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報表 xlsx（整理、公式、檢核）。當使用者需要建立、編輯或分析 Excel 試算表時使用。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
在使用者要設計網站、Web App 或元件介面時使用。常見觸發像「做 landing page」「設計 dashboard」「規劃 component UI」。輸出可上線介面與設計系統；不取代產品策略或純品牌研究。
在使用者要把模糊想法整理成可開發 spec 時使用。常見觸發像「整理需求成 spec」「補驗收條件」「拆分階段開發計畫」。輸出技術規格、白話規格與可直接貼用於 Codex / Claude Code 的分階段 instructions；不直接代替正式文件發布。
在非程式開發者要用 vibe coding 與 coding agent 協作時使用。常見觸發像「幫我整理開發準則」「定義交付邊界」「規劃驗證方式」。輸出需求表達、邊界與風險控管準則；不直接取代實作。
當使用者要拆解大型、混亂、跨部門、反覆卡關或高不確定性的難題，或明確要求做問題拆解、issue tree、根因與對策分層時使用。先分清楚現象、目標落差、真正問題與根因假設，再判斷問題是範疇型、分析型、動態系統型、研究型或交付型，最後用 issue tree/MECE、WBS、系統思考、驗收標準、依賴排程、資源分派與流動指標，產出可執行的問題拆解報告、工作包、關鍵路徑、並行策略與 PDCA 回饋節奏。
當使用者要替代解法、不同思路、更簡單或更穩定做法時使用。將現有方案重構成結構問題，提出多條可落地方案與最低摩擦解。
建立定期任務（每日晨報、每週回顧）。當使用者需要設定自動化的、定期執行的任務時使用。
| name | spreadsheet-workflows |
| description | 報表 xlsx（整理、公式、檢核）。當使用者需要建立、編輯或分析 Excel 試算表時使用。 |
本技能旨在提供一個標準化的方法來建立、編輯和分析 Excel 試算表，包括資料整理、公式設定和資料驗證。
artifacts.write_file: 將試算表檔案寫入檔案系統與使用者溝通，確定試算表的具體需求和結構。
需求澄清清單:
設計試算表的邏輯結構和組織方式。
結構設計清單:
試算表結構範例:
工作簿: 銷售報表
工作表 1: 原始資料
- 日期 | 產品 | 數量 | 單價 | 總額 | 地區
工作表 2: 月度彙總
- 月份 | 總銷售額 | 平均單價 | 交易數量
工作表 3: 地區分析
- 地區 | 銷售額 | 市場份額 | 成長率
工作表 4: 圖表
- 銷售趨勢圖
- 地區分布圖
準備資料並將其導入試算表。
資料準備清單:
資料導入範例:
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
# 讀取源資料
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 清理資料
df = df.drop_duplicates()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['amount'] = pd.to_numeric(df['amount'])
# 建立 Excel 工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = '原始資料'
# 寫入資料
for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(df, index=False, header=True), 1):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save('sales_report.xlsx')
應用適當的格式和樣式，使試算表易於閱讀和理解。
格式化清單:
格式化範例:
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
from openpyxl.utils import get_column_letter
# 應用標題格式
header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
header_font = Font(bold=True, color='FFFFFF')
for cell in ws[1]:
cell.fill = header_fill
cell.font = header_font
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
# 應用資料格式
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=ws.max_column):
for cell in row:
if cell.column == 4: # 假設第 4 列是金額
cell.number_format = '$#,##0.00'
elif cell.column == 1: # 假設第 1 列是日期
cell.number_format = 'yyyy-mm-dd'
# 設定列寬
ws.column_dimensions['A'].width = 12
ws.column_dimensions['B'].width = 20
添加公式進行計算和資料彙總。
常見的公式類型:
| 公式 | 用途 | 範例 |
|---|---|---|
| SUM | 求和 | =SUM(A1:A10) |
| AVERAGE | 平均值 | =AVERAGE(B1:B10) |
| COUNT | 計數 | =COUNT(C1:C10) |
| IF | 條件判斷 | =IF(A1>100, "高", "低") |
| VLOOKUP | 垂直查詢 | =VLOOKUP(A1, 表, 2, FALSE) |
| SUMIF | 條件求和 | =SUMIF(A1:A10, "東區", B1:B10) |
| INDEX/MATCH | 高級查詢 | =INDEX(B:B, MATCH(A1, A:A, 0)) |
公式添加範例:
from openpyxl.utils import get_column_letter
# 添加小計行
ws['A11'] = '合計'
ws['D11'] = f'=SUM(D2:D10)'
ws['D11'].font = Font(bold=True)
# 添加計算欄位（例如，總額 = 數量 × 單價）
for row in range(2, ws.max_row + 1):
ws[f'E{row}'] = f'=B{row}*C{row}'
# 添加百分比欄位（例如，市場份額）
total_sales = f'=SUM(D2:D{ws.max_row})'
for row in range(2, ws.max_row + 1):
ws[f'F{row}'] = f'=D{row}/{total_sales}'
ws[f'F{row}'].number_format = '0.0%'
建立樞紐分析表或摘要表，進行資料彙總和分析。
摘要表範例:
# 使用 pandas 建立摘要
summary = df.groupby('地區').agg({
'數量': 'sum',
'總額': 'sum',
'產品': 'count'
}).rename(columns={'產品': '交易數'})
# 計算百分比
summary['市場份額'] = (summary['總額'] / summary['總額'].sum() * 100).round(2)
# 寫入摘要工作表
summary_ws = wb.create_sheet('地區摘要')
for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(summary.reset_index(), index=False, header=True), 1):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
summary_ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
添加資料驗證規則，確保資料品質。
驗證規則清單:
驗證範例:
from openpyxl.worksheet.datavalidation import DataValidation
# 建立下拉列表驗證
dv = DataValidation(type='list', formula1='"東區,西區,南區,北區"', allow_blank=False)
dv.error = '請選擇有效的地區'
dv.errorTitle = '無效輸入'
ws.add_data_validation(dv)
dv.add(f'B2:B{ws.max_row}')
# 建立數值範圍驗證
dv_number = DataValidation(type='whole', operator='greaterThan', formula1='0')
dv_number.error = '數量必須大於 0'
ws.add_data_validation(dv_number)
dv_number.add(f'C2:C{ws.max_row}')
建立圖表和視覺化，幫助理解資料。
常見的圖表類型:
圖表建立範例:
from openpyxl.chart import BarChart, Reference, LineChart
# 建立柱狀圖
chart = BarChart()
chart.type = 'col'
chart.title = '地區銷售額'
chart.x_axis.title = '地區'
chart.y_axis.title = '銷售額'
# 添加資料
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=ws.max_row)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=ws.max_row)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)
# 添加圖表到工作表
ws.add_chart(chart, 'H2')
仔細審查試算表，確保準確性和完整性。
審查清單:
將試算表導出並準備交付。
導出清單:
清晰的結構: 使用邏輯的組織和清晰的標題。
資料完整性: 驗證所有資料的準確性和完整性。
公式文件化: 添加註解說明複雜的公式。
版本控制: 保存不同版本的試算表，追蹤變更。
效能優化: 避免過於複雜的公式和大量的計算。
安全性: 保護敏感資料，使用密碼保護（如需要）。
易用性: 設計使用者友好的介面，提供清晰的說明。