关于 clean-data-xls
用于清理活动工作表或指定区域数据的 Skill。它会分析列类型并先列出修复建议，优先使用可审计的辅助公式进行转换。
主要功能
- 01分析列类型与异常值
- 02检测格式和数据错误
- 03修改前展示修复建议
- 04使用辅助公式清理数据
- 05破坏性编辑前征求确认
适用场景
- 01统一空格与文本大小写
- 02转换以文本存储的数字和日期
- 03查找重复项、空白和表格错误
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/clean-data-xls确认已加载。
详细介绍
清理数据
清理活动工作表或指定区域中的杂乱数据。
环境
- 如果在 Excel 内运行（Office 加载项 / Office JS）： 直接使用 Office JS（
Excel.run(async (context) => {...})）。通过range.values读取，通过range.formulas = [["=TRIM(A2)"]]写入辅助列公式。原地修改与辅助列的选择仍然适用。 - 如果要处理独立的 .xlsx 文件： 使用 Python/openpyxl。
工作流
第 1 步：范围
- 如果给定了区域（例如
A1:F200），则使用该区域 - 否则使用活动工作表的整个已用区域
- 对每一列进行画像：检测其主要类型（文本 / 数字 / 日期）并识别异常值
第 2 步：检测问题
| 问题 | 需要查找什么 |
|---|---|
| 空白字符 | 前导/尾随空格、双空格 |
| 大小写 | 分类列中大小写不一致（usa / USA / Usa） |
| 数字存为文本 | 以文本形式存储的数值；数字单元格中混入的 $、,、% |
| 日期 | 同一列中格式混杂（3/8/26、2026-03-08、March 8 2026） |
| 重复项 | 完全重复的行和近似重复项（大小写/空白字符差异） |
| 空白 | 本应填充的列中的空单元格 |
| 混合类型 | 一列中 98% 是数字，但有 3 个文本条目 |
| 编码 | 乱码（é、’）、不可打印字符 |
| 错误 | #REF!、#N/A、#VALUE!、#DIV/0! |
第 3 步：提出修复方案
在更改任何内容之前，先展示汇总表：
| 列 | 问题 | 数量 | 建议的修复 |
|---|
第 4 步：应用
- 优先使用公式而不是硬编码的清理后的值 — 当清理后的输出可以表示为公式时（例如
=TRIM(A2)、=VALUE(SUBSTITUTE(B2,"$",""))、=UPPER(C2)、=DATEVALUE(D2)），请在相邻的辅助列中写入公式，而不是用 Python 计算结果并覆盖原始数据。这样可以保持转换过程透明且可审计。 - 只有在用户明确要求时，或者不存在合理的等效公式时（例如编码/乱码修复），才用计算出的值原地覆盖
- 对于破坏性操作（删除重复项、填充空白、覆盖原始数据），请先与用户确认
- 在每一类修复（空白字符 → 大小写 → 数字转换 → 日期 → 去重）之后，向用户展示更改内容的示例，并在进入下一类之前获得确认
- 报告更改前后的汇总，说明更改了什么
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