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excel-processorexcel 处理器

Agent Skill

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。

总安装

955

周安装

39

GitHub Stars

1

下载量

309
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:excel-processor(excel 处理器)
来源仓库:https://github.com/ntaksh42/agents
仓库路径:skills/excel-processor
安装命令:
npx skills add https://github.com/ntaksh42/agents --skill excel-processor
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ntaksh42/agents --skill excel-processor

简介

excel-processor 用于辅助数据整理、表格分析与图表准备。

  • 适合清洗字段、汇总数据或发现异常,生成统计口径说明。
  • 使用时需确认数据来源与字段含义,避免将样本当全量事实。
  • 涉及敏感数据或批量写回时,应先确认权限与脱敏边界。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Excel Processor Skill

Excelファイルの作成、編集、解析を行うスキルです。

概要

Excelの読み書き、数式、グラフ、スタイル設定を自動化します。

主な機能

  • データ読み書き: セル、行、列の操作
  • 数式: SUM、VLOOKUP等の自動生成
  • グラフ: 折れ線、棒、円グラフ
  • スタイル: 色、フォント、罫線
  • 条件付き書式: ルールベースの書式
  • ピボットテーブル: 集計表作成
  • CSV/JSON変換: データ変換

使用方法

Python (openpyxl)

from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# 新規作成
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Sales Data"

# データ入力
ws['A1'] = "Product"
ws['B1'] = "Sales"
ws.append(["iPhone", 1000])
ws.append(["MacBook", 800])

# スタイル設定
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['A1'].fill = PatternFill(start_color="FFFF00", fill_type="solid")

# グラフ作成
chart = BarChart()
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=3)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)
ws.add_chart(chart, "D1")

wb.save("sales.xlsx")

# 読み込み
wb = load_workbook("sales.xlsx")
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

JavaScript (ExcelJS)

const ExcelJS = require('exceljs');

async function createExcel() {
  const workbook = new ExcelJS.Workbook();
  const worksheet = workbook.addWorksheet('Sales');

  // ヘッダー
  worksheet.columns = [
    { header: 'Product', key: 'product', width: 15 },
    { header: 'Sales', key: 'sales', width: 10 }
  ];

  // データ
  worksheet.addRow({ product: 'iPhone', sales: 1000 });
  worksheet.addRow({ product: 'MacBook', sales: 800 });

  // スタイル
  worksheet.getRow(1).font = { bold: true };
  worksheet.getRow(1).fill = {
    type: 'pattern',
    pattern: 'solid',
    fgColor: { argb: 'FFFFFF00' }
  };

  // 数式
  worksheet.getCell('B4').value = { formula: 'SUM(B2:B3)' };

  await workbook.xlsx.writeFile('sales.xlsx');
}

データ分析 (pandas)

import pandas as pd

# 読み込み
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 分析
summary = df.groupby('Category')['Sales'].sum()

# 書き込み
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)
    summary.to_excel(writer, sheet_name='Summary')

高度な機能

from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.chart import LineChart, Reference

# データフレームから
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
    'Sales': [100, 150, 120]
})

wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 条件付き書式
from openpyxl.formatting.rule import ColorScaleRule
ws.conditional_formatting.add('B2:B4',
    ColorScaleRule(start_type='min', start_color='AA0000',
                   end_type='max', end_color='00AA00'))

# 数式
ws['B5'] = '=AVERAGE(B2:B4)'
ws['B6'] = '=MAX(B2:B4)'

wb.save('advanced.xlsx')

ライブラリ

Python

  • openpyxl:.xlsx読み書き
  • xlrd/xlwt:.xls (旧形式)
  • pandas: データ分析
  • xlsxwriter: 高速書き込み

JavaScript

  • ExcelJS: 完全機能
  • xlsx: SheetJS、読み込み特化
  • node-xlsx: シンプル

Go

  • excelize: 高性能

Java

  • Apache POI: 標準ライブラリ

バージョン情報

  • スキルバージョン: 1.0.0
  • 最終更新: 2025-01-22

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.18%
按下载量换算103

Claude

30.32%
按下载量换算94

Cursor

18.28%
按下载量换算56

Gemini CLI

8.74%
按下载量换算27

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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