用途：处理多 sheet Excel 文件，完成动态列识别统计与文本字段清洗，并输出标准化 Excel。属 Excel 工作流的子技能，读取/计数/Parquet 优化见父工作流 SKILL.md。
主要能力：
- 文本清洗：用正则提取纯中文字符，过滤数字与特殊符号，核心逻辑为 re.findall(r'[一-龥]', str(text))，对空值先用 pd.isna 判断并原样返回；""若结果为空则返回空字符串。""
- 列名模糊匹配与统计：在 df.columns 中动态查找包含关键字的列，对目标值忽略大小写与首尾空格后计数，并输出各 sheet 的匹配项数与总行数。
- 结果输出：用 df.to_excel(output_path, index=False) 保存至 /mnt/data/cleaned_data_output.xlsx，并打印文件大小与 sandbox: 格式下载链接。
使用方式：在 Python 环境中按步骤加载数据，指定目标清洗列（如占位示例“收货人”），设置 keyword 与 target_val 后运行统计；缺失目标列时跳过。
适用场景：需批量整理多 sheet 表格、统一中文字段、按列名关键字统计特定值数量的数据清洗任务。
限制：资料未提供文件大小上限、性能指标、依赖版本、异常处理与平台兼容性说明；正则仅保留汉字范围，会丢弃字母数字等非中文字符，使用前需确认是否符合业务需求。