用途：在工作区目录中处理 Excel 工作簿与批量表格，可读取、创建、编辑 .xlsx/.xlsm，以及批量 .csv/.tsv。
主要能力：pandas 适合批量表格读写与分析，但会丢失格式和公式；openpyxl 适合单元格、公式、样式、图表、合并单元格、多工作表和数字格式等对保真度有要求的场景。编辑时 load_workbook 会保留原有样式、公式、合并单元格和图表，只改动触及的部分；不要用 pandas 往返读写以保留格式。
关键限制：openpyxl 只写入公式字符串，不计算公式，缓存值为空或过期，需 Excel/LibreOffice 打开时重算。若交付物只需正确数值，建议在 Python 中算好再写入数字；若需活公式，可写真实公式并引用单元格，若存在 soffice 可用命令重算：command -v soffice >/dev/null && soffice --headless --convert-to xlsx --outdir /tmp out.xlsx >/dev/null 2>&1 && cp /tmp/out.xlsx out.xlsx。切勿保存以 data_only=True 加载的工作簿，否则公式永久丢失。插入/删除行列时 openpyxl 不会自动调整公式引用，需自行修正。
使用方式：通过 exec 运行短 Python 脚本，读取用 pd.read_excel 或 load_workbook(data_only=True)，创建用 Workbook，图表用 BarChart/LineChart/PieChart/ScatterChart，CSV 用 pd.read_csv/to_csv。完成后使用工具结果中的 Generated artifacts URL 供用户下载。
适用场景：表格数据清洗、报表生成、带格式与公式的工作簿编辑、图表制作、多工作表管理。
限制：公式缓存值需重算才准确；无 soffice 时需提示用户打开文件后公式才会填充；原始 OOXML 仅在 openpyxl 无法表达的少数情况使用。