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Excel全能工具箱

Excel全能工具箱:读写、预览、合并、拆分、关联、去重、清洗、校验、模板填充、样式、条件格式、公式、图表、透视表、数据分析、差异对比、图片插入、密码保护。典型场景:月度业务报表合并汇总、HR花名册/考勤表关联清洗、运营数据透视分析、绩效数据校验去重、批量生成offer/通知模板、薪酬表加密保护、业务周报图表生成。触发词:Excel、表格、xlsx、csv、电子表格、合并Excel、拆分Excel

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技能信息:
- 名称: Excel全能工具箱
- 标识: mu-excel-toolbox
- 描述: Excel全能工具箱:读写、预览、合并、拆分、关联、去重、清洗、校验、模板填充、样式、条件格式、公式、图表、透视表、数据分析、差异对比、图片插入、密码保护。典型场景:月度业务报表合并汇总、HR花名册/考勤表关联清洗、运营数据透视分析、绩效数据校验去重、批量生成offer/通知模板、薪酬表加密保护、业务周报图表生成。触发词:Excel、表格、xlsx、csv、电子表格、合并Excel、拆分Excel
- 版本: 1.0.0
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SKILL.md

IRON LAW:①操作前必须先 peek 了解文件结构(WHY:盲操作=猜列名猜Sheet名,错误率极高);②写入/修改操作必须保留原文件备份(WHY:Excel 操作不可逆,无备份=数据丢失风险);③大文件(>10万行)必须用流式模式(WHY:全量加载会撑爆内存导致进程被 kill);④输出文件路径必须用绝对路径并确认目录存在(WHY:相对路径在不同 cwd 下行为不一致)。

功能路由表

根据用户意图匹配对应脚本。所有脚本位于 scripts/ 目录下

#功能脚本场景举例
1📋 智能预览peek.py"帮我看看这个Excel有几个Sheet、每个Sheet有什么列"
2📖 读取Excelread_excel.py"读取sales.xlsx的Sheet2,取A~D列前100行"
3✏️ 写入/创建write_excel.py"把这份数据生成一个Excel文件"
4🔄 格式互转convert.py"把这个csv转成xlsx"、"把Excel导出为JSON"
5📎 合并文件merge.py"把这5个月度报表合并成一个年度汇总表"
6✂️ 拆分文件split.py"把大表按Sheet拆成独立文件"
7✂️ 按列值拆分split.py --mode by-column"按'部门'列拆分,每个部门一个独立Excel"
8🔗 VLOOKUP/关联vlookup.py"用工号把花名册和考勤表关联起来"
9🧹 去重dedup.py"按姓名+手机号去重,保留最新的那条"
10🧽 数据清洗clean.py"把空行删掉,手机号统一11位,日期统一YYYY-MM-DD"
11📄 模板填充template_fill.py"用员工数据批量生成offer letter"
12✅ 数据校验validate.py"检查哪些行邮箱格式不对、哪些工号重复了"
13🎨 条件格式style.py --mode conditional"绩效低于60标红,高于90标绿"
14💅 样式排版style.py"给表头加粗加背景色,列宽自适应,加边框"
15📐 函数公式formula.py"在E列加SUM公式汇总B~D列"
16📊 图表生成chart.py"用销售数据生成柱状图+折线图组合"
17📈 数据透视表pivot.py"按部门和月份交叉汇总销售额"
18🔬 数据分析analyze.py"给我这份数据的统计摘要:均值、中位数、分布"
19🔍 差异对比diff.py"对比两版花名册,哪些人新增/离职/信息变更"
20🖼️ 图片插入image.py"在每个员工对应行插入照片"
21🔒 密码保护protect.py"给薪酬表加密码保护"、"解密这个加密的Excel"
22⚡ 大文件处理自动触发超10万行自动切换流式模式,坏行跳过并汇报

快速开始

环境准备(全自动,无需手动操作)

首次调用任何脚本时,utils.py 会自动检测并安装缺失依赖(版本锁定,120s 超时兆底)。安装完成后自动验证导入成功才继续执行。

手动安装(仅当自动安装失败时):

cd scripts/
pip install -r requirements.txt

典型工作流

# 1. 先看文件结构
python3 peek.py input.xlsx

# 2. 根据需要操作
python3 read_excel.py input.xlsx --sheet Sheet1 --format json
python3 merge.py file1.xlsx file2.xlsx --output merged.xlsx
python3 chart.py data.xlsx --type bar --x-column 月份 --y-columns 销售额 --output report.xlsx

核心设计原则

  1. Peek First:任何操作前先预览文件结构,避免盲操作
  2. 安全写入:修改操作自动备份原文件(原文件名_backup_时间戳.xlsx
  3. 流式处理:>10 万行自动切换 read_only/write_only 模式,防止内存溢出
  4. 错误容错:遇到坏行/坏单元格跳过继续,最后汇总错误报告(ErrorCollector)
  5. 统一输出:所有脚本支持 --format(json/csv/markdown/table)
  6. 管道友好:支持 stdin/stdout,可与其他工具组合
  7. 依赖自愈:首次运行自动安装缺失依赖(版本锁定),安装后验证导入成功才继续
  8. 编码自适应:CSV 自动尝试 UTF-8/GBK/GB2312/Latin-1,无需用户指定

技术栈

用途
openpyxl核心读写 + 样式 + 公式
pandas数据分析 + 透视 + 清洗
xlsxwriter高性能写入 + 图表渲染
xlrd.xls 旧格式只读兼容
msoffcrypto-tool文件级加密/解密
numpy数值计算(分析/清洗)

Gotchas

  • chart.py 用 xlsxwriter 不能修改已有文件:它会新建文件写入数据+图表。如需在已有文件加图表,先用 openpyxl 读数据,再用 xlsxwriter 生成新文件
  • openpyxl 的 data_only=True 会丢失公式:读取计算结果时用 data_only=True,但保存后公式消失。需要公式时不加此参数
  • 条件格式的颜色值不带 #:openpyxl 颜色用 6 位十六进制(如 FF0000),不要加 # 前缀
  • csv 编码:Windows Excel 生成的 csv 常为 GBK/GB2312,用 --encoding gbk 参数处理
  • 合并时列名对齐:不同文件列名不完全一致时,用 concat 模式会自动对齐(缺失列填 NaN)
  • 模板填充占位符:使用 {{字段名}} 语法,字段名必须与数据源列名完全一致(含大小写)

子Agent最小执行规范

必读文件:SKILL.md

不可跳过的硬 Gate:

  • 操作前必须 peek.py 了解文件结构
  • 写入操作确认输出路径存在
  • 大文件自动走流式模式

禁止行为:

  • 禁止不 peek 直接操作(盲猜列名)
  • 禁止覆盖原文件不备份
  • 禁止全量加载 >10 万行的文件

Anti-Pattern 清单

#反模式正确做法
1不看文件结构直接操作peek.py 确认 Sheet/列名/行数
2猜测列名填参数从 peek 结果中复制精确列名
3大文件全量加载utils.py 自动检测并切换流式模式
4覆盖原文件输出到新路径或让 safe_write 自动备份
5硬编码文件路径用用户提供的路径,不假设固定位置
6忽略错误继续用 ErrorCollector 收集所有错误最后汇报

Pre-Delivery Checklist

  • 操作前已 peek 确认文件结构
  • 输出路径已确认存在且可写
  • 写入操作有原文件备份
  • 大文件已走流式模式
  • 错误已汇总报告给用户
  • 输出格式符合用户要求

references/ 索引

文件说明
references/api-reference.md各脚本完整参数说明 + 代码示例
references/examples.md22 个功能的场景举例合集

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