] | 性能优化 |
| 最佳实践（文件组织/错误处理/日志） | @[skfile:references/examples.md] | 最佳实践 |