企业表格模板生成

要解决什么问题

企业里常见的审批表、会议记录、采购权限表，往往要在 Excel 里反复画表头、合并单元格、补签审区。自己写 openpyxl 或临时 Python 脚本，改一次字段就要动代码，对非开发同事也不友好。这个技能的目标很明确：用自然语言说清要什么表，由 AI 做完结构化分析后直接产出 Excel，而不是在对话里堆一段可执行脚本让用户自己去跑。

技能如何工作

整体是「分析 → 生成 → 迭代」三步，中间可选三种生成路径。

1. 需求分析（六维框架）

执行时应参照 references/ai_analysis_framework.md，把用户描述拆成：表格类型（审批/记录/统计/通知/预算等）、业务场景、结构分区（信息头 + 表格 + 签审）、核心字段、特殊要求（合计行、多级审批、分类等）、示例数据风格。分析结果应落成可传给生成器的结构化 dict，而不是口头总结就结束。

1. 生成 Excel（三选一）

- 方式 A：需求与内置模板一致时，直接匹配预设库（共 10 种，如会议申请审批、议程安排、预算、通知、回执与统计、参会人员、资料明细、发言记录、采购准购权限等，详见 references/enterprise_table_templates.md）。
- 方式 B（推荐）：把分析 dict 通过 --analysis 参数传入，按分析结果生成定制表。
- 方式 C：用户只给了少量字段名时，做字段注入式生成。

1. 迭代与交付

修改需求时回顾上一轮的 analysis dict，改 blueprint 后重新生成；最终通过 ima_cos_util 上传 COS 或 provide_file 给出下载，并说明空白模板与带示例数据两份文件分别适合什么用途。

适用边界与注意点

• 不要在 SKILL 执行过程中写多行临时 Python；结构化输入应走 --analysis。
• 先查预设模板能否覆盖，避免重复造表结构。
• 对用户侧只展示生成结果与下载方式，不必展开底层实现细节。
• 若你后续要补字段或改列，按步骤提供字段信息即可配合迭代。