技能介绍

解决的问题

用 Python 生成 .xlsx 时，常见麻烦不是“能不能写进去”，而是文件是否专业且可继续维护：公式被写成硬编码值、跨表链接没有区分、硬编码输入缺少来源、打开后出现 #REF!、#DIV/0!、#VALUE! 等错误。对于财务模型，格式和引用规范也会直接影响后续审计、更新和协作。

技能如何工作

该技能把 Excel 处理分成数据分析、工作簿编辑和公式校验三层：

用 pandas 读取、清洗和批量操作数据，适合 read_excel、列筛选、类型约束等任务；
用 openpyxl 写入公式、颜色和数字格式，适合保留 Excel 的动态计算能力；
保存后运行 scripts/recalc.py 触发 LibreOffice 重算，并返回 JSON 错误摘要，按 #REF!、#DIV/0! 等类型逐项修复。

它会强制使用公式而不是 Python 先算好再写死值，例如把增长率放进独立假设单元格，再用 =B5*(1+$B$6) 引用。财务输出会遵循颜色约定：蓝色表示用户输入，黑色表示公式，绿色表示工作簿内跨表链接，红色表示外部文件链接，黄色背景标记关键假设。数字格式也会按规则处理，如年份保持文本、货币带单位、零值显示为 -、百分比使用 0.0%。

适用边界

该技能偏重可交付的 Excel 文件和财务模型质量，适合新建报表、更新模板、做数据分析和公式化计算。修改既有模板时必须优先匹配原有格式与命名，不能用统一规范覆盖团队约定。使用 openpyxl 时要避免以 data_only=True 打开后再保存，否则公式可能被计算值永久替换；硬编码数值也应在单元格里注明来源、日期和具体出处。