用途：当电子表格文件是主要输入或输出时使用，覆盖打开、读取、编辑、修复、创建与分析 .xlsx 文件。
主要能力：用 pandas 做数据分析、可视化与批量操作；用 openpyxl 处理公式、格式与 Excel 专有特性；支持多工作表读写、插入删除行列、新建工作表。
使用方式：数据分析用 pandas 读取（如 pd.read_excel('file.xlsx')，sheet_name=None 读取全部工作表）；创建或编辑用 openpyxl（Workbook、load_workbook）。关键要求是使用 Excel 公式而非在 Python 中算好再硬编码，例如写入 '=SUM(B2:B9)'、'=(C4-C2)/C2'、'=AVERAGE(D2:D19)'。保存后必须用脚本重算公式：python scripts/recalc.py output.xlsx [timeout_seconds]，脚本依赖 LibreOffice，首次运行自动配置，返回 JSON 含错误位置与数量；若 status 为 errors_found，需按 error_summary 修复 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#NAME? 等错误后重算。
输出规范：所有交付文件使用一致的专业字体；公式零错误；更新模板时严格匹配既有格式与约定，模板约定优先于通用规范。财务模型采用行业颜色约定：蓝色为硬编码输入，黑色为公式，绿色为同工作簿跨表链接，红色为外部链接，黄色背景为关键假设。数字格式：年份用文本，货币用 $#,##0 并在表头注明单位，零显示为“-”，百分比默认 0.0%，倍数用 0.0x，负数用括号。假设值应放在独立单元格并以引用参与公式；硬编码需注明来源。
限制：openpyxl 保存的公式不计算结果，必须重算；以 data_only=True 打开并保存会永久丢失公式；大文件建议 read_only 或 write_only。资料未提供收费、平台支持范围等更多信息。