GitHub-радар
huashu-excel: надёжные навыки анализа Excel для AI-агентов, защищённые от ошибок
Навык для AI-агента, позволяющий анализировать excel-файлы, очищать и проверять данные, а затем вычислять сумму значений и сравнивать её с промежуточными итогами в excel-файле, показывая любые расхождения или ошибки.
huashu-excel — это навык для Claude Code/Cursor/Codex, который можно установить на любого агента, поддерживающего формат навыков. Этот навык вооружит вашего агента целым workflow анализа excel, включающим предварительную структурированную диагностику excel-файла для выявления таких проблем, как ошибки в заголовках, объединённые ячейки, строки с промежуточными итогами внутри тела таблицы, дублирующиеся записи, числовые значения, представленные как текст, и разные форматы дат. Затем навык очистит данные и сравнит вычисленную сумму с промежуточными итогами в excel-файле. О любом расхождении вам сообщат с чётким объяснением, а итоговый результат будет придержан, пока вы не разберётесь, в чём дело. Например, при анализе этих китайских данных о продажах традиционный метод pd.read_excel() даёт итог, который на 161% выше реального значения, причём без единого предупреждения или ошибки. А вот с huashu-excel все три проблемы (строка с промежуточным итогом, ошибочно засчитанная как отдельный магазин, двойной учёт регионального промежуточного итога, дублирующаяся запись) выявляются уже на этапе диагностики. Этому навыку нужен только один внешний пакет — openpyxl.
Зачем это вайб-кодеру
Теперь ваш агент не просто выдаёт результат, но и объясняет, как он к нему пришёл, так что вы можете уверенно делиться результатом с другими, не переживая из-за вопроса «а как?». Особенно пригодится для данных о продажах, финансовой отчётности и других excel-файлов, через которые прошло много рук.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Установи скилл из https://github.com/alchaincyf/huashu-excel через npx skills add — после установки возьми мой Excel-файл и проведи полный анализ: диагностику, очистку, сверку итогов и итоговый отчёт.
Запустится на обычном ноутбуке — нужен только Python.
Открыть на GitHub▌ Ещё находки