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XLSX

Excel 스프레드시트(.xlsx, .xlsm, .xltx) 생성, 편집, 분석 또는 변환. 수식, 서식, 재무 모델, 다중 시트 통합 문서 및 탭 정리 후 엑셀 내보내기 작업에 사용합니다. .csv/.tsv도 사용자가 스프레드시트 출력을 원할 때 적용됩니다. 워드 문서, HTML 보고서, 독립형 파이썬 스크립트, 데이터베이스 파이프라인 또는 구글 시트 API 작업에는 사용하지 마십시오.

XLSX란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 Excel 바이너리 파일(.xlsx, .xlsm, .xltx)을 전문적으로 생성, 편집 및 분석할 수 있도록 지원합니다. openpyxl로 수식과 서식을 정밀하게 다루고, pandas로 대량 데이터를 처리하며, markitdown으로 빠른 시트 미리보기를 제공합니다. 특히 재무 모델링에 특화되어 있어 수식 기반 계산, 오류 없는 결과 검증, 외부 참조 파일 링크 보존 등의 고급 기능을 제공합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 데이터 분석가, 재무 전문가, 개발자에게 적합합니다. 재계산(recalc) 스크립트를 통해 모든 수식이 정상 작동하는지 자동 검증하고, 오류 발생 시 원인을 명확히 알려줍니다. 또한 Excel 2007 이후 함수의 호환성 문제, 병합 셀 처리, 매크로 보존 등 openpyxl 사용 시 발생할 수 있는 다양한 문제점을 사전에 방지하는 가이드를 포함합니다.

지원 대상✓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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문서

XLSX 생성, 편집 및 분석

작업접근 방식
생성 또는 수식/서식 포함 편집openpyxl — 아래 주의사항 참조
대량 데이터 입출력pandas (read_excel, to_excel)
시트 빠른 확인markitdown file.xlsx — 시트당 ## SheetName 표시; .xlsm도 읽음. 셀 좌표는 제공되지 않으므로 이를 기반으로 편집을 계획하지 마십시오
모델 읽기 (수식 및 값)load_workbook 2회 패스 — 아래 주의사항 참조

openpyxl, pandas, markitdown은 사전 설치되어 있습니다 — uv pip install을 먼저 실행하지 말고 스크립트를 작성하여 직접 임포트하세요. 임포트가 실패하거나 markitdown 명령이 없는 경우에만 uv pip install로 누락된 패키지를 설치하세요.

아래 스크립트 경로는 이 스킬의 디렉토리를 기준으로 합니다.

모든 출력에 대한 요구사항

  • 전문가용 글꼴(Arial, Times New Roman)을 전체적으로 사용합니다. 사용자가 달리 명시하지 않는 한.
  • 수식 오류 제로. recalc.py가 errors_found를 보고하는 상태로 절대 배포하지 마십시오. 오류가 자신이 발생시킨 것이 아닌 것으로 생각되면 증명하십시오: data_only=True로 원본을 로드하고 해당 셀을 확인하십시오. 자신이 도입한 오류는 상속받은 오류와 완전히 동일하게 보입니다.
  • 수식을 사용하고, 하드코딩된 결과는 사용하지 마십시오. sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'처럼 작성하고, Python으로 계산된 합계를 사용하지 마십시오. 시트는 입력이 변경될 때 다시 계산되어야 합니다.
  • 사용자의 스펙을 문자 그대로 따르십시오. 정확한 탭 이름, 정확한 열 머리글, 그리고 사용자가 지정한 수식을 그대로 사용하십시오. 다른 것을 계산하는 재설계는 실패입니다.
  • 모든 가정과 하드코딩된 숫자를 독자가 볼 수 있는 곳에 문서화하십시오 — 셀 주석 또는 테이블 끝의 인접 셀에. 실제 출처가 있을 때는 출처를 명시하십시오 (출처: 회사 10-K, FY2024, 45페이지, 수익 주석, [SEC EDGAR URL]); 사용자로부터 얻은 숫자라면 그렇게 명확히 말하십시오.
  • 사용자가 입력할 통합 문서를 새로 생성하는 경우 편집할 셀을 명명하는 짧은 범례와 예상 형식을 보여주는 현실적인 값의 예제 행 하나를 포함해야 합니다. 편집하라는 요청을 받은 파일에는 이러한 행을 절대 추가하지 마십시오.
  • 기존 파일 편집: 해당 파일의 규칙을 정확히 따르십시오. 이 규칙은 여기의 모든 지침보다 우선합니다. 먼저 지정된 입력 셀을 찾으십시오 — 고유한 글꼴 색상, 채우기 또는 음영으로 표시되어 있습니다 — 그곳에만 쓰고 기존 수식은 수정하지 않은 상태로 두십시오.

재계산 (파일에 수식이 포함된 경우 필수)

openpyxl은 수식을 캐시된 값 없이 문자열로 작성합니다. 재계산 전까지는 모든 수식 셀은 pandas, load_workbook(data_only=True) 및 대부분의 미리보기 도구에 대해 None으로 읽힙니다.

python scripts/recalc.py output.xlsx [timeout_seconds]   # 기본 30

LibreOffice가 모든 수식을 계산하고 파일은 제자리에서 덮어쓰기되며 JSON을 얻습니다: status (success | errors_found), total_formulas, total_errors, 그리고 오류 유형당 최대 100개 셀을 명명하는 error_summary (locations_truncated는 얼마나 많은 셀이 생략되었는지 알려줍니다 — 목록의 길이가 아닌 total_errors를 신뢰하십시오). 명명된 셀을 수정하고 다시 실행하십시오. status 대신 error 키가 있는 JSON은 재계산되지 않았음을 의미하며, 이 경우에만 종료 코드가 0이 아닙니다 — errors_found는 0으로 종료되므로 깨끗한 종료를 깨끗한 통합 문서로 취급하지 마십시오.

재계산 성공은 수식이 평가된다는 것을 증명할 뿐, 올바르다는 것을 증명하지 않습니다. 1 오프 범위나 잘못된 행 참조는 잘못된 숫자가 포함된 오류 없는 파일을 생성합니다. 격자를 작성하기 전에 2~3개의 수식을 먼저 작성하고 원하는 값을 가져오는지 확인하십시오.

다른 파일에 연결되는 통합 문서는 openpyxl로 다시 저장한 다음 재계산하면 해당 링크가 손실됩니다. 이러한 수식은 ='[1]Returns Analysis'!$B$2처럼 읽힙니다 — [1]은 통합 문서의 외부 참조 목록 인덱스로, 시트가 아닌 디스크의 별도 파일을 명명합니다. 해당 파일은 여기에 거의 없으므로 셀의 캐시된 값이 유일한 데이터 보유처입니다. openpyxl은 저장 시 해당 값을 제거합니다. 그러면 LibreOffice는 실제로 참조를 해결해야 하며, 실패하여 #NAME?을 쓰고 모든 링크를 삭제합니다. recalc.py는 이 상태에서 실행을 거부합니다 — 덮어쓰기 전에 원본에서 해당 셀의 값을 복사하십시오 (--force는 무시하고 손실을 감수합니다).

검증을 통과하는 수식 선택

LibreOffice는 Excel보다 적은 함수를 구현하며, 평가할 수 없는 함수는 전달하는 파일에 리터럴 #NAME?으로 저장됩니다.

  • Excel 2007 시대 함수 선호 — SUMIFS, INDEX, MATCH, IFERROR, SUMPRODUCT — 접두사가 필요하지 않습니다.
  • 6개의 2007 이후 함수는 작동하지만 _xlfn. 접두사가 필요합니다. openpyxl이 수식을 XML에 그대로 쓰고 Excel이 2007 이후 이름을 접두사 붙여 저장하기 때문입니다(UI는 접두사를 숨깁니다): _xlfn.TEXTJOIN, _xlfn.CONCAT, _xlfn.IFS, _xlfn.SWITCH, _xlfn.MAXIFS, _xlfn.MINIFS. 접두사 없이 쓰면 각각 #NAME?이 발생합니다.
  • XLOOKUP, XMATCH, SORT, FILTER, UNIQUE, SEQUENCE는 절대 사용하지 마십시오. 런타임의 LibreOffice는 어떤 접두사에서도 이를 평가할 수 없습니다. 최신 빌드에서는 평가하지만 이는 분산 배열 함수이며 openpyxl로 작성된 파일에는 분산 메타데이터가 없으므로 범위의 왼쪽 상단 셀만 값을 얻습니다 — 그리고 recalc.py는 잘린 결과에 대해 total_errors: 0을 보고합니다. 조회에는 INDEX/MATCH를 사용하고, Python에서 정렬, 필터링 및 중복 제거를 수행한 후 셀을 작성하십시오.
  • LibreOffice가 구문 분석할 수 없는 수식은 소문자로 다시 쓰여집니다 — #NAME? 옆에 빠르게 확인할 수 있는 신호입니다.

openpyxl 주의사항

  • 모델을 읽으려면 두 번 로드해야 합니다. data_only=True는 수식이 없는 캐시된 값을 제공합니다. 기본값은 값이 없는 수식 문자열을 제공합니다. 한 번의 패스로 둘 다 얻을 수 없습니다.
  • data_only=True는 저장 시 파괴적입니다. 해당 통합 문서에는 수식이 없으므로 저장 시 모든 수식이 리터럴로 영구적으로 대체됩니다.
  • 방금 openpyxl이 작성한 파일에 data_only=True를 사용하면 모든 곳에서 None이 반환됩니다 — 먼저 recalc.py를 실행하십시오. (결과가 ""인 수식도 None으로 다시 읽힙니다.)
  • 병합된 셀: 왼쪽 상단 앵커에만 쓰십시오. 범위의 다른 모든 셀은 .value가 읽기 전용인 MergedCell입니다.
  • .xlsm은 keep_vba=True를 load_workbook에 전달하지 않으면 매크로가 손실됩니다.
  • 공백이 포함된 시트 이름은 시트 간 참조에서 따옴표로 묶어야 합니다: ='Assumptions Inputs'!$B$5. 따옴표 없이 사용하면 #VALUE!로 평가됩니다.

재무 모델

사용자가 달리 명시하지 않거나 기존 파일이 다른 방식을 사용하지 않는 한.

색상: 하드코딩된 입력 및 시나리오 레버는 파란색 텍스트 (0,0,255) · 수식은 검정색 · 다른 시트에 대한 링크는 녹색 (0,128,0) · 다른 파일에 대한 링크는 빨간색 (255,0,0) · 주요 가정 및 사용자가 입력해야 하는 셀은 노란색 채우기 (255,255,0).

숫자: 통화 $#,##0, 헤더에 단위 명시 (수익 ($mm)) · 0은 -로 표시, 백분율 포함 ($#,##0;($#,##0);-) · 음수는 괄호 안에 · 백분율 0.0%, 분수로 저장 (0.15는 15.0%로 표시; 15를 저장하면 1500.0%로 표시) · 가치 평가 배수 0.0x · 연도는 텍스트로 ("2024", 절대 2,024 아님).

구조: 모든 가정은 자체 라벨이 지정된 셀에 배치하고, 이를 사용하는 수식에서 참조 (=B5*(1+$B$6), 절대 =B5*1.05 아님) · 모든 예측 기간에 걸쳐 수식 일관성 유지, 행 중간에 단독 편집된 셀이 가장 흔한 조용한 오류이므로 · 0이 될 수 있는 분모는 보호.

의존성

openpyxl, pandas, markitdown (pip, 사전 설치됨 — 임포트 실패 또는 명령 누락 시에만 설치) · LibreOffice (soffice, 샌드박스 환경에 맞게 scripts/office/soffice.py를 통해 자동 구성)


이 스킬은 Anthropic에서 생성 및 유지 관리합니다. 프런트매터 메타데이터를 제외하고 수정 없이 벤더에 포함되었습니다. 라이선스 조건은 LICENSE.txt를 참조하십시오.

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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