用途
xlsx 用于在 OpenCode 环境中创建、编辑和分析 .xlsx 电子表格文件，覆盖数据读取、数据写入、公式处理、格式化设置与结果校验等任务。
主要能力与要求
该技能强调交付质量与一致性：
- 零公式错误：所有 Excel 文件必须不含 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME? 等公式错误。
- 模板保真：更新既有模板时，必须研究并严格匹配原有格式、样式与约定；既有模板约定始终优先于通用指南。
- 财务模型规范：给出颜色编码标准，例如蓝色文本（RGB 0,0,255）表示硬编码输入与用户可调整的数值，黑色文本（RGB 0,0,0）表示全部公式与计算，绿色文本（RGB 0,128,0）表示同一工作簿内跨表引用，红色文本（RGB 255,0,0）表示外部文件链接，黄色背景（RGB 255,255,0）表示需要关注的关键假设或待更新单元格。
- 数字格式：年份以文本字符串形式呈现（如 "2024"）；货币使用 $#,##0 并在表头注明单位；零值用数字格式显示为 "-"（含百分比）；百分比默认一位小数 0.0%；估值倍数（EV/EBITDA、P/E）格式为 0.0x；负数使用括号而非负号。
- 公式构建：所有假设（增长率、利润率、倍数等）应放在独立假设单元格中，公式中通过单元格引用而非硬编码值；示例：使用 =B5*(1+$B$6) 而非 =B5*1.05。
- 硬编码文档：硬编码值需加注释或在表格旁单元格标注来源，格式为 "Source: [系统/文档], [日期], [具体引用], [URL 若适用]"。
使用方式
该技能区分两类 Python 工具：
- pandas：适合数据分析、可视化与基础操作，如 pd.read_excel 读取、df.head/info/describe 分析、df.to_excel 写出。
- openpyxl：适合公式、格式化与 Excel 专有功能，如创建 Workbook、写入公式、设置字体/填充/对齐/列宽、加载既有文件并保留公式与格式。
关键工作流要求：
- 必须使用 Excel 公式而非在 Python 中计算后硬编码结果，以保证表格在源数据变化时可重新计算。
- 创建或修改文件后，若包含公式，必须调用 recalc.py 重算：python recalc.py output.xlsx [timeout_seconds]。该脚本首次运行会自动配置 LibreOffice，重算所有工作表公式，扫描全部单元格的 Excel 错误，并返回包含错误位置与数量的 JSON。
- 根据返回的 JSON 修复错误并再次重算，直到状态为 success。
公式验证
技能提供公式验证清单：测试 2-3 个样本引用、确认列映射、注意 Excel 行从 1 开始索引等。常见陷阱包括 NaN 处理、最右侧列数据（常在 50 列以后）、多次匹配、除零检查、错误引用与跨表引用格式（Sheet1!A1）。公式测试策略为先小范围测试、验证依赖、覆盖零值/负值/大值等边界情况。
适用场景与限制
适用于需要生成或维护动态电子表格、财务模型、数据分析报告的场景。限制与注意事项：openpyxl 以 data_only=True 加载并保存会永久丢失公式；公式在 openpyxl 中仅以字符串保存且不计算，必须借助 recalc.py 重算；recalc.py 依赖 LibreOffice。技能未提供官方页面之外的收费、价格或平台支持信息，相关事实暂未提供。