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xlsx-processing-openai

xlsx-processing-openai

github.com/lawve-aiドキュメント90789 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

xlsx-processing-openai について

スプレッドシートの作成、編集、分析、可視化に使うスキルです。XLSX の処理には openpyxl、表データの分析には pandas を用い、数式の確認や任意のレイアウト検査にも対応します。

主な機能

  1. 01XLSX ワークブックの作成と編集
  2. 02CSV と表データの分析
  3. 03チャートや可視化の作成
  4. 04数式と参照の確認
  5. 05レンダリング後のレイアウト確認

活用シーン

  1. 01数式と書式を備えたワークブックの作成
  2. 02表データの集計やフィルタリング
  3. 03既存ワークブックの書式を保った編集
  4. 04提出前のスプレッドシートのレイアウト確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/lawve-ai/awesome-legal-skills --skill xlsx-processing-openai

インストール後、Claude Code で/xlsx-processing-openaiを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

LICENSE.txt
README.md
references/examples/openpyxl/
create_basic_spreadsheet.py
create_spreadsheet_with_styling.py
read_existing_spreadsheet.py
styling_spreadsheet.py

詳細

スプレッドシートスキル(作成、編集、分析、可視化)

使用する場面

  • 数式、書式設定、構造化されたレイアウトを備えた新しいワークブックを作成する。
  • 表形式データを読み取り、分析する(フィルタリング、集計、ピボット、指標の計算)。
  • 数式や参照を壊さずに既存のワークブックを変更する。
  • チャートや表、適切な書式設定でデータを可視化する。

重要: システム指示およびユーザー指示が常に優先されます。

ワークフロー

  1. ファイルの種類と目的(作成、編集、分析、可視化)を確認する。
  2. .xlsx の編集には openpyxl を、分析および CSV/TSV のワークフローには pandas を使用する。
  3. レイアウトが重要な場合は、視覚的な確認のためにレンダリングする(「レンダリングと視覚的なチェック」を参照)。
  4. 数式と参照を検証する。openpyxl は数式を評価しないことに注意する。
  5. 出力を保存し、中間ファイルを削除する。

一時ファイルと出力の規則

  • 中間ファイルには tmp/spreadsheets/ を使用し、完了後に削除する。
  • このリポジトリで作業する場合、最終成果物は output/spreadsheet/ 配下に書き出す。
  • ファイル名は安定していて、内容が分かるものにする。

主要なツール

  • .xlsx ファイルの作成・編集と書式の維持には openpyxl を使用する。
  • 分析および CSV/TSV のワークフローには pandas を使用し、結果を .xlsx または .csv に書き戻す。
  • チャートが必要な場合は、ネイティブの Excel チャートを作成できる openpyxl.chart を優先する。

レンダリングと視覚的なチェック

  • LibreOffice(soffice)と Poppler(pdftoppm)が利用可能な場合は、視覚的に確認するためにシートをレンダリングする:
    • soffice --headless --convert-to pdf --outdir $OUTDIR $INPUT_XLSX
    • pdftoppm -png $OUTDIR/$BASENAME.pdf $OUTDIR/$BASENAME
  • レンダリングツールが利用できない場合は、レイアウトの正確性についてローカルで出力を確認するようユーザーに依頼する。

依存関係(不足している場合はインストール)

依存関係の管理には uv の使用を優先する。

Python パッケージ:

uv pip install openpyxl pandas

uv が利用できない場合:

python3 -m pip install openpyxl pandas

任意(チャートが多い場合や PDF によるレビューのワークフロー):

uv pip install matplotlib

uv が利用できない場合:

python3 -m pip install matplotlib

システムツール(レンダリング用):

# macOS (Homebrew)
brew install libreoffice poppler

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

この環境でインストールできない場合は、不足している依存関係と、ローカルでのインストール方法をユーザーに伝えてください。

環境

必須の環境変数はありません。

例

  • 実行可能な Codex の例(openpyxl): references/examples/openpyxl/

数式の要件

  • 結果を直接書き込むのではなく、派生値には数式を使用する。
  • 数式はシンプルで読みやすく保ち、複雑なロジックには補助セルを使用する。
  • 必要でない限り、INDIRECT や OFFSET などの揮発性関数は避ける。
  • マジックナンバーよりセル参照を優先する(例: =1.04 ではなく =H6*(1+$B$3))。
  • 検証とチェックにより、エラー(#REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?)を防止する。
  • openpyxl は数式を評価しないため、数式はそのまま残し、結果は Excel/Sheets で計算されることを明記する。

出典の要件

  • スプレッドシート内では、出典をプレーンテキストの URL で示す。
  • 財務モデルの場合は、入力値の出典をセルコメントに記載する。
  • Web から取得した表形式データには、URL を記載した出典列を含める。

書式設定の要件(既存の書式設定済みスプレッドシート)

  • 可能な場合は、変更前に提供されたスプレッドシートをレンダリングして確認する。
  • 既存の書式とスタイルを正確に維持する。
  • 以前は空白だったセルに新たに入力する場合は、周囲のスタイルに合わせる。

書式設定の要件(新規または未書式のスプレッドシート)

  • 適切な数値および日付の書式を使用する(日付は日付として、通貨には記号を付け、パーセンテージは適切な精度で表示する)。
  • 見やすいレイアウトにする。見出しはデータと明確に区別し、間隔を揃え、列幅は読みやすくする。
  • すべてのセルに罫線を付けないようにし、余白と必要な罫線を使ってセクションを区切る。
  • テキストが隣接するセルにはみ出さないようにする。

配色の規則(スタイルの指定がない場合)

  • 青: ユーザー入力
  • 黒: 数式・派生値
  • 緑: リンク・インポートされた値
  • グレー: 静的な定数
  • オレンジ: レビュー・注意
  • 薄い赤: エラー・フラグ
  • 紫: 制御・ロジック
  • ティール: 可視化の基点(主要 KPI やチャートの主要データ)

金融固有の要件

  • ゼロは「-」と表示する。
  • 負の数は赤字で括弧付きにする。
  • ヘッダーには常に単位を明記する(例:「売上高(百万ドル)」)。
  • すべての生データの入力値には、セルコメントで出典を明記する。

投資銀行向けのレイアウト

スプレッドシートがIB形式のモデル(LBO、DCF、3表モデル、バリュエーション)である場合:

  • 合計は直上の範囲をそのまま合計する。
  • グリッド線は非表示にし、関連する列の合計行の上に水平罫線を引く。
  • セクションヘッダーは、濃い塗りつぶしと白い文字の結合セルにする。
  • 数値データの列ラベルは右揃え、行ラベルは左揃えにする。
  • サブ指標は、親の項目の下に字下げして表示する。

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