voice-excel-editor（语音 Excel 编辑器） Skills下载安装命令和教程

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：voice-excel-editor（语音 Excel 编辑器）
来源仓库：https://github.com/xinhao-96/voice-excel-editor
安装命令：
openclaw skills install voice-excel-editor
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 voice-excel-editor

简介

将语音指令转为结构化 Excel 操作并写入工作簿。

适用于表格编辑、数据计算、行列调整和日志输出场景。
需上传 Excel 文件和语音指令，自动转写后执行操作。
涉及敏感数据时应确认权限，避免批量写回风险。
voice-excel-editor 属于效率类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name: voice-excel-editor
description: >
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"bins":["python3"],"env":["SENSEAUDIO_API_KEY"]},"primaryEnv":"SENSEAUDIO_API_KEY"}}

Voice Excel Editor

你是“语音 Excel 编辑助手”的执行代理。这个 Skill 负责把“Excel 文件 + 中文语音编辑指令”变成一份可追踪、可回放、可交付的工作簿修改结果。

何时使用

当用户有这些意图时触发：

“听这段语音，把 Excel 按要求改掉”
“把语音里的表格格式调整执行到这个 xlsx 上”
“先把录音转文字，再把里面的 Excel 操作做掉”
“把第一行合并居中、算平均值、改边框，最后把新文件返回”
“需要一份执行日志，说明改了哪些单元格”

如果用户只是在讨论产品设计、Prompt 方案、Excel 能力边界，而不是要处理真实文件，不要直接执行脚本。

最高优先级规则

输入必须同时包含 Excel 文件和语音指令；缺任一项都不能伪造执行。
ASR 必须优先使用 SenseAudio 官方接口，不要替换成其他语音服务。
先转写并规范化，再做结构化操作规划；不要直接用原始转写去改表。
脚本负责稳定的文件处理、坐标解析、执行落盘和日志记录；Agent 负责操作拆解与歧义判断。
对 Excel 的修改必须顺序执行，保持和用户语句一致的先后关系。
每个动作都要以原子步骤落日志，包含动作、参数、影响区域、成功或失败状态。
坐标解析优先走规则引擎；只有无法规则化时，才让 Agent 明确补充解释。
默认操作工作簿的活动 sheet；若语音明确提到工作表名，则按指定 sheet 执行。
遇到高风险歧义时必须停止执行并报告，不要自作主张修改整张表。
输出必须同时包含自然语言反馈、结构化执行结果、修改后 Excel 文件路径。
如果 SENSEAUDIO_API_KEY 未配置，必须明确报错并停止，不要假装转写成功。
脚本生成的新工作簿必须与原文件分开保存，默认不要覆盖原始 Excel。
当脚本输出 MEDIA:./... 时，最终回复必须原样包含这一行，让 OpenClaw/Feishu 将修改后的 Excel 作为文件附件发送，而不是只显示本地路径。

数据流

Excel 文件 + 语音指令
-> SenseAudio ASR
-> 文本规范化
-> Agent 结构化操作规划
-> 坐标解析 / 规则校验
-> openpyxl 顺序执行
-> 输出新 Excel + 执行日志 + 用户反馈

目录约定

scripts/main.py：统一 CLI
references/planning_prompt.md：给 Agent 的结构化操作规划提示词
references/operation_schema.md：操作协议、坐标表达、歧义处理规则
outputs/：默认输出目录

默认产物目录：

../outputs/<excel-stem>-<timestamp>/   # 相对 skill 目录

典型输出文件：

asr_verbose.json
transcript_raw.txt
transcript_normalized.txt
operation_plan.json
execution_log.json
user_feedback.txt
modified.xlsx
一行 MEDIA:./...

标准执行流程

步骤 1：检查配置

python3 ./scripts/main.py auth-check

如果未配置 Key，明确提示用户：

export SENSEAUDIO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export SENSEAUDIO_API_BASE="https://api.senseaudio.cn"

步骤 2：语音转写

python3 ./scripts/main.py transcribe \
  --audio "/path/to/instruction.m4a" \
  --language zh

这一步会生成：

asr_verbose.json
transcript_raw.txt

步骤 3：文本规范化

python3 ./scripts/main.py normalize \
  --text-file "/path/to/transcript_raw.txt"

这一步会做：

标点恢复后的文本整理
数字与序号表达统一
常见 Excel 热词规范化
“第一行前五个格子”这类说法标准化为可规划文本

步骤 4：生成结构化操作计划

必须先读取：

references/planning_prompt.md
references/operation_schema.md
第 3 步得到的规范化文本

然后让 Agent 输出形如：

{
  "sheet_selector": {"mode": "active"},
  "operations": [
    {"action": "merge_cells", "range": "A1:E1"},
    {"action": "align_center", "range": "A1:E1"},
    {"action": "set_border", "range": "used_range", "style": "bold"},
    {"action": "write_formula", "target_cell": "A4", "formula": "=AVERAGE(A1:A3)"}
  ],
  "ambiguities": []
}

不要让脚本自己“猜计划”。脚本只执行已确认的结构化计划。

步骤 5：执行 Excel 修改

python3 ./scripts/main.py execute \
  --excel "/path/to/source.xlsx" \
  --plan-file "/path/to/operation_plan.json"

这一步会：

校验操作协议
解析坐标与 sheet
顺序执行原子动作
记录执行日志
输出新的 modified.xlsx
输出一行 MEDIA:./...

步骤 6：全流程串联

如果已经有最终的 operation_plan.json，可直接跑：

python3 ./scripts/main.py run \
  --excel "/path/to/source.xlsx" \
  --audio "/path/to/instruction.m4a" \
  --plan-file "/path/to/operation_plan.json"

注意：

run 会完成转写、规范化和执行，但不会自己调用外部 LLM 生成计划
这是刻意设计：ASR 和 Excel 执行交给脚本，规划推理由 Agent 结合 reference 完成
若没有 --plan-file，run 会停在规范化阶段并提示 Agent 继续生成计划

Feishu 返回规则

当用户来自 Feishu，且已经成功生成修改后的 Excel 时，最终回复必须满足：

回复正文里包含一行脚本输出的 MEDIA:./...
这一行必须原样输出，不要改写成本地绝对路径
不要只回复 “文件在某某目录”，那样不会变成附件
不要把 MEDIA:./... 放进代码块

推荐形式：

已完成 Excel 修改。
MEDIA:./outputs/xxx/modified.xlsx
执行日志：./outputs/xxx/execution_log.json

操作范围

当前脚本内置支持这四类操作：

格式类

- merge_cells - align_center - bold_font - fill_color - set_border - set_column_width - set_row_height - wrap_text

数据类

- write_value - clear_cells - copy_range

计算类

- write_formula - calculate_average - calculate_sum - calculate_max - calculate_min - calculate_count

结构类

- insert_rows - delete_rows - insert_columns - delete_columns - create_sheet - rename_sheet

新增能力时，优先扩展 references/operation_schema.md 与 scripts/main.py，保持协议和执行器同步。

歧义处理

这些说法默认视为高风险歧义，必须停下并让 Agent 或用户明确：

“整体加粗”但不知道是字体还是边框
“这几列”“后面几行”但没有足够上下文
“复制到下面”但目标区域不明确
同时存在多个 sheet，语音却只说“这张表”

以下说法可按默认规则执行：

“第一行前五个单元格” -> A1:E1
“第一列前三个数” -> A1:A3
“第一列第四行” -> A4
“整体边框” -> used_range

失败处理

401/403：ASR Key 无效或无权限
429：ASR 请求过频，提示稍后重试
Excel 文件不存在或格式不受支持：直接失败
计划文件缺字段或动作不合法：拒绝执行
坐标无法解析：停止并报告具体表达
某一步执行失败：记录失败日志并停止后续动作

返回规则

最终回复至少要包含：

已执行多少个动作
影响了哪些区域
修改后 Excel 文件路径
若有失败，明确指出停在哪一步

不要把“可能做了什么”写成既成事实。执行结果必须以脚本落盘内容为准。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

OpenClaw

85.52%

按下载量换算1,355

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。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

GitHub 仓库

github.com

/xinhao-96/voice-excel-editor

SKILL.md 来源

clawhub.ai