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alchaincyf
把任何人的思维方式蒸馏成可复用的心智模型、决策启发式和表达风格,让 AI 替你像他一样思考。
alchaincyf46171更新于 8 天前
给 AI 一份 Excel,它帮你体检脏表、清洗数据、对账分析,最后交出经得起追问的专业报告。
实用分
90 / 100
配置门槛
开箱即用
协议
MIT
语言
Python
复制命令,或者把整个安装任务交给你的 Harness 智能体。
git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-excel.git请帮我安装 DeepSeek Harness 插件「huashu-excel」: - GitHub 仓库:alchaincyf/huashu-excel(https://github.com/alchaincyf/huashu-excel) - 类型:cordis 插件(装到 DSH profile) - 该插件开箱即用,无需额外配置。 请先查看仓库 README 确认安装步骤,然后按官方方式安装。装完后告诉我怎么使用。
来自项目自身文档的清洗摘录。
huashu-excel 「给我一份Excel,给你交一份专业报告。」 一个真正懂数据分析的skill。 数据分析与 Excel 全流程 · 体检 → 清洗 → 对齐 → 分析 → 对账 → 交付 「这个数你怎么算的?」 —— 每个交过数字的人都被这么问过。 答不上来通常不是记性差,是那个数从一开始就没法被追溯。 而 AI 算错的时候不会报错。 你写代码,错了会抛异常; 你做数据分析,错了什么都不会发生。一个 +161% 的错误, 交付出去的时候和正确答案长得完全一样。 丢一份乱七八糟的 Excel 给它——标题占了第一行、表头两级、地区列用合并单元格、 金额带千分位、中间夹着「华东小计」、尾巴三行是「合计/占比/同比」。 主流做法算这份表的月度总额, 比真值高 161%,零报错、零 NaN、零警告 。 这个 skill 存在的全部理由,就是让那句反问能被答上来。它先读原始单元格再动 pandas,把表里的「合计」行当成免费的校验和拿来对账,交付前跑一遍 master check——不通过就不给你数字。 跨 agent 通用——Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes 都能装。 看效果对比 · 装上就能用 · 八步流程 · 五个不一样 · 图表 · 报告 --- 看效果对比 同一份表,同一个问题:「 1 月总销售额是多少? 」 主流做法: pd.read excel() 发现表头位置不对就加 header= ,发现数字读不出来就清掉千分位。看起来已经挺周全了。…
在 GitHub 打开来自同一生态方向的相似工具。
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把任何人的思维方式蒸馏成可复用的心智模型、决策启发式和表达风格,让 AI 替你像他一样思考。
alchaincyf
打一句话就能拿到能交付的设计:网页、App 原型、可编辑 PPTX、动画和信息图,还越用越懂你的审美。
titanwings
把同事或专家的思考方式提炼成可复用的技能,让任何智能体都能学会。