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统一技能安装与 Skills 市场接入链路。
新增公开安装工具与多来源 provider 支持，补齐管理端与目录加载逻辑，并同步更新相关测试与文档以保证可见性和路径安全。 Made-with: Cursor
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232
runtime/skills/xlsx-pro/SKILL.md
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232
runtime/skills/xlsx-pro/SKILL.md
Normal file
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@ -0,0 +1,232 @@
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name: xlsx-pro
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description: "Compétence pour manipuler les fichiers Excel (.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv). Utiliser quand l'utilisateur veut : ouvrir, lire, éditer ou créer un fichier tableur ; ajouter des colonnes, calculer des formules, formater, créer des graphiques, nettoyer des données ; convertir entre formats tabulaires. Le livrable doit être un fichier tableur. NE PAS utiliser si le livrable est un document Word, HTML, script Python standalone, ou intégration Google Sheets."
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version: "1.0.1"
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author: "Eric Barotte"
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# Compétence Excel pour OpenClawd
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## TL;DR
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- Génère/édite des fichiers Excel avec des **formules** (pas des valeurs hardcodées).
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- Optionnel: **recalcul** via LibreOffice headless + détection d’erreurs Excel.
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- Livrable attendu: un fichier tableur propre (XLSX/XLSM/CSV/TSV).
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## Prérequis
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### Dépendances Python
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```bash
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pip install openpyxl pandas xlrd xlwt
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```
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### LibreOffice (pour recalcul des formules)
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```bash
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# Ubuntu/Debian
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sudo apt-get install libreoffice-calc libreoffice-common
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```
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## Règles de Qualité
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### Police Professionnelle
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- Utiliser une police cohérente (Arial, Times New Roman) sauf instruction contraire
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### Zéro Erreur de Formule
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- Tout fichier Excel DOIT être livré SANS erreurs (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?)
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### Préservation des Templates
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- Respecter EXACTEMENT le format et style existants lors de modifications
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- Les conventions du template préexistant ont TOUJOURS priorité
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## Standards pour Modèles Financiers
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### Code Couleur (Standards Industrie)
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- **Texte bleu (RGB: 0,0,255)** : Inputs hardcodés, valeurs modifiables
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- **Texte noir (RGB: 0,0,0)** : TOUTES les formules et calculs
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- **Texte vert (RGB: 0,128,0)** : Liens vers autres feuilles du même classeur
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- **Texte rouge (RGB: 255,0,0)** : Liens externes vers autres fichiers
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||||
- **Fond jaune (RGB: 255,255,0)** : Hypothèses clés ou cellules à mettre à jour
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### Formatage des Nombres
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- **Années** : Format texte ("2024" pas "2,024")
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- **Devises** : Format $#,##0 ; spécifier unités dans les en-têtes ("Revenue ($mm)")
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- **Zéros** : Afficher comme "-" (format: "$#,##0;($#,##0);-")
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- **Pourcentages** : Format 0.0% par défaut
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- **Multiples** : Format 0.0x (EV/EBITDA, P/E)
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- **Négatifs** : Parenthèses (123) pas moins -123
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## CRITIQUE : Utiliser des Formules, PAS des Valeurs Hardcodées
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**TOUJOURS utiliser des formules Excel au lieu de calculer en Python et hardcoder.**
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### ❌ MAUVAIS - Hardcoding
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```python
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# Mauvais: Calcul Python puis hardcode
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total = df['Sales'].sum()
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sheet['B10'] = total # Hardcode 5000
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# Mauvais: Taux de croissance calculé en Python
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growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue']
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sheet['C5'] = growth # Hardcode 0.15
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```
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### ✅ CORRECT - Formules Excel
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```python
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# Bon: Laisser Excel calculer
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sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
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# Bon: Taux de croissance en formule Excel
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sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
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# Bon: Moyenne en fonction Excel
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sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'
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```
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## Workflows
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### Workflow Standard
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1. **Choisir l'outil** : pandas pour données, openpyxl pour formules/formatage
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2. **Créer/Charger** : Nouveau classeur ou fichier existant
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3. **Modifier** : Données, formules, formatage
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4. **Sauvegarder** : Écrire le fichier
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5. **Recalculer (OBLIGATOIRE si formules)** : `python scripts/recalc.py output.xlsx`
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6. **Vérifier et corriger** les erreurs détectées
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### Lecture et Analyse avec pandas
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```python
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import pandas as pd
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# Lire Excel
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df = pd.read_excel('file.xlsx') # Première feuille par défaut
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all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) # Dict de toutes les feuilles
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# Analyser
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df.head() # Aperçu
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df.info() # Info colonnes
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df.describe() # Statistiques
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# Écrire
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||||
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
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```
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### Création de Fichiers Excel
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```python
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from openpyxl import Workbook
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from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
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wb = Workbook()
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sheet = wb.active
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# Données
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sheet['A1'] = 'Hello'
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sheet['B1'] = 'World'
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sheet.append(['Row', 'of', 'data'])
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# Formule
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sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
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# Formatage
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sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
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||||
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
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||||
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
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||||
# Largeur colonne
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||||
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
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||||
wb.save('output.xlsx')
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```
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### Édition de Fichiers Existants
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```python
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from openpyxl import load_workbook
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# Charger fichier existant
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wb = load_workbook('existing.xlsx')
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||||
sheet = wb.active # ou wb['NomFeuille']
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# Parcourir les feuilles
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||||
for sheet_name in wb.sheetnames:
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sheet = wb[sheet_name]
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print(f"Feuille: {sheet_name}")
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||||
# Modifier
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sheet['A1'] = 'Nouvelle Valeur'
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sheet.insert_rows(2) # Insérer ligne
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sheet.delete_cols(3) # Supprimer colonne
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||||
# Ajouter feuille
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new_sheet = wb.create_sheet('NouvelleFeuille')
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||||
new_sheet['A1'] = 'Data'
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||||
wb.save('modified.xlsx')
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```
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## Recalcul des Formules
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Les fichiers créés par openpyxl contiennent les formules comme chaînes mais pas les valeurs calculées. Utiliser le script `recalc.py` :
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```bash
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python scripts/recalc.py <fichier_excel> [timeout_secondes]
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```
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Le script :
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- Configure automatiquement la macro LibreOffice au premier lancement
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- Recalcule toutes les formules
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- Scanne TOUTES les cellules pour erreurs Excel
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- Retourne JSON avec détails et emplacements des erreurs
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### Interprétation de la Sortie
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```json
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{
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"status": "success", // ou "errors_found"
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||||
"total_errors": 0, // Nombre total d'erreurs
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||||
"total_formulas": 42, // Nombre de formules
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||||
"error_summary": { // Présent si erreurs
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||||
"#REF!": {
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"count": 2,
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||||
"locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
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}
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}
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}
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```
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## Checklist de Vérification
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### Vérifications Essentielles
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- [ ] **Tester 2-3 références** : Vérifier qu'elles tirent les bonnes valeurs
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- [ ] **Mapping colonnes** : Confirmer correspondance (colonne 64 = BL, pas BK)
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- [ ] **Offset lignes** : Excel est 1-indexé (DataFrame row 5 = Excel row 6)
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### Pièges Courants
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- [ ] **Gestion NaN** : Vérifier valeurs nulles avec `pd.notna()`
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- [ ] **Colonnes éloignées** : Données FY souvent en colonnes 50+
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- [ ] **Correspondances multiples** : Chercher toutes les occurrences
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- [ ] **Division par zéro** : Vérifier dénominateurs (#DIV/0!)
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- [ ] **Références invalides** : Vérifier que toutes pointent vers cellules existantes (#REF!)
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- [ ] **Références inter-feuilles** : Format correct (Sheet1!A1)
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## Bonnes Pratiques
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### Sélection de Bibliothèque
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- **pandas** : Analyse de données, opérations en masse, export simple
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- **openpyxl** : Formatage complexe, formules, fonctionnalités Excel spécifiques
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### Avec openpyxl
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- Indices de cellules en base 1 (row=1, column=1 = cellule A1)
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- `data_only=True` pour lire valeurs calculées
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- **Attention** : Sauvegarder après `data_only=True` remplace définitivement les formules par les valeurs
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- Pour gros fichiers : `read_only=True` ou `write_only=True`
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### Avec pandas
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- Spécifier types de données : `pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'id': str})`
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- Pour gros fichiers, colonnes spécifiques : `usecols=['A', 'C', 'E']`
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- Gestion des dates : `parse_dates=['date_column']`
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## Style de Code
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**IMPORTANT** : Code Python minimal et concis, sans commentaires superflus.
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**Pour les fichiers Excel** :
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- Commenter les cellules avec formules complexes
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- Documenter les sources des données hardcodées
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- Inclure notes pour calculs clés
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