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xlsx (Creación, edición y análisis de Excel)

Crea, edita, analiza o convierte hojas de cálculo de Excel (.xlsx, .xlsm, .xltx) donde el archivo de libro de trabajo es el resultado principal. Se usa para fórmulas, formato, modelos financieros, libros de varias hojas y limpieza de datos tabulares exportados a Excel. También aplica a .csv/.tsv cuando el usuario desea salida en hoja de cálculo. NO usar para documentos de Word, informes HTML, scripts Python independientes, canalizaciones de bases de datos o trabajo con la API de Google Sheets.

¿Qué es xlsx (Creación, edición y análisis de Excel)?

Este skill permite crear, editar y analizar archivos de Excel (.xlsx, .xlsm, .xltx) utilizando las bibliotecas Python preinstaladas `openpyxl`, `pandas` y `markitdown`. Está diseñado para tareas que requieren fórmulas, formato profesional, modelos financieros, libros de varias hojas y limpieza de datos tabulares exportados a Excel. El skill incluye un script obligatorio de recálculo (`recalc.py`) que utiliza LibreOffice para asegurar que todas las fórmulas se evalúen correctamente, identificando errores como `#NAME?` o `#VALUE!`. También proporciona pautas detalladas sobre qué funciones de Excel usar (prefiriendo las de la era 2007 como SUMIFS, INDEX, MATCH) y cuáles evitar (como XLOOKUP o FILTER) debido a limitaciones del motor de fórmulas de LibreOffice. El flujo de trabajo típico consiste en escribir un script Python que genere el archivo Excel, ejecutar el recálculo para verificar las fórmulas, e iterar hasta que no haya errores. El skill es compatible con Claude Code, Cursor y Codex, y está preconfigurado con todas las dependencias necesarias.

Compatible con✓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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Documentación

Creación, edición y análisis de XLSX

TareaEnfoque
Crear o editar con fórmulas/formatoopenpyxl — ver advertencias abajo
Datos masivos de entrada o salidapandas (read_excel, to_excel)
Vista rápida de una hojamarkitdown archivo.xlsx — ## NombreHoja por hoja; también lee .xlsm. Sin coordenadas de celda, así que no planees ediciones a partir de esto
Leer un modelo (fórmulas y valores)dos pasadas de load_workbook — ver advertencias

openpyxl, pandas y markitdown están preinstalados — no ejecutes uv pip install primero; escribe el script e importa directamente. Solo si una importación falla (o falta el comando markitdown): uv pip install el paquete faltante.

Las rutas de los scripts abajo son relativas al directorio de este skill.

Requisitos para cada salida

  • Fuente profesional (Arial, Times New Roman) en todo el documento, a menos que el usuario indique lo contrario.
  • Cero errores de fórmula. Nunca entregues un archivo cuando recalc.py reporte errors_found. Si crees que un error es anterior a tu intervención, demuéstralo: carga el archivo original con data_only=True y revisa esa celda. Un error que introdujiste se ve exactamente igual que uno heredado.
  • Usa fórmulas, nunca resultados calculados directamente. Escribe sheet['B10'] = '=SUMA(B2:B9)', no el total calculado en Python. La hoja debe recalcularse cuando sus entradas cambien.
  • Sigue las especificaciones del usuario literalmente. Nombres de pestañas exactos, encabezados de columna exactos y la fórmula que ellos indicaron. Un rediseño que calcula algo diferente falla, por más elegante que sea.
  • Documenta cada suposición y número fijo donde el lector pueda verlo — un comentario de celda, o una celda adyacente al final de una tabla. Cita una fuente real cuando exista (Fuente: 10-K de la empresa, FY2024, Página 45, Nota de Ingresos, [URL de SEC EDGAR]); cuando el número provino del usuario, indícalo claramente.
  • Un libro de trabajo que crees para que alguien lo llene necesita una breve leyenda que nombre qué celdas editar, y una fila de ejemplo con valores realistas que muestren el formato esperado. Nunca agregues esa fila a un archivo que se te pidió editar.
  • Editar un archivo existente: sigue sus convenciones exactamente. Estas anulan cualquier directriz aquí. Encuentra primero sus celdas de entrada designadas — un color de fuente, relleno o sombreado distinto las marca — escribe solo allí, y deja intacta cada fórmula existente.

Recalcular (obligatorio cuando el archivo contiene fórmulas)

openpyxl escribe fórmulas como cadenas de texto sin valores cacheados. Hasta que recalculas, cada celda de fórmula se lee como None para todo lo que lea valores cacheados — pandas, load_workbook(data_only=True), y la mayoría de los visores.

python scripts/recalc.py archivo_salida.xlsx [segundos_tiempo_espera]   # por defecto 30

LibreOffice calcula cada fórmula, el archivo es sobrescrito en el mismo lugar, y obtienes JSON: status (success | errors_found), total_formulas, total_errors, y un error_summary que nombra hasta 100 celdas por tipo de error (locations_truncated dice cuántas se omitieron — confía en total_errors, no en la longitud de la lista). Corrige lo que nombra y ejecútalo de nuevo. JSON con una clave error en lugar de status significa que no se recalculó nada, y solo ese caso termina con código distinto de cero — errors_found termina con 0, así que nunca trates una salida limpia como un libro de trabajo limpio.

Un recálculo verde prueba que tus fórmulas se evalúan, no que sean correctas. Un rango con error de uno o una referencia a la fila equivocada produce un archivo limpio, sin errores, con números incorrectos. Escribe 2–3 fórmulas primero y verifica que extraen los valores que esperas, antes de construir una cuadrícula completa.

Un libro de trabajo que se vincula a otro archivo pierde esos vínculos si lo vuelves a guardar con openpyxl y luego recalculas. Tal fórmula lee ='[1]Análisis de Rendimientos'!$B$2 — el [1] es un índice en la lista de referencias externas del libro, nombrando un archivo separado en el disco, no una hoja. Ese archivo rara vez está presente aquí, por lo que el valor cacheado de la celda es lo único que mantiene sus datos. openpyxl elimina ese valor al guardar; LibreOffice entonces tiene que resolver la referencia realmente, falla, escribe #NAME?, y elimina cada vínculo. recalc.py se niega a ejecutarse en ese estado — copia los valores de esas celdas del original antes de guardar sobre él (--force anula y acepta la pérdida).

Elegir fórmulas que sobrevivan la verificación

LibreOffice implementa menos funciones que Excel, y una que no puede evaluar se convierte en un literal #NAME? incrustado en el archivo que entregas.

  • Prefiere funciones de la era de Excel 2007 — SUMAR.SI.CONJUNTO, INDICE, COINCIDIR, SI.ERROR, SUMAPRODUCTO — que no necesitan prefijo.
  • Seis funciones posteriores a 2007 funcionan, pero solo con un prefijo _xlfn., porque openpyxl escribe tu fórmula textualmente en el XML y Excel almacena los nombres posteriores a 2007 con prefijo (su interfaz de usuario oculta el prefijo): _xlfn.TEXTO.UNIR, _xlfn.CONCATENAR, _xlfn.SI.CONJUNTO, _xlfn.CAMBIAR, _xlfn.MAX.SI.CONJUNTO, _xlfn.MIN.SI.CONJUNTO. Escritos sin prefijo, cada uno produce #NAME?.
  • Nunca uses BUSCARX, COINCIDIRX, ORDENAR, FILTRAR, UNICOS, o SECUENCIA. El motor en tiempo de ejecución de LibreOffice no puede evaluarlas bajo ningún prefijo. Las versiones más nuevas sí las evalúan, pero son funciones de matriz dinámica y un archivo escrito por openpyxl no tiene metadatos de expansión, por lo que solo la celda superior izquierda del rango obtiene un valor — y recalc.py reporta total_errors: 0 sobre el resultado truncado. Usa INDICE/COINCIDIR para búsquedas, y ordena, filtra y elimina duplicados en Python antes de escribir las celdas.
  • Una fórmula que LibreOffice no pudo analizar se escribe de vuelta en minúsculas — una pista rápida junto a un #NAME?.

Advertencias de openpyxl

  • Leer un modelo requiere dos cargas. data_only=True produce valores cacheados con las fórmulas eliminadas; el valor predeterminado produce cadenas de fórmula sin valores. Una sola pasada no puede darte ambos.
  • data_only=True es destructivo si guardas. Ese libro de trabajo no tiene fórmulas restantes, por lo que guardar reemplaza cada una con un literal — permanentemente.
  • data_only=True en un archivo que openpyxl acaba de escribir devuelve None en todas partes — ejecuta recalc.py primero. (Una fórmula cuyo resultado es "" también se lee como None).
  • Celdas combinadas: escribe solo el ancla superior izquierda. Cada otra celda en el rango es una MergedCell cuyo .value es de solo lectura.
  • .xlsm pierde sus macros a menos que pases keep_vba=True a load_workbook.
  • Un nombre de hoja que contiene un espacio debe ir entre comillas en una referencia entre hojas: ='Supuestos de Entrada'!$B$5. Sin comillas, se evalúa como #VALUE!.

Modelos financieros

A menos que el usuario indique lo contrario, o el archivo existente ya haga algo diferente.

Color: texto azul (0,0,255) para entradas fijas y palancas de escenario · negro para fórmulas · verde (0,128,0) para enlaces a otra hoja · rojo (255,0,0) para enlaces a otro archivo · relleno amarillo (255,255,0) para supuestos clave y celdas que el usuario debe llenar.

Números: moneda $#,##0, con la unidad nombrada en el encabezado (Ingresos ($mm)) · los ceros se muestran como -, incluso en porcentajes ($#,##0;($#,##0);-) · negativos entre paréntesis · porcentajes 0.0%, almacenados como fracciones (0.15 muestra 15.0%; almacenar 15 muestra 1500.0%) · múltiplos de valoración 0.0x · años como texto ("2024", nunca 2,024).

Estructura: cada supuesto en su propia celda etiquetada, referenciada por las fórmulas que lo usan (=B5*(1+$B$6), nunca =B5*1.05) · fórmulas consistentes en cada período de proyección, ya que una celda editada aislada en medio de una fila es el error silencioso más común · protege denominadores que puedan ser cero.

Dependencias

openpyxl, pandas, markitdown (pip, preinstalados — instalar solo si una importación falla o falta el comando) · LibreOffice (soffice, auto-configurado para entornos tipo caja de arena mediante scripts/office/soffice.py)


Este skill es creado y mantenido por Anthropic. Incluido aquí sin modificaciones, excepto metadatos de frontmatter; consulte LICENSE.txt para los términos.

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

>

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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