用途：创建、编辑和分析 .xlsx 文件，适用于数据分析、财务模型与模板维护等任务。
主要能力：用 pandas 读取与分析数据（如 pd.read_excel('file.xlsx')，可用 sheet_name=None 读取全部工作表）；用 openpyxl 创建文件、写公式与设置字体、填充、对齐、列宽等格式，并修改既有文件的单元格、行、列和工作表。
使用方式：数据分析与批量导出优先用 pandas，复杂格式与公式优先用 openpyxl。核心要求是使用 Excel 公式而非在 Python 中算好再硬编码，例如写 '=SUM(B2:B9)'、'=(C4-C2)/C2'、'=AVERAGE(D2:D19)'。创建或修改含公式的文件后必须运行重算脚本：python recalc.py output.xlsx（可加超时秒数，如 python recalc.py output.xlsx 30）；脚本依赖 LibreOffice，首次运行自动配置，会重算全部公式并扫描错误，返回 JSON 状态、错误总数、公式总数与错误位置。
规范与限制：交付模型要求零公式错误（#REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?）。更新模板时须精确沿用原有格式与约定，既有模板约定优先。财务模型建议颜色约定：蓝色为硬编码输入、黑色为公式、绿色为表内跨表引用、红色为外部链接、黄色背景为关键假设。数字格式要求年份按文本、货币用 $#,##0 并在表头标注单位、零显示为“-”、百分比默认 0.0%、倍数用 0.0x、负数用括号。所有假设应放在独立单元格并用引用。硬编码值需注明来源。openpyxl 写入的公式不会自动求值，需用 recalc.py 重算；以 data_only=True 打开并保存会永久丢失公式。脚本输出若无错误则状态为 success。是否收费、具体安装步骤与平台细节暂未提供。