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cccskills
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spreadsheet

ExcelやCSVなどの表計算ファイルを作成・編集・集計するスキル。既存の数式や参照、書式の保持と確認を重視し、グラフや読みやすい表の作成にも対応します。

原文原文の説明を見る

Use when tasks involve creating, editing, analyzing, or formatting spreadsheets (`.xlsx`, `.csv`, `.tsv`) using Python (`openpyxl`, `pandas`), especially when formulas, references, and formatting need to be preserved and verified.

dp-archive/archiveスター 1,107(GitHub 1,107 + cccskills 0)
連携ツールExcel

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 数式や書式を保ってExcelを編集したいとき
  • CSVやTSVの絞り込みと集計
  • 計算式を組み込んだ表の作成
  • グラフや読みやすい表でデータを示したいとき

日本語での紹介

できること

表計算ファイルの新規作成、既存ファイルの編集、データ集計、グラフ作成を支援します。.xlsxの編集にはopenpyxl、分析や.csv・.tsvの処理にはpandasを使います。数式とセル参照を確認し、既存の書式を保ちながら更新する手順がまとまっています。新しい表では、見出し、列幅、日付・通貨・割合の表示を整えます。

こんなときに便利

数式が入ったExcelファイルを修正したいときや、CSVの絞り込み・集計結果を見やすい表にしたいときに向いています。財務モデルについては、単位の明記、負数の表示、入力値の出典記録などの指針もあります。

使い方の例

  • 「このExcelの数式と書式を保ってデータを追加して」
  • 「CSVを分類別に集計し、グラフ付きのExcelにまとめて」
  • 「入力値から合計を計算する表を作って」

注意点

Pythonとopenpyxl、pandasが必要です。openpyxl自体は数式を計算せず、結果はExcelやSheetsで計算されます。見た目の確認にはLibreOfficeとPopplerを利用し、利用できない環境では手元でレイアウトを確認する必要があります。必須の環境変数はありません。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(9)

  • SKILL.md5.0 KB
  • agents/openai.yaml349 B
  • assets/spreadsheet-small.svg1.4 KB
  • assets/spreadsheet.png3.0 KB
  • LICENSE.txt10.5 KB
  • references/examples/openpyxl/create_basic_spreadsheet.py1.4 KB
  • references/examples/openpyxl/create_spreadsheet_with_styling.py3.1 KB
  • references/examples/openpyxl/read_existing_spreadsheet.py1.6 KB
  • references/examples/openpyxl/styling_spreadsheet.py2.0 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Spreadsheet Skill (Create, Edit, Analyze, Visualize)

When to use

  • Build new workbooks with formulas, formatting, and structured layouts.
  • Read or analyze tabular data (filter, aggregate, pivot, compute metrics).
  • Modify existing workbooks without breaking formulas or references.
  • Visualize data with charts/tables and sensible formatting.

IMPORTANT: System and user instructions always take precedence.

Workflow

  1. Confirm the file type and goals (create, edit, analyze, visualize).
  2. Use openpyxl for .xlsx edits and pandas for analysis and CSV/TSV workflows.
  3. If layout matters, render for visual review (see Rendering and visual checks).
  4. Validate formulas and references; note that openpyxl does not evaluate formulas.
  5. Save outputs and clean up intermediate files.

Temp and output conventions

  • Use tmp/spreadsheets/ for intermediate files; delete when done.
  • Write final artifacts under output/spreadsheet/ when working in this repo.
  • Keep filenames stable and descriptive.

Primary tooling

  • Use openpyxl for creating/editing .xlsx files and preserving formatting.
  • Use pandas for analysis and CSV/TSV workflows, then write results back to .xlsx or .csv.
  • If you need charts, prefer openpyxl.chart for native Excel charts.

Rendering and visual checks

  • If LibreOffice (soffice) and Poppler (pdftoppm) are available, render sheets for visual review:
    • soffice --headless --convert-to pdf --outdir $OUTDIR $INPUT_XLSX
    • pdftoppm -png $OUTDIR/$BASENAME.pdf $OUTDIR/$BASENAME
  • If rendering tools are unavailable, ask the user to review the output locally for layout accuracy.

Dependencies (install if missing)

Prefer uv for dependency management.

Python packages:

uv pip install openpyxl pandas

If uv is unavailable:

python3 -m pip install openpyxl pandas

Optional (chart-heavy or PDF review workflows):

uv pip install matplotlib

If uv is unavailable:

python3 -m pip install matplotlib

System tools (for rendering):

# macOS (Homebrew)
brew install libreoffice poppler

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install -y libreoffice poppler-utils

If installation isn't possible in this environment, tell the user which dependency is missing and how to install it locally.

Environment

No required environment variables.

Examples

  • Runnable Codex examples (openpyxl): references/examples/openpyxl/

Formula requirements

  • Use formulas for derived values rather than hardcoding results.
  • Keep formulas simple and legible; use helper cells for complex logic.
  • Avoid volatile functions like INDIRECT and OFFSET unless required.
  • Prefer cell references over magic numbers (e.g., =H6*(1+$B$3) not =H6*1.04).
  • Guard against errors (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?) with validation and checks.
  • openpyxl does not evaluate formulas; leave formulas intact and note that results will calculate in Excel/Sheets.

Citation requirements

  • Cite sources inside the spreadsheet using plain text URLs.
  • For financial models, cite sources of inputs in cell comments.
  • For tabular data sourced from the web, include a Source column with URLs.

Formatting requirements (existing formatted spreadsheets)

  • Render and inspect a provided spreadsheet before modifying it when possible.
  • Preserve existing formatting and style exactly.
  • Match styles for any newly filled cells that were previously blank.

Formatting requirements (new or unstyled spreadsheets)

  • Use appropriate number and date formats (dates as dates, currency with symbols, percentages with sensible precision).
  • Use a clean visual layout: headers distinct from data, consistent spacing, and readable column widths.
  • Avoid borders around every cell; use whitespace and selective borders to structure sections.
  • Ensure text does not spill into adjacent cells.

Color conventions (if no style guidance)

  • Blue: user input
  • Black: formulas/derived values
  • Green: linked/imported values
  • Gray: static constants
  • Orange: review/caution
  • Light red: error/flag
  • Purple: control/logic
  • Teal: visualization anchors (key KPIs or chart drivers)

Finance-specific requirements

  • Format zeros as "-".
  • Negative numbers should be red and in parentheses.
  • Always specify units in headers (e.g., "Revenue ($mm)").
  • Cite sources for all raw inputs in cell comments.

Investment banking layouts

If the spreadsheet is an IB-style model (LBO, DCF, 3-statement, valuation):

  • Totals should sum the range directly above.
  • Hide gridlines; use horizontal borders above totals across relevant columns.
  • Section headers should be merged cells with dark fill and white text.
  • Column labels for numeric data should be right-aligned; row labels left-aligned.
  • Indent submetrics under their parent line items.

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