Excel / XLSX

• タスクに .xlsx、.xlsm、.xls、.csv、または .tsv ファイルが含まれており、出力は正しい形式の Excel ワークブックである必要がある。
• 数式、セル参照、名前付き範囲、結合セル、またはワークブックの構造を正しく保持または作成する必要がある。
• 既存のテンプレートを編集しており、そのビジュアル規則、シートの順序、印刷設定、およびバリデーションに合わせる必要がある。
• データ型の取り扱いに注意が必要 — 長い ID、電話番号、先頭のゼロ、日付、または Excel が気づかないうちに破損させる可能性のある混在列。

• フォーマットや数式の要件がなくシンプルなCSVエクスポートのみが必要な場合 — csv スキルの方が軽量で適しています。
• タスクがExcel / XLSXでの納品要件のない純粋な統計分析やデータ整形である場合 — 代わりに data または data-analysis を検討してください。

このスキルは、導出された値をハードコーディングするのではなく、セルにライブ数式を記述することを徹底し、古くなったキャッシュ結果にフラグを立てます。納品前に #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#NAME?、および循環参照エラーをチェックし、openpyxl は数式を再計算せずに保持することを警告します。

Excel は日付をシリアル番号として保存しており、1900年の誤うるう日バグおよび代替の1904年日付システムの影響を受けます。このスキルは両方のシステムに対応し、時刻値が小数日として正しく処理されるようにするとともに、数値フォーマットがエンドユーザーに正確な値を表示することを検証します。

長い識別子、電話番号、郵便番号、および先頭にゼロを含む値は、サイレントな切り捨てや再フォーマットを防ぐためにテキストとして保存されます。このスキルは、テキストと数値が混在する列を明示的に処理し、指数表記への変換、自動解析による日付変換、および15桁を超える精度の損失を防ぎます。

テンプレートは権威ある基準として扱われます。シートの順序、列幅、ウィンドウ枠の固定、フィルター、印刷範囲、データの入力規則、条件付き書式、およびセル結合のロジックは、タスクで明示的に変更が指示されない限り、すべて保持されます。新たに挿入されたセルは、異質なビジュアルスタイルを持ち込むのではなく、周囲のスタイルに合わせて統一されます。

このスキルは作業内容に応じて適切なライブラリへ処理を振り分けます。分析およびCSV形式に近いデータ整形には pandas を、数式の作成・スタイル設定・セルの結合・ワークブックの保持には openpyxl を使用します。CSVは、Excel / XLSX の機能をすべて代替するフォーマットとしてではなく、シンプルなデータ交換フォーマットとして扱います。

大規模なワークブックは、メモリの急増や意図しないシート全体の読み込みを避けるため、ストリーミングまたはチャンク単位の戦略で読み込まれます。範囲を絞った読み込み、明示的な dtype の指定、およびシートの指定により、大容量ファイルのワークフローが意図しない問題を引き起こすことを防ぎます。

エージェントはマルチシートの財務モデルテンプレートを受け取り、前提条件セルの更新と数式行の拡張を行う必要があります。このスキルは、数式が前提条件セルを参照していること（ハードコードされた数値ではなく）、コピーされた数式の相対参照のずれが確認されていること、そしてワークブックに数式エラーがゼロの状態で納品されることを保証します。

ビジネスユーザーが、条件付き書式・印刷範囲・固定ヘッダーを含むブランド仕様の .xlsx テンプレートを提供します。このスキルはデータ行を入力しながら、列幅・結合ヘッダーセル・フィルター・入力規則のドロップダウンといったすべてのビジュアル設定を維持します。これにより、出力ファイルを Excel で開いた際に書式の修正作業が一切不要な状態で正しく表示されます。

製品SKU、電話番号、郵便番号を含むデータセットをExcel / XLSXに書き込む必要があります。このスキルは、Excelが先頭のゼロを削除したり、長いIDを指数表記に変換したりするのを防ぐため、これらをテキストとして保存し、型が混在する列も明示的に処理します。

エージェントは .xls または .xlsm ファイルを監査し、古いキャッシュ値、壊れた外部参照、アクティブな名前付き範囲を持つ非表示シート、および数式エラーを検出します。このスキルは、編集内容が保存される前に、マクロを含む形式や1900年/1904年の日付システムの不一致など、よくある落とし穴を洗い出します。