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xlsx

Erstellen, bearbeiten, analysieren oder konvertieren Sie Excel-Tabellen (.xlsx, .xlsm, .xltx), wobei die Arbeitsmappe das primäre Ergebnis ist. Verwenden Sie es für Formeln, Formatierung, Finanzmodelle, Arbeitsmappen mit mehreren Blättern und tabellarische Bereinigung, die nach Excel exportiert wird.

Was ist xlsx?

Dieses Skill ermöglicht die automatisierte Erstellung, Bearbeitung und Analyse von Excel-Arbeitsmappen (.xlsx, .xlsm, .xltx) sowie von CSV/TSV-Dateien, wenn der Benutzer eine Tabellenkalkulationsausgabe wünscht. Es nutzt Bibliotheken wie openpyxl für formel- und formatierungsintensive Aufgaben, pandas für Bulk-Datenoperationen und markitdown für schnelle Vorschauen. Ein zentrales Feature ist die Zwangsberechnung über ein eigenes Skript (recalc.py), das LibreOffice nutzt, um alle Formeln zu evaluieren und Fehler zu melden. Das Skill behandelt zahlreiche openpyxl-Besonderheiten, wie den Umgang mit zusammengeführten Zellen, Makros in .xlsm-Dateien und die Notwendigkeit von zwei Ladevorgängen für Formeln und Werte. Es unterstützt auch Finanzmodelle mit spezifischen Formatierungs- und Strukturierungsregeln, wie farbcodierte Zellen für Eingaben, Formeln und Verweise. Wichtig: Nur vorinstallierte Pakete (openpyxl, pandas, markitdown) dürfen direkt verwendet werden; bei Bedarf kann uv pip install genutzt werden.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/xlsx

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Dokumentation

XLSX-Erstellung, -Bearbeitung und -Analyse

AufgabeAnsatz
Erstellen oder Bearbeiten mit Formeln/Formatierungopenpyxl — siehe Hinweise unten
Massendaten ein- oder auslesenpandas (read_excel, to_excel)
Schnellansicht eines Blattsmarkitdown datei.xlsx — ## Blattname pro Blatt; liest auch .xlsm. Keine Zellkoordinaten, daher keine Bearbeitungen daraus planen
Lesen eines Modells (Formeln und Werte)zwei load_workbook-Durchläufe — siehe Hinweise unten

openpyxl, pandas und markitdown sind vorinstalliert — führen Sie zuerst kein uv pip install aus; schreiben Sie das Skript und importieren Sie direkt. Nur wenn ein Import fehlschlägt (oder der Befehl markitdown fehlt): uv pip install für das fehlende Paket ausführen.

Skriptpfade unten sind relativ zum Verzeichnis dieses Skills.

Anforderungen an jede Ausgabe

  • Professionelle Schriftart (Arial, Times New Roman) durchgehend, sofern der Benutzer nichts anderes angibt.
  • Null Formelfehler. Nie ausliefern, wenn recalc.py errors_found meldet. Wenn Sie glauben, dass ein Fehler vor Ihnen existiert, beweisen Sie es: Laden Sie das Original mit data_only=True und sehen Sie sich diese Zelle an. Ein von Ihnen eingeführter Fehler sieht genauso aus wie einer, den Sie übernommen haben.
  • Formeln verwenden, niemals hartcodierte Ergebnisse. Schreiben Sie blatt['B10'] = '=SUMME(B2:B9)', nicht den in Python berechneten Gesamtwert. Das Blatt muss neu berechnen, wenn sich seine Eingaben ändern.
  • Folgen Sie der Spezifikation des Benutzers buchstabengetreu. Exakte Registerkartennamen, exakte Spaltenüberschriften und die von ihnen buchstabierte Formel. Ein Redesign, das etwas anderes berechnet, schlägt fehl, so elegant es auch sein mag.
  • Dokumentieren Sie jede Annahme und jede hartcodierte Zahl dort, wo der Leser sie sieht — ein Zellkommentar oder eine benachbarte Zelle am Ende einer Tabelle. Zitieren Sie eine echte Quelle, wenn eine vorhanden ist (Quelle: Unternehmens-10-K, GJ2024, Seite 45, Umsatzvermerk, [SEC EDGAR URL]); wenn die Zahl vom Benutzer stammt, sagen Sie dies klar.
  • Eine Arbeitsmappe, die Sie erstellen, damit jemand sie ausfüllt, benötigt eine kurze Legende, die angibt, welche Zellen bearbeitet werden sollen, und eine Beispielzeile mit realistischen Werten, die das erwartete Format zeigt. Fügen Sie eine solche Zeile niemals zu einer Datei hinzu, die Sie bearbeiten sollen.
  • Bearbeiten einer vorhandenen Datei: Befolgen Sie deren Konventionen exakt. Sie überschreiben jede hier aufgeführte Richtlinie. Finden Sie zuerst die dafür vorgesehenen Eingabezellen — eine deutliche Schriftfarbe, Füllung oder Schattierung markiert sie — schreiben Sie nur dort und lassen Sie jede vorhandene Formel unberührt.

Neu berechnen (obligatorisch, wenn die Datei Formeln enthält)

openpyxl schreibt Formeln als Zeichenfolgen ohne zwischengespeicherte Werte. Bis Sie neu berechnen, gibt jede Formelzelle None an alles zurück, was zwischengespeicherte Werte liest — pandas, load_workbook(data_only=True) und die meisten Vorschauprogramme.

python skripte/recalc.py ausgabe.xlsx [timeout_sekunden]   # Standard 30

LibreOffice berechnet jede Formel, die Datei wird an Ort und Stelle überschrieben, und Sie erhalten JSON: status (success | errors_found), total_formulas, total_errors und ein error_summary, das bis zu 100 Zellen pro Fehlertyp benennt (locations_truncated gibt an, wie viele davon zurückgehalten wurden — vertrauen Sie total_errors, nicht der Länge der Liste). Beheben Sie, was benannt wird, und führen Sie es erneut aus. JSON mit einem error-Schlüssel anstelle eines status bedeutet, dass nichts neu berechnet wurde, und nur in diesem Fall wird mit einem Exit-Code ungleich Null beendet — errors_found wird mit 0 beendet, behandeln Sie eine saubere Ausführung also nie als saubere Arbeitsmappe.

Eine grüne Neuberechnung beweist, dass Ihre Formeln ausgewertet werden, nicht dass sie richtig sind. Ein um eins verschobener Bereich oder ein Verweis auf die falsche Zeile führt zu einer sauberen, fehlerfreien Datei mit falschen Zahlen. Schreiben Sie zuerst 2–3 Formeln und überprüfen Sie, ob sie die erwarteten Werte liefern, bevor Sie ein Raster aufbauen.

Eine Arbeitsmappe, die auf eine andere Datei verlinkt, verliert diese Links, wenn Sie sie mit openpyxl erneut speichern und dann neu berechnen. Eine solche Formel liest ='[1]Returns-Analyse'!$B$2 — das [1] ist ein Index in die Liste der externen Verweise der Arbeitsmappe, der eine separate Datei auf der Festplatte benennt, kein Blatt. Diese Datei ist hier selten vorhanden, daher ist der zwischengespeicherte Wert der Zelle das Einzige, was ihre Daten hält. openpyxl entfernt diesen Wert beim Speichern; LibreOffice muss dann den Verweis tatsächlich auflösen, schlägt fehl, schreibt #NAME? und löscht jeden Link. recalc.py weigert sich, in diesem Zustand ausgeführt zu werden — kopieren Sie die Werte dieser Zellen aus dem Original, bevor Sie darüber speichern (--force überschreibt und akzeptiert den Verlust).

Auswahl von Formeln, die die Überprüfung überleben

LibreOffice implementiert weniger Funktionen als Excel, und eine, die es nicht auswerten kann, wird zu einem buchstäblichen #NAME?, das in die von Ihnen bereitgestellte Datei eingebrannt ist.

  • Bevorzugen Sie Funktionen aus der Excel-2007-Ära — SUMMEWENNS, INDEX, VERGLEICH, WENNFEHLER, SUMMENPRODUKT — die kein Präfix benötigen.
  • Sechs Funktionen nach 2007 funktionieren, aber nur mit einem _xlfn.-Präfix, weil openpyxl Ihre Formel unverändert in das XML schreibt und Excel Namen nach 2007 mit Präfix speichert (seine Benutzeroberfläche verbirgt das Präfix): _xlfn.TEXTJOIN, _xlfn.CONCAT, _xlfn.IFS, _xlfn.SWITCH, _xlfn.MAXIFS, _xlfn.MINIFS. Ohne Präfix ergibt jede #NAME?.
  • Verwenden Sie niemals XVERWEIS, XVERGLEICH, SORTIEREN, FILTER, EINDEUTIG oder SEQUENZ. Die Laufzeit-LibreOffice kann sie unter keinem Präfix auswerten. Neuere Builds werten sie zwar aus, aber sie sind übergreifende Array-Funktionen und eine mit openpyxl geschriebene Datei hat keine Übergabe-Metadaten, sodass nur die oberste linke Zelle des Bereichs einen Wert erhält — und recalc.py meldet total_errors: 0 für das abgeschnittene Ergebnis. Verwenden Sie INDEX/VERGLEICH für Suchvorgänge und sortieren, filtern und deduplizieren Sie in Python, bevor Sie die Zellen schreiben.
  • Eine Formel, die LibreOffice nicht parsen konnte, wird in Kleinbuchstaben zurückgeschrieben — ein schneller Hinweis neben einem #NAME?.

openpyxl-Hinweise

  • Das Lesen eines Modells erfordert zwei Ladevorgänge. data_only=True liefert zwischengespeicherte Werte, wobei die Formeln verschwunden sind; die Standardeinstellung liefert Formelzeichenfolgen ohne Werte. Ein Durchlauf kann Ihnen nicht beides geben.
  • data_only=True ist destruktiv, wenn Sie speichern. Diese Arbeitsmappe hat keine Formeln mehr, sodass das Speichern jede durch einen Literalwert ersetzt — dauerhaft.
  • data_only=True bei einer Datei, die openpyxl gerade geschrieben hat, gibt überall None zurück — führen Sie zuerst recalc.py aus. (Eine Formel, deren Ergebnis "" ist, wird auch als None zurückgelesen.)
  • Zusammengeführte Zellen: Schreiben Sie nur den oberen linken Anker. Jede andere Zelle im Bereich ist eine MergedCell, deren .value schreibgeschützt ist.
  • .xlsm verliert seine Makros, wenn Sie nicht keep_vba=True an load_workbook übergeben.
  • Ein Blattname, der ein Leerzeichen enthält, muss in einem blattübergreifenden Verweis in Anführungszeichen gesetzt werden: ='Annahmen Eingaben'!$B$5. Ohne Anführungszeichen wird es zu #WERT! ausgewertet.

Finanzmodelle

Sofern der Benutzer nichts anderes angibt oder die vorhandene Datei bereits etwas anderes tut.

Farbe: blauer Text (0,0,255) für hartcodierte Eingaben und Szenariohebel · schwarz für Formeln · grün (0,128,0) für Verweise auf ein anderes Blatt · rot (255,0,0) für Verweise auf eine andere Datei · gelbe Füllung (255,255,0) für wichtige Annahmen und Zellen, die der Benutzer ausfüllen soll.

Zahlen: Währung $#,##0, mit der Einheit in der Überschrift (Umsatz ($Mio.)) · Nullen werden als - dargestellt, auch in Prozenten ($#,##0;($#,##0);-) · negative in Klammern · Prozentsätze 0,0%, als Brüche gespeichert (0,15 zeigt 15,0%; das Speichern von 15 zeigt 1500,0%) · Bewertungsmultiplikatoren 0,0x · Jahre als Text ("2024", niemals 2.024).

Struktur: jede Annahme in einer eigenen beschrifteten Zelle, auf die die Formeln verweisen, die sie verwenden (=B5*(1+$B$6), niemals =B5*1,05) · Formeln konsistent über jeden Prognosezeitraum, da eine einzelne bearbeitete Zelle in der Mitte einer Zeile der häufigste stille Fehler ist · Nenner schützen, die Null sein können.

Abhängigkeiten

openpyxl, pandas, markitdown (pip, vorinstalliert — nur installieren, wenn ein Import fehlschlägt oder der Befehl fehlt) · LibreOffice (soffice, automatisch für abgesicherte Umgebungen über skripte/office/soffice.py konfiguriert)


Dieses Skill wird von Anthropic erstellt und gepflegt. Hier unverändert eingebracht, abgesehen von Frontmatter-Metadaten; siehe LICENSE.txt für Bedingungen.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

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biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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