用途
xlsx 技能用于创建、编辑和分析 .xlsx 电子表格文件。当用户需要处理 Excel 文件时，该技能提供相应工具与工作流，覆盖公式、格式、数据分析与可视化等需求。
主要能力
- 使用 pandas 进行数据分析、可视化与基础操作，例如读取工作表、预览数据、查看列信息与统计信息、写出 Excel。
- 使用 openpyxl 创建新工作簿、添加数据与公式、设置字体/填充/对齐/列宽等格式，以及编辑现有文件（修改单元格、插入行、删除列、新增工作表）。
- 通过 recalc.py 脚本调用 LibreOffice 重算公式，并扫描所有单元格中的 Excel 错误（如 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?），返回包含错误位置与数量的 JSON。
使用方式
- 读取与分析：使用 pandas 的 read_excel 读取文件，sheet_name=None 可读取全部工作表为字典；使用 head、info、describe 进行分析；使用 to_excel 写出。
- 创建文件：使用 openpyxl 的 Workbook，写入单元格与公式，设置样式与列宽后保存。
- 编辑文件：使用 load_workbook 加载现有文件，按工作表名访问，修改单元格、插入行、删除列、创建新工作表后保存。
- 重算公式：运行 python recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]，脚本首次运行会自动配置 LibreOffice 宏，重算所有工作表公式并扫描错误，返回 JSON。
- 工具选择：pandas 适合数据分析、批量操作与简单数据导出；openpyxl 适合复杂格式、公式与 Excel 特有功能。
适用场景
- 数据分析与可视化、基础表格操作。
- 创建或更新 Excel 模板，需严格匹配既有格式、样式与约定。
- 财务模型构建，需遵循配色与数字格式标准。
- 需要公式动态可重算、并确保零公式错误的表格交付。
限制与要求
- 所有 Excel 文件必须零公式错误。
- 更新模板时必须研究并精确匹配既有格式、样式与约定，不得强加标准化格式；既有模板约定始终优先于指南。
- 必须使用 Excel 公式而非在 Python 中计算后硬编码值，以保证表格可随源数据变化重算。
- 使用公式时必须用 recalc.py 重算；openpyxl 创建或修改的文件中公式仅为字符串，不含计算值。
- 使用 data_only=True 打开并保存会以值替换公式，导致公式永久丢失。
- 大文件可使用 read_only=True 读取或 write_only=True 写入。
- 财务模型配色标准（除非用户或既有模板另有说明）：蓝色文本（RGB: 0,0,255）为硬编码输入及用户会更改的场景数字；黑色文本（RGB: 0,0,0）为所有公式与计算；绿色文本（RGB: 0,128,0）为同一工作簿内其他工作表的链接；红色文本（RGB: 255,0,0）为指向其他文件的外部链接；黄色背景（RGB: 255,255,0）为需关注的关键假设或需更新的单元格。
- 数字格式标准：年份格式化为文本字符串（如 "2024" 而非 "2,024"）；货币使用 $#,##0 格式，并在表头注明单位（如 "Revenue ($mm)"）；零值通过数字格式显示为 "-"，包括百分比（如 "$#,##0;($#,##0);-"）；百分比默认 0.0% 格式（一位小数）；倍数格式化为 0.0x（用于 EV/EBITDA、P/E 等估值倍数）；负数使用括号 (123) 而非负号 -123。
- 公式构建规则：所有假设（增长率、利润率、倍数等）放在单独的假设单元格中；公式中使用单元格引用而非硬编码值，例如使用 =B5*(1+$B$6) 而非 =B5*1.05；验证所有单元格引用正确、检查范围差一错误、确保各预测期公式一致、用边界情况（零值、负数）测试、验证无意外循环引用。
- 硬编码文档要求：在单元格中或旁边（若在表格末尾）注释，格式为 "Source: [System/Document], [Date], [Specific Reference], [URL if applicable]"，例如 "Source: Company 10-K, FY2024, Page 45, Revenue Note, [SEC EDGAR URL]"、"Source: Bloomberg Terminal, 8/15/2025, AAPL US Equity"。
- 公式验证清单：测试 2-3 个样本引用确认取值正确；确认 Excel 列映射（如第 64 列 = BL 而非 BK）；注意 Excel 行从 1 开始（DataFrame 第 5 行 = Excel 第 6 行）；用 pd.notna() 检查空值；注意 FY 数据常在 50+ 列；搜索所有匹配项而非仅第一个；除法前检查分母避免 #DIV/0!；验证所有引用指向目标单元格避免 #REF!；跨表引用使用正确格式（Sheet1!A1）。
- 公式测试策略：先在 2-3 个单元格上小范围测试；验证公式引用的所有单元格存在；测试零、负数与极大值等边界情况。
- recalc.py 输出解读：返回 JSON，包含 status（success 或 errors_found）、total_errors、total_formulas，以及仅在发现错误时出现的 error_summary（按错误类型列出 count 与 locations）。
- 代码风格：生成 Excel 操作的 Python 代码时，编写简洁代码，避免不必要注释、冗长变量名与冗余操作、不必要的 print 语句；Excel 文件本身应为复杂公式或重要假设添加单元格注释、记录硬编码值的数据来源、为关键计算与模型部分添加说明。
- 平台：recalc.py 脚本在 Linux 与 macOS 上均可运行。