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Agent Skill · 待分类

automate-excel(自动化 Excel)

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 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,263。

总安装 588周安装 25下载 206核验 2026-05-01
待分类需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
许可证
unknown

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(自动化 Excel)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:automate-excel
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

automate-excel 用于数据整理与分析,支持表格处理和 CSV/Excel 操作。它能清洗字段、汇总数据并发现异常,适合生成统计说明。使用时需确保数据来源可靠,避免将样本当作全量事实。涉及敏感数据或批量写回时,应先确认权限与脱敏策略。当前归类为待分类,具体能力以官方文档为准。

来源仓库内路径:automate-excel

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 automate-excel。

  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 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 automate-excel。

automate-excel 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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 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 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

automate-excel 用的人多吗?

公开数据是累计安装 588 次,近一周安装 25 次,下载 206 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 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
automate-excel

自动化 Excel · 本页

588—需要联网未明确未收录

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

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

Local Agent

71.29%
按下载量换算147

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。

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