xlsx-pro – OpenClaw Skill

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name: xlsx-pro description: "Compétence pour manipuler les fichiers Excel (.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv). Utiliser quand l'utilisateur veut : ouvrir, lire, éditer ou créer un fichier tableur ; ajouter des colonnes, calculer des formules, formater, créer des graphiques, nettoyer des données ; convertir entre formats tabulaires. Le livrable doit être un fichier tableur. NE PAS utiliser si le livrable est un document Word, HTML, script Python standalone, ou intégration Google Sheets." version: "1.0.1" author: "Eric Barotte"

Compétence Excel pour OpenClawd

TL;DR

• Génère/édite des fichiers Excel avec des formules (pas des valeurs hardcodées).
• Optionnel: recalcul via LibreOffice headless + détection d’erreurs Excel.
• Livrable attendu: un fichier tableur propre (XLSX/XLSM/CSV/TSV).

Prérequis

Dépendances Python

pip install openpyxl pandas xlrd xlwt

LibreOffice (pour recalcul des formules)

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install libreoffice-calc libreoffice-common

Règles de Qualité

Police Professionnelle

• Utiliser une police cohérente (Arial, Times New Roman) sauf instruction contraire

Zéro Erreur de Formule

• Tout fichier Excel DOIT être livré SANS erreurs (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?)

Préservation des Templates

• Respecter EXACTEMENT le format et style existants lors de modifications
• Les conventions du template préexistant ont TOUJOURS priorité

Standards pour Modèles Financiers

Code Couleur (Standards Industrie)

• Texte bleu (RGB: 0,0,255) : Inputs hardcodés, valeurs modifiables
• Texte noir (RGB: 0,0,0) : TOUTES les formules et calculs
• Texte vert (RGB: 0,128,0) : Liens vers autres feuilles du même classeur
• Texte rouge (RGB: 255,0,0) : Liens externes vers autres fichiers
• Fond jaune (RGB: 255,255,0) : Hypothèses clés ou cellules à mettre à jour

Formatage des Nombres

• Années : Format texte ("2024" pas "2,024")
• Devises : Format $#,##0 ; spécifier unités dans les en-têtes ("Revenue ($mm)")
• Zéros : Afficher comme "-" (format: "$#,##0;($#,##0);-")
• Pourcentages : Format 0.0% par défaut
• Multiples : Format 0.0x (EV/EBITDA, P/E)
• Négatifs : Parenthèses (123) pas moins -123

CRITIQUE : Utiliser des Formules, PAS des Valeurs Hardcodées

TOUJOURS utiliser des formules Excel au lieu de calculer en Python et hardcoder.

❌ MAUVAIS - Hardcoding

# Mauvais: Calcul Python puis hardcode
total = df['Sales'].sum()
sheet['B10'] = total  # Hardcode 5000

# Mauvais: Taux de croissance calculé en Python
growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue']
sheet['C5'] = growth  # Hardcode 0.15

✅ CORRECT - Formules Excel

# Bon: Laisser Excel calculer
sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'

# Bon: Taux de croissance en formule Excel
sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'

# Bon: Moyenne en fonction Excel
sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'

Workflows

Workflow Standard

1. Choisir l'outil : pandas pour données, openpyxl pour formules/formatage
2. Créer/Charger : Nouveau classeur ou fichier existant
3. Modifier : Données, formules, formatage
4. Sauvegarder : Écrire le fichier
5. Recalculer (OBLIGATOIRE si formules) : python scripts/recalc.py output.xlsx
6. Vérifier et corriger les erreurs détectées

Lecture et Analyse avec pandas

import pandas as pd

# Lire Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx')  # Première feuille par défaut
all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)  # Dict de toutes les feuilles

# Analyser
df.head()      # Aperçu
df.info()      # Info colonnes
df.describe()  # Statistiques

# Écrire
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

Création de Fichiers Excel

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

wb = Workbook()
sheet = wb.active

# Données
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
sheet.append(['Row', 'of', 'data'])

# Formule
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'

# Formatage
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')

# Largeur colonne
sheet.column_dimensions['A'].width = 20

wb.save('output.xlsx')

Édition de Fichiers Existants

from openpyxl import load_workbook

# Charger fichier existant
wb = load_workbook('existing.xlsx')
sheet = wb.active  # ou wb['NomFeuille']

# Parcourir les feuilles
for sheet_name in wb.sheetnames:
    sheet = wb[sheet_name]
    print(f"Feuille: {sheet_name}")

# Modifier
sheet['A1'] = 'Nouvelle Valeur'
sheet.insert_rows(2)  # Insérer ligne
sheet.delete_cols(3)  # Supprimer colonne

# Ajouter feuille
new_sheet = wb.create_sheet('NouvelleFeuille')
new_sheet['A1'] = 'Data'

wb.save('modified.xlsx')

Recalcul des Formules

Les fichiers créés par openpyxl contiennent les formules comme chaînes mais pas les valeurs calculées. Utiliser le script recalc.py :

python scripts/recalc.py <fichier_excel> [timeout_secondes]

Le script :

• Configure automatiquement la macro LibreOffice au premier lancement
• Recalcule toutes les formules
• Scanne TOUTES les cellules pour erreurs Excel
• Retourne JSON avec détails et emplacements des erreurs

Interprétation de la Sortie

{
  "status": "success",           // ou "errors_found"
  "total_errors": 0,             // Nombre total d'erreurs
  "total_formulas": 42,          // Nombre de formules
  "error_summary": {             // Présent si erreurs
    "#REF!": {
      "count": 2,
      "locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
    }
  }
}

Checklist de Vérification

Vérifications Essentielles

• Tester 2-3 références : Vérifier qu'elles tirent les bonnes valeurs
• Mapping colonnes : Confirmer correspondance (colonne 64 = BL, pas BK)
• Offset lignes : Excel est 1-indexé (DataFrame row 5 = Excel row 6)

Pièges Courants

• Gestion NaN : Vérifier valeurs nulles avec pd.notna()
• Colonnes éloignées : Données FY souvent en colonnes 50+
• Correspondances multiples : Chercher toutes les occurrences
• Division par zéro : Vérifier dénominateurs (#DIV/0!)
• Références invalides : Vérifier que toutes pointent vers cellules existantes (#REF!)
• Références inter-feuilles : Format correct (Sheet1!A1)

Bonnes Pratiques

Sélection de Bibliothèque

• pandas : Analyse de données, opérations en masse, export simple
• openpyxl : Formatage complexe, formules, fonctionnalités Excel spécifiques

Avec openpyxl

• Indices de cellules en base 1 (row=1, column=1 = cellule A1)
• data_only=True pour lire valeurs calculées
• Attention : Sauvegarder après data_only=True remplace définitivement les formules par les valeurs
• Pour gros fichiers : read_only=True ou write_only=True

Avec pandas

• Spécifier types de données : pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'id': str})
• Pour gros fichiers, colonnes spécifiques : usecols=['A', 'C', 'E']
• Gestion des dates : parse_dates=['date_column']

Style de Code

IMPORTANT : Code Python minimal et concis, sans commentaires superflus.

Pour les fichiers Excel :

• Commenter les cellules avec formules complexes
• Documenter les sources des données hardcodées
• Inclure notes pour calculs clés

XLSX Pro

Un skill Clawdbot / OpenClawd pour générer et modifier des fichiers Excel propres (XLSX / XLSM / CSV / TSV) avec :

• formatage “pro”
• formules Excel (au lieu de valeurs hardcodées)
• recalcul optionnel des formules via LibreOffice headless
• contrôle qualité : détection des erreurs Excel (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?, …)

Pourquoi ce skill ?

openpyxl sait écrire des formules, mais ne sait pas calculer leurs résultats. En production, ça crée des fichiers où les formules ne sont pas évaluées et où les erreurs ne sont pas détectées.

XLSX Pro ajoute une étape serveur fiable : recalcul via LibreOffice + scan d’erreurs.

Prérequis

Python

pip install openpyxl pandas xlrd xlwt

LibreOffice (uniquement si tu veux recalculer les formules)

Ubuntu/Debian :

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libreoffice-calc libreoffice-common

Quickstart

1) Générer un fichier Excel (avec openpyxl)

Tu peux créer ton .xlsx comme d’habitude en Python, en mettant des formules dans les cellules.

2) Recalculer + valider

python scripts/recalc.py ton_fichier.xlsx 60

Sortie JSON :

• status: success | errors_found
• total_errors
• error_summary (types + emplacements)
• total_formulas

Bonnes pratiques (résumé)

• Préférer les formules Excel plutôt que calculer en Python puis écrire des valeurs.
• Zéro erreur de formule dans le livrable.
• Si tu modifies un template existant : respecte exactement les styles/conventions.

Troubleshooting

• Si soffice est introuvable : installe LibreOffice (voir Prérequis).
• Si le recalcul “timeout” : augmente le timeout (2e argument) et/ou teste sur un fichier plus petit.
• Si erreur du type "macro mal configurée" / "macro not configured" : supprime le fichier de macro puis relance :
  • Linux : ~/.config/libreoffice/4/user/basic/Standard/Module1.xba
  • macOS : ~/Library/Application Support/LibreOffice/4/user/basic/Standard/Module1.xba
• En conteneur (Docker) : ajoute la variable d'env SAL_USE_VCLPLUGIN=svp (ça évite des soucis d'UI en headless).

Licence

MIT (à ajuster si tu veux une autre licence).