Excel 表格（profy-xlsx）

创建、编辑、分析电子表格。与「让模型算好数再填进去」的做法相反，这个能力的核心约束是产出必须是活的表格：公式留在单元格里，源数据一改结果就跟着变。

激活方式

profy-xlsx 是 user_selectable: false——自动可用，不需要勾选。插件面板里看不到它，因为它没有需要你决策的东西。

{ "id": "profy-xlsx", "activation": { "user_selectable": false } }

它的 contracts 只声明 skills: ["skills/"]，没有 tools。这意味着专家不是调用某个”生成 Excel 的工具”，而是在沙箱里用 bash 跑 Python（openpyxl / pandas），技能文档规定它该怎么跑。触发条件是表格文件是主要输入或输出：.xlsx / .xlsm / .csv / .tsv。如果最终交付物是 Word、HTML 报告或独立脚本，就算中间处理了表格数据也不走这条路径。

快速开始

把这份销售数据按月汇总，加一列同比增长率，生成趋势图

这个 Excel 里的公式报了一堆 #REF!，帮我修

建一个三年期财务模型，假设放在单独的假设区

第一原则：用公式，不要硬编码

这是整份技能里被反复强调的一条，值得单独说清楚为什么。

# 在 Python 里算完，把结果写死
total = sum(revenues)
sheet['D20'] = total              # 死数字

growth = (rev_2025 - rev_2024) / rev_2024
sheet['E5'] = growth              # 死数字

# 让 Excel 自己算
sheet['D20'] = '=SUM(D2:D19)'
sheet['E5']  = '=(D5-C5)/C5'
sheet['D21'] = '=AVERAGE(D2:D19)'

差别不在于哪种写起来快，而在于交付物的性质。硬编码出来的是一张数字快照——你改一个输入，其余全是错的，而且没有任何提示。留公式出来的是一个模型——它能被使用、被审计、被复用。这条规则适用于所有计算：合计、百分比、比率、差额，无一例外。

必做步骤：重算与校验

写完公式的文件里，单元格存的是公式文本，缓存值是空的。直接交付会让对方打开时看到一片空白或旧值。所以有一步强制动作：

python scripts/recalc.py output.xlsx

脚本靠 LibreOffice 重算（sandbox 里 Unix socket 受限的情况由 scripts/office/soffice.py 自动处理），返回 JSON：

返回	含义	下一步
`status` 正常	无公式错误	可以交付
`status: errors_found`	有公式错误	读 `error_summary` 定位后修复，再重算

必须清零的五类错误

错误	含义	常见原因
`#REF!`	引用无效	删行删列后引用悬空
`#DIV/0!`	除以零	分母单元格为空或为 0
`#VALUE!`	类型不对	文本参与了数值运算
`#NAME?`	函数名不认识	拼写错误，或用了当前版本没有的函数
`#N/A`	查找不到	VLOOKUP / MATCH 未命中

交付标准是零公式错误，不是”大部分能算”。

财务模型规范

做财务模型时，技能会套用行业通行的约定，让任何看过财务模型的人拿到就能读。

颜色编码

颜色	RGB	含义
蓝色字	0,0,255	硬编码输入值，用户会改来做情景分析
黑色字	0,0,0	所有公式与计算
绿色字	0,128,0	引用同一工作簿其他工作表
红色字	255,0,0	引用外部文件
黄色底	255,255,0	关键假设，需要注意或待更新

这套配色的作用是一眼分辨哪些数能改、哪些数是算出来的。改了黑色字的单元格就破坏了模型，颜色是最省事的护栏。

数字格式

类型	格式	说明
年份	文本字符串	`"2024"` 而非 `2,024`
货币	`$#,##0`	表头必须标单位，如 `Revenue ($mm)`
零值	`$#,##0;($#,##0);-`	零显示为 `-`，百分比同理
百分比	`0.0%`	默认一位小数
倍数	`0.0x`	估值倍数如 EV/EBITDA、P/E
负数	`(123)`	用括号，不用负号

公式构造

假设集中放：增长率、利润率、倍数等全部放独立假设单元格
引用而非写死：用 =B5*(1+$B$6)，不要用 =B5*1.05
投影期公式一致：每一期的公式结构必须相同，否则中间某年会悄悄算错
硬编码必须注明出处：格式为 Source: [系统/文档], [日期], [具体位置], [URL]，例如 Source: Company 10-K, FY2024, Page 45, Revenue Note

最后一条容易被忽略，但它决定了这份模型半年后还能不能被信任——一个没有出处的硬编码数字，等于一个无法验证的断言。

改已有文件时：模板优先

已有模板的约定永远覆盖上面所有规范。 修改别人的文件时，先研究它现有的格式、样式与惯例并精确匹配，不要把标准化格式强加上去。

理由很直接：你不知道那套格式背后有什么下游依赖。一份被下游脚本按列位置解析的表，你”顺手规范化”一下列顺序，下游就全断了。

工具选型

场景	用什么
数据分析、清洗、转换	pandas
公式、格式、图表	openpyxl

标准流程是：选工具 → 创建/加载 → 修改 → 保存 → 重算 → 校验并修错。

边界与失败态

重算依赖 LibreOffice。沙箱里已预装；本地 Desktop 环境若没有，recalc.py 会失败，此时公式不会有缓存值。
.xlsm 的宏不会被执行。可以读写文件结构，但宏逻辑不参与计算。
图表由 openpyxl 生成，样式能力有限。复杂的可视化需求更适合交给可视化能力做成网页图表。
超大表有内存上限。几十万行以上建议先用 pandas 聚合，再把结果写成 xlsx，而不是把原始数据整个装进 openpyxl。

排错

症状	原因	处理
打开文件所有公式单元格是空白	写完没跑 `recalc.py`	跑重算脚本
`status: errors_found` 反复出现	修了表面错误但引用结构仍有问题	按 `error_summary` 的定位逐个查，别只看第一个
数字显示成 `2,024`	年份被当成数值	年份按文本格式写
改了源数据结果不变	结果是硬编码的	把死数字换成公式后重算
模板文件改完样式全乱	强加了标准格式	回滚，改为精确匹配原有约定

验证你的产出

打开文件，随便改一个输入单元格——下游数字应该跟着变。不变就说明有硬编码。
全表搜索 #，五类公式错误应该一个都搜不到。
财务模型再看一眼颜色：蓝色应该只出现在输入区，黑色应该覆盖所有计算区。

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四类文档能力的定位与选型

数据可视化

需要交互式图表时的另一条路径

核对日期 2026-08-11。来源：services/agent-runtime/src/plugins/builtin/xlsx/plugin.json、skills/SKILL.md、skills/scripts/recalc.py、skills/scripts/office/soffice.py。

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