用途
当格式要求明确为电子表格 / .xlsx / .csv / .tsv，无论是用户明确说明还是交付物强烈暗示时，使用本技能。适用于以下目标：读取或修改现有电子表格文件；将杂乱的 CSV/TSV/XLSX 数据清洗为规范的电子表格；在电子表格内添加公式、格式、图表、工作表标签或派生列；在表格类文件格式之间转换；将电子表格文件作为最终交付物。用户无需字面说出 .xlsx，只要明确想要工作簿、电子表格模型、表格化交付或 CSV/XLSX 交付，而非仅书面分析，本技能即可匹配。
不要将其作为所有数据相关任务的默认选项：如果用户只需要分析、解释或洞察而不需要电子表格文件，通用分析工作流可能更合适；如果用户想要 Word 文档交付物，优先使用 docx；如果用户想要 PDF 交付物，优先使用 pdf；如果用户想要演示文稿交付物，根据格式优先使用 pptx 或 html-ppt。
主要能力
- 读取和分析数据：使用 pandas 进行数据分析、可视化和基本操作，可读取默认首个工作表或全部工作表，进行预览、列信息查看和统计描述。
- 创建新 Excel 文件：使用 openpyxl 添加数据、公式和格式，设置字体、填充、对齐和列宽。
- 编辑现有 Excel 文件：使用 openpyxl 保留公式和格式，修改单元格、插入行、删除列、添加新工作表，支持多工作表操作。
- 公式重算：使用 scripts/recalc.py 脚本借助 LibreOffice 重新计算公式，扫描所有单元格中的 Excel 错误并返回 JSON 格式的详细错误位置和数量。
使用方式
关键原则：始终使用 Excel 公式而非在 Python 中计算后硬编码值，以确保电子表格保持动态和可更新。例如，应写入 '=SUM(B2:B9)' 而非硬编码求和结果，应写入 '=(C4-C2)/C2' 而非硬编码增长率。
常用工作流：选择工具（pandas 处理数据，openpyxl 处理公式/格式）；创建或加载工作簿；修改数据、公式和格式；保存文件；如果使用了公式，必须使用 scripts/recalc.py 重新计算，命令为 python scripts/recalc.py output.xlsx；验证并修复错误，脚本返回 JSON 包含错误详情，若状态为 errors_found，检查 error_summary 中的具体错误类型和位置，修复后再次重算。
公式重算命令示例：python scripts/recalc.py output.xlsx 30。脚本会自动在首次运行时配置 LibreOffice 宏，重算所有工作表中的所有公式，扫描所有单元格中的 Excel 错误，返回 JSON 格式的详细错误位置和数量，适用于 Linux 和 macOS。
输出要求
所有 Excel 文件：使用一致的专业字体（如 Arial、Times New Roman），除非用户另有指示；每个 Excel 模型必须交付零公式错误（#REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?）；更新模板时，研究并精确匹配现有格式、样式和约定，绝不将标准化格式强加于已有既定模式的文件，现有模板约定始终优先于这些指南。
财务模型颜色编码标准（除非用户或现有模板另有说明）：蓝色文本（RGB: 0,0,255）用于硬编码输入和用户将更改的场景数字；黑色文本（RGB: 0,0,0）用于所有公式和计算；绿色文本（RGB: 0,128,0）用于同一工作簿内其他工作表的链接；红色文本（RGB: 255,0,0）用于外部文件链接；黄色背景（RGB: 255,255,0）用于需要关注的关键假设或需要更新的单元格。
数字格式标准：年份格式化为文本字符串（如 "2024" 而非 "2,024"）；货币使用 $#,##0 格式，始终在表头指定单位（如 "Revenue ($mm)"）；零值使用数字格式显示为 "-"，包括百分比（如 "$#,##0;($#,##0);-"）；百分比默认使用 0.0% 格式（一位小数）；倍数格式化为 0.0x 用于估值倍数（EV/EBITDA、P/E）；负数使用括号 (123) 而非负号 -123。
公式构建规则：将所有假设（增长率、利润率、倍数等）放在单独的假设单元格中；在公式中使用单元格引用而非硬编码值，例如使用 =B5*(1+$B$6) 而非 =B5*1.05。公式错误预防：验证所有单元格引用正确；检查范围是否存在差一错误；确保所有预测期间公式一致；用边界情况测试（零值、负数）；验证没有意外的循环引用。硬编码文档要求：在单元格中或旁边注释（若在表格末尾），格式为 "Source: [System/Document], [Date], [Specific Reference], [URL if applicable]"。
适用场景
适用于需要生成或处理电子表格交付物的任务，包括数据清洗、财务建模、表格格式转换、添加公式和图表等。
限制
需要 LibreOffice 用于公式重算，可假设已安装。使用 openpyxl 时，若以 data_only=True 打开并保存，公式将被值替换并永久丢失。公式以字符串形式保留但不会被求值，需使用 scripts/recalc.py 更新值。对于大文件，读取时使用 read_only=True，写入时使用 write_only=True。使用 pandas 时，应指定数据类型以避免推断问题，对于大文件读取特定列，正确处理日期。