用途：当主要交付物是 Excel 工作簿或电子表格文件时使用，尤其涉及公式、日期、格式、合并单元格、工作簿结构或跨平台行为时。
主要能力与工作流选择：按任务而非习惯选择工具。pandas 适合分析、重塑和类 CSV 任务；openpyxl 适合公式、样式、工作表、批注、合并单元格或保留工作簿结构；CSV 仅视为纯数据交换格式，不是功能完整的 Excel 格式。读取值、保留活动工作簿、从零建模是不同任务。
日期与类型：Excel 日期是序列号而非真实日期对象，1900 日期系统含错误的闰日缺陷，部分工作簿使用 1904 系统；时间是小数天，格式与转换都重要。长标识符、电话、邮编、前导零值通常应存为文本；Excel 会静默截断超过 15 位的数字精度。
公式与结构：工作簿需保持活动时，应写入公式而非硬编码 Python 结果，用引用假设单元格代替魔法数字；缓存公式值可能过期，编辑后不可盲信。交付前检查复制公式的范围、工作表和偏移错误，确保无 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#NAME? 或循环引用。保留模板的现有样式、工作表顺序、列宽、冻结、筛选、打印设置、验证和视觉约定；合并区域仅左上角单元格存值。
重算与交付：openpyxl 保留公式但不计算，接收方需要当前值时须重算；仅读值模式再保存会把公式压平为静态值。布局重要时应渲染或目视检查。大文件需流式或分块读取、明确 dtype 并指定工作表。
常见陷阱：读取时类型推断可能把数字变文本或损坏 ID；列索引因工具而异易偏移；单元格换行需自动换行；外部引用易断；旧版密码保护非严肃安全；.xlsm 可含宏；Google Sheets 与 LibreOffice 可能重新解释日期、公式或样式；FILTER、XLOOKUP、SORT、SEQUENCE 等新函数在旧查看器中可能失败。
相关技能：经用户确认可用 clawhub install <slug> 安装 csv、data、data-analysis。反馈：clawhub star excel-xlsx；更新：clawhub sync。