该技能用于 CSV、TSV 或 Excel(.xlsx) 作为主要输入输出的场景，进行表格模式的审查与设计，以及数据的检查、转换、校验、格式转换和公式重算。
用途：处理表格式数据，保持精确值、最小 diff、按接收方限定数据处理、原子写入与结构校验。
主要能力：
- 快速结构预览与校验：uv run "<skill-dir>/scripts/profile.py" <file> 可生成 JSON 结构画像（schema_version: 2），报告表头质量、基数与统计（需 qsv）、频率事实、公式前缀单元格、工作簿元数据与本地工具可用性；不含工具推荐，不据唯一性推断标识符。
- 统计、选择、去重可用 qsv；连接、透视、聚合和格式转换用 DuckDB（all_varchar = true）；精确自定义转换用 Python stdlib csv 与 decimal.Decimal。
- 新建文本表或有意修改模式前先阅读 references/text-table-design.md；涉及任何 .xlsx/.xlsm 输入输出先阅读 references/xlsx.md；需要精确转换/校验配方时再读 references/recipes.md。
关键约定与限制：
- 精度敏感金额保持字符串，用 decimal.Decimal 或 DuckDB DECIMAL(38,18) 计算，不使用二进制浮点。
- 只改动被请求的行、列、公式和格式；已有文件约定优先于默认约定。
- 新写文本表默认 TSV、UTF-8 无 BOM、LF、末尾单个换行、小写 snake_case 表头、ISO 日期、. 小数、- 表示空值。
- 通过同级临时文件原子写入，先校验再替换目标文件。
- 来自不可信来源且写入公式型消费者时使用 --external-data；转义以 =、+、@ 开头的外部单元格，单独的 - 空值除外。
- 交易、银行、汇率和税务数据视为用户所有；对外披露或用户要求时用 --redact-samples。
使用流程：先 peek.py 检查、必要时 profile.py 画像；判断公式前缀单元格风险；选择能保留值与格式的最小工具，避免不必要的 pandas；原子应用转换；按未变或变更形状分别校验（peek.py --strict --expect-like 或 --expect-columns 加任务特定计数/键，新写默认文本表加 --house）；含公式时用 recalc.py 并确认成功。
生成的财务表与报告应视为输出，只编辑来源并校验、再重新生成，不手工编辑；对外发送财务数据前做披露审查。完成条件包括产出目标文件、有意的 diff、适用的原子替换，以及结构与领域校验证据；新建或变更文本表模式还需定义表接口并迁移受影响的生成者、消费者、现有行、生成物与校验器。其他实现细节与脚本参数暂未在资料中提供。