Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

automate-excel-0-1-3(自动化 Excel 0 1 3)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

automate-excel-0-1-3 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,905。

总安装 2,987周安装 122GitHub Stars 公开资料未说明下载 956核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:automate-excel-0-1-3(自动化 Excel 0 1 3)
来源仓库:https://github.com/cheneycheung/automate-excel-0-1-3
安装命令:
openclaw skills install automate-excel-0-1-3
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install automate-excel-0-1-3

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

automate-excel-0-1-3 提供电子表格自动化处理能力,兼容主流 Excel 格式。适合用于数据整理、字段清洗、多表合并及基础统计分析任务。支持自动验证数据完整性,并可生成可读的分析结论摘要。操作前请核实字段含义和时间范围,勿将样本当作全量事实使用。导出或修改文件前应确认系统权限,防止意外数据丢失。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install automate-excel-0-1-3;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

automate-excel-0-1-3 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install automate-excel-0-1-3。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

automate-excel-0-1-3 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

automate-excel-0-1-3 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

automate-excel-0-1-3 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

automate-excel-0-1-3 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,987 次,近一周安装 122 次,下载 956 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

automate-excel-0-1-3 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
automate-excel-0-1-3

自动化 Excel 0 1 3 · 本页

2,987—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
automate-excel
description
Automates reading, writing, merging, transforming, and validating Excel (.xlsx/.xls) files. Use when the user works with spreadsheets, .xlsx files, Excel data, CSV-to-Excel conversion, batch Excel processing, or report generation from tables.

Excel 自动化处理

在用户需要处理 Excel 文件、表格数据、批量转换或报表生成时应用本 skill。

你想做的事调用的脚本典型参数
多个 Excel 或多个 sheet 合成一张表merge_sheets.py--inputs 文件或目录 --output out.xlsx
把某 sheet 导出成 CSVexcel_to_csv.py--input file.xlsx --output file.csv
把 CSV 转成 Excelcsv_to_excel.py--input a.csv --output a.xlsx 或 --inputs a.csv b.csv
按条件筛选行(等于/大于/包含)filter_excel.py--where "列名=值" 或 "列名>100"、"列名~北京"
按行数拆成多个文件,或按某列取值拆分split_excel.py--by-rows 5000 或 --by-column 地区
按某列去重deduplicate_excel.py--keys 编号 --keep first/last
按列分组并求和/计数/平均aggregate_excel.py--group-by 地区 --agg "销售额:sum"
检查必须列、重复键、空行validate_excel.py--require-cols 列名 --key-cols 列名
只保留/重命名部分列select_columns.py--columns 列1,列2 --rename "旧:新"
两个表按一列对齐合并(VLOOKUP)merge_tables.py--left a.xlsx --right b.xlsx --on 键列
主表依次跟多个表做 VLOOKUPvlookup_multi.py--main 主.xlsx --lookups "表1.xlsx:键列" "表2.xlsx:键列"
行列转置transpose_excel.py--input in.xlsx --output out.xlsx
用数据表按行填模板里的 {{列名}}template_fill.py--template t.xlsx --data d.csv --output out.xlsx
重命名工作表rename_sheets.py--rename "Sheet1:新名" 或 --prefix "2024_"
条件格式(大于/小于/重复值/色阶)format_conditional.py--column C --rule gt --value 100 --fill red
某列当文本显示,避免科学计数法format_columns_as_text.py--columns 身份证号,订单号

本地直接运行:进入本 skill 所在目录(或把 scripts/ 加入路径),先 pip install -r scripts/requirements.txt,再执行 python scripts/脚本名.py --help 看参数,或按上表传参运行。

技术栈

  • 读写 .xlsx:openpyxl(保留格式、公式、多工作表)
  • 数据分析/透视:pandas + openpyxl 引擎
  • 旧格式 .xls:xlrd(只读)

优先用 openpyxl 做单元格级操作和格式保留;需要筛选、聚合、合并多表时用 pandas。

依赖

pip install openpyxl pandas xlrd

或使用 skill 自带:pip install -r scripts/requirements.txt

通用流程

  1. 确认输入:文件路径、工作表名或索引、是否有表头、编码(CSV 时)。
  2. 读取:用 openpyxl 或 pandas 按需读取整表/区域。
  3. 处理:按用户需求转换、过滤、合并、计算。
  4. 写出:指定输出路径与格式(.xlsx/.csv);必要时保留原格式或新建工作簿。
  5. 校验:检查行数、关键列、重复值或业务规则。

读取 Excel

整表为 list of dict(保留表头):

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook("input.xlsx", read_only=True, data_only=True)
ws = wb.active  # 或 wb["Sheet1"]
rows = list(ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True))
header = rows[0]
data = [dict(zip(header, row)) for row in rows[1:]]
wb.close()

用 pandas(适合分析、过滤、合并):

import pandas as pd

df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name=0, engine="openpyxl")
# sheet_name 可为 0、"Sheet1" 或 [0, 1] 多表

指定区域:

# openpyxl
for row in ws["A1:D10"]:
    ...

# pandas
df = pd.read_excel("input.xlsx", usecols="A:D", header=0, nrows=100)

写入 Excel

新建并写入(openpyxl):

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "结果"
ws.append(["列A", "列B", "列C"])
for row in data_rows:
    ws.append(row)
ws["A1"].font = Font(bold=True)
wb.save("output.xlsx")

用 pandas 写出多表:

with pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name="汇总", index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name="明细", index=False)

追加到已有文件(先加载再写):

wb = openpyxl.load_workbook("existing.xlsx")
ws = wb["Sheet1"]
for row in new_rows:
    ws.append(row)
wb.save("existing.xlsx")

常见任务速查

任务做法
多文件合并merge_sheets.py 或 pandas read_excel + pd.concat + to_excel。
CSV ↔ Excelexcel_to_csv.py / csv_to_excel.py 或 pandas 读写。
按条件筛选filter_excel.py 或 df[df["列"] == 值] / df.query()。
按行/按列拆分split_excel.py(按行数或按某列取值分文件)。
去重deduplicate_excel.py 或 df.drop_duplicates(subset=["列"], keep="first")。
按列聚合aggregate_excel.py 或 df.groupby("列").agg({"数值列": "sum"})。
校验validate_excel.py。
选择/重命名列select_columns.py。
两表按键合并merge_tables.py(left/inner/outer)。
行列转置transpose_excel.py。
模板填充template_fill.py({{列名}} 占位符)。
重命名 sheetrename_sheets.py。
多表 VLOOKUPvlookup_multi.py(主表 + 多个查找表依次左连接)。
条件格式format_conditional.py(大于/小于/介于/重复值/色阶)。
列格式为文本format_columns_as_text.py(避免长数字科学计数法)。
保留原格式写数据用 openpyxl 加载原文件,只改写目标单元格,再 save。

批量处理

当用户需要处理目录下多个 Excel 时:

  1. 用 pathlib.Path("目录").glob("*.xlsx") 枚举文件。
  2. 对每个文件读取 → 处理 → 可汇总到一个 DataFrame 或分别写出。
  3. 输出可为一个合并文件,或 原名_out.xlsx 等约定;在 SKILL 中明确输出命名规则。
  4. 出错时记录文件名和异常,继续处理其余文件,最后汇总报错列表。

校验与错误处理

  • 读取前用 Path(file).exists() 检查文件存在。
  • 表为空或缺少预期列时给出明确提示(列名/行数)。
  • 写入前若目标文件已存在,按用户要求覆盖或换名;大文件考虑 write_only=True 或分块。
  • 捕获 openpyxl.utils.exceptions.InvalidFileException、KeyError(工作表名)等并返回可读错误信息。

工具脚本

skill 目录下 scripts/ 提供可执行脚本,优先在用户环境中运行脚本而非临时写长代码。

脚本功能
merge_sheets.py多 Excel 或同文件多 sheet 合并为一张表
excel_to_csv.py指定 sheet 导出为 CSV
csv_to_excel.pyCSV 转 Excel(单/多 CSV → 多 sheet)
filter_excel.py按列条件筛选(=、>、<、~ 包含)输出 Excel/CSV
split_excel.py按行数分片或按某列取值拆成多个文件
deduplicate_excel.py按指定列去重,保留 first/last
aggregate_excel.py按列分组聚合(sum/count/mean/min/max)
validate_excel.py校验必须列、重复键、空行
select_columns.py选择/重命名/排序列
merge_tables.py两表按键列合并(VLOOKUP 式,left/inner/outer)
transpose_excel.py行列转置
template_fill.py用数据表按行填充模板中的 {{列名}} 占位符
rename_sheets.py重命名工作表(原名:新名、索引:新名、前缀/后缀)
vlookup_multi.py多表 VLOOKUP:主表依次与多个查找表左连接
format_conditional.py按条件格式化(gt/lt/介于/重复值/色阶)
format_columns_as_text.py将指定列设为文本格式,避免纯数字显示为科学计数法

用法见各脚本 --help 或 reference.md。

更多说明

平台分布

OpenClaw

74.25%
按下载量换算710

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills