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当用户任务以电子表格文件为核心输入或输出时必须使用本技能。涵盖 .xlsx/.xlsm/.csv/.tsv 的读取、清洗、修复、建模、公式计算、格式化、图表、模板更新与格式转换。用户只要提到某个表格文件路径并要求处理或产出表格，都应触发本技能。若主要交付物不是电子表格（如 Word/HTML/数据库流水线/Google Sheets API 集成），则不应触发。
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基于 SOC 职业分类
当用户需要创建、读取、编辑或转换 Word 文档（.docx）时必须使用本技能。触发场景包括：提到 Word/docx、报告/备忘录/正式函件输出、目录和页眉页脚、批注或修订模式、替换文档内容、插入或替换图片、从 docx 提取结构化内容等。若目标交付物是 .docx，本技能应优先触发。不要用于 PDF、电子表格、Google Docs API 或无关编程任务。
只要任务涉及 PDF 输入或输出，就应优先使用本技能。包括：读取/抽取文本与表格、合并拆分、旋转页面、加水印、创建新 PDF、填写表单、加解密、提取图片、扫描件 OCR 等。用户提到 `.pdf` 文件名或要求交付 PDF 时都应触发。
只要任务与 .pptx 有关（输入、输出或两者都有），就应触发本技能。包括：创建演示文稿、读取提取内容、修改现有模板、合并拆分页面、处理版式/讲稿/批注等。用户提到 deck/slides/presentation 或具体 .pptx 文件时，即便最终用途是摘要或邮件，也应使用本技能。
创建新 skills、改造已有 skills、并通过评测闭环持续优化。用户只要提到“做一个 skill”“改造 skill”“跑评测/benchmark”“验证 skill 效果”“优化 description 触发率”等场景，都应优先使用此技能。
使用 p5.js 创建具有确定性随机和交互式参数探索的算法艺术。当用户请求使用代码创作艺术、生成式艺术、算法艺术、流场或粒子系统时使用此技能。创建原创的算法艺术而非复制现有艺术家的作品，以避免版权侵犯。
将 Anthropic 的官方品牌颜色和排版应用于任何可能受益于 Anthropic 外观和感觉的 artifact。当品牌颜色或风格指南、视觉格式或公司设计标准适用时使用它。
| name | xlsx |
| description | 当用户任务以电子表格文件为核心输入或输出时必须使用本技能。涵盖 .xlsx/.xlsm/.csv/.tsv 的读取、清洗、修复、建模、公式计算、格式化、图表、模板更新与格式转换。用户只要提到某个表格文件路径并要求处理或产出表格，都应触发本技能。若主要交付物不是电子表格（如 Word/HTML/数据库流水线/Google Sheets API 集成），则不应触发。 |
| license | Proprietary. LICENSE.txt has complete terms |
#REF!/#DIV/0!/#VALUE!/#N/A/#NAME?(0,0,255)：可调输入/硬编码假设(0,0,0)：公式计算(0,128,0)：同工作簿跨表引用(255,0,0)：外部文件链接(255,255,0)：关键假设或待更新单元格"2024"（避免 2,024）$#,##0，并在表头写明单位（如 ($mm)）-（含百分比）0.0%0.0x(123)，不用 -123=B5*(1+$B$6)，不要 =B5*1.05对硬编码值写明来源（旁注/批注均可）：
Source: [System/Document], [Date], [Reference], [URL]
任务通常分为：
scripts/recalc.py）若文件包含公式，交付前必须执行：
python scripts/recalc.py output.xlsx
说明：
openpyxl 只写入公式字符串，不会计算结果scripts/recalc.py 会调用 LibreOffice 回算并扫描错误scripts/office/soffice.py 自动做兼容配置import pandas as pd
df = pd.read_excel("file.xlsx") # 首个 sheet
all_sheets = pd.read_excel("file.xlsx", sheet_name=None) # 全部 sheet
df.head()
df.info()
df.describe()
df.to_excel("output.xlsx", index=False)
不要先在 Python 里算完再把值写回去。
正确做法是把公式写入单元格，让工作簿可持续重算。
total = df["Sales"].sum()
sheet["B10"] = total
growth = (df.iloc[-1]["Revenue"] - df.iloc[0]["Revenue"]) / df.iloc[0]["Revenue"]
sheet["C5"] = growth
sheet["B10"] = "=SUM(B2:B9)"
sheet["C5"] = "=(C4-C2)/C2"
sheet["D20"] = "=AVERAGE(D2:D19)"
pandas，公式/格式用 openpyxlscripts/recalc.py常见错误：
#REF!：引用失效#DIV/0!：分母为零#VALUE!：类型不匹配#NAME?：函数名或命名范围不识别from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
wb = Workbook()
sheet = wb.active
sheet["A1"] = "Hello"
sheet["B1"] = "World"
sheet.append(["Row", "of", "data"])
sheet["B2"] = "=SUM(A1:A10)"
sheet["A1"].font = Font(bold=True, color="FF0000")
sheet["A1"].fill = PatternFill("solid", start_color="FFFF00")
sheet["A1"].alignment = Alignment(horizontal="center")
sheet.column_dimensions["A"].width = 20
wb.save("output.xlsx")
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook("existing.xlsx")
sheet = wb.active
for sheet_name in wb.sheetnames:
s = wb[sheet_name]
print(sheet_name)
sheet["A1"] = "New Value"
sheet.insert_rows(2)
sheet.delete_cols(3)
new_sheet = wb.create_sheet("NewSheet")
new_sheet["A1"] = "Data"
wb.save("modified.xlsx")
python scripts/recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]
python scripts/recalc.py output.xlsx 30
脚本输出 JSON，核心字段示例：
{
"status": "success",
"total_errors": 0,
"total_formulas": 42,
"error_summary": {
"#REF!": {
"count": 2,
"locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
}
}
}
NaNSheet1!A1）pandas：批量数据处理、分析、导出openpyxl：公式、样式、工作簿结构控制data_only=True 可读计算值，但保存后会丢公式（高风险）read_only=True / write_only=Truescripts/recalc.pyparse_dates 明确解析