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dsh-excel-chat — 和 Excel 对话，把活干完

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_{第三方（dsh.so）对发布版本做静态安全扫描与 安装运行验证：当前 风险 low、0 条严重/高危/中危发现、未检测到外部凭据。}

在 DeepSeek Harness 里用自然语言 操作 Excel：说一句「给 D 列加毛利公式、表头加粗、冻结首行、加筛选」，agent 会自动 调用 excel_operate 完成；每次编辑后自动体检公式有没有被弄坏，也可以让它 「检查这个表哪里算错了」并确定性修复。全程在对话里完成，不用记 Excel 的操作路径。

两个不一样的地方

一、编辑后自动体检，而不是改完就交差。 Excel 最烦的不是不会写公式，而是公式被静默弄坏——拖拽填充把范围截短、插入行后 引用错位、查找失败返回 #N/A，Excel 不报错，只是数字开始不对。本插件在每次 excel_operate / excel_task 之后自动跑一遍公式体检（列内 pattern 一致性、硬编码、 空行断链、循环引用、错误值），发现问题可以用确定性修复器改回来，并把修复前后差异 摆给你看。excel_undo 还能按审计日志整体回滚。

二、核心能力不依赖本机装 Excel。 公式校验/修复、读写、样式、汇总、合并、邮件合并、插入图片都是纯 XML 层实现， 在 macOS / Linux / Windows 上都能跑。只有图表创建改参、原生数据透视表、图表导出 PNG、视觉评审、PDF 导出需要 Windows + 本机 Excel（走 COM）。

安装

前提：已安装 DeepSeek Harness（dsh CLI 或桌面端）。

dsh plugin --profile demo add dsh-excel-chat
dsh web --profile demo

_{想让我们知道有人在用？ 官方命令不上报任何东西，所以我们看不见使用者 —— 公开安装计数至今是 0。 换成社区市场的可追踪 CLI 即可（命令与官方完全等价，只是额外上报一条匿名安装结果）：}

npx dsh1024 plugin --profile demo add dsh-excel-chat

_{第三方工具（MIT），不是本项目的依赖。不想用就忽略，官方命令一直有效。}

从源码或本地目录安装也可以（prepare 会自动构建）：

dsh plugin --profile demo add ./bundle

5 分钟上手

仓库里带了一份没有真实业务数据的示例工作簿 examples/sales-ledger.xlsx （10 条编造的订单），里面故意留了一格静默损坏的公式。拖进对话，照着说三句：

1. 「看一下这份台账有没有问题」——它会指出金额列里那一格公式的问题
2. 「修掉它」——修复后复验（判定是确定性的，不靠模型自我感觉）
3. 「按区域汇总金额，输出到新表」——生成汇总表，表头加粗、冻结首行

不想先装 dsh 也行：克隆仓库后 npm run demo 会在示例文件的副本上跑一遍 「改表 → 体检 → 修复 → 复验 → 输出」，打印引擎的真实输出 —— 这五步都不需要模型。 输出内容由测试钉住，少一个阶段、或者修复失效了，测试会红。

对话里的快捷命令

工具没出现时先跑自检——它会把「插件没被加载」和「加载了但注册失败」区分开：

dsh-excel-chat-doctor                                    # npm 全局 / npx 可用时
~/.dsh/profiles/demo/node_modules/.bin/dsh-excel-chat-doctor

切换语言

插件默认用中文输出（体检报告、数据洞察、能力菜单、修复摘要、操作警告、doctor 自检）。 在 profile 的 cordis.patch.yml 里加一条覆盖即可切成英文：

- id: vera
  config:
    language: en        # zh（默认）| en

工作簿里的数据不会被翻译——汇总标签（总计）、生成的表名（-汇总）、岗位模板名 都是写进文件的产物，而且有代码依赖它们（patterns.ts 正是靠 总计/小计 识别并跳过 汇总行），翻译会让行为静默改变。用户自己的表名、列名、单元格内容当然也保持原样。

可以这么说

• 「帮我把 report.xlsx 做成报表：D 列毛利、E 列合计、表头加粗、冻结首行、加筛选」
• 「检查 sales.xlsx 的公式哪里错了并修复」
• 「按区域生成透视表和柱状图」
• 「这张表有什么问题？」——会先跑数据洞察 + 公式体检，再给下一步建议
• 「先给我看看这个文件」——输出列类型/缺失/唯一值/样例，以及建议读取范围

可靠性

144 个职场任务的自建评测语料 （ExcelBench lite：编辑 77 / 分析 27 / 公式 22 / 多步工作流 18），goal 模式 + glm-5.3-flash 全量实测任务成功率 86%（DeepSeek 基线 52%）。逐次跑分的公开结果表 由原始输出生成，任何人都能跑一行加进去；失败归因、复测方式与已知局限 都写在评测文档里。单元测试在 CI 上全绿（node --test tests/*.test.ts）。

工具（25 个）

理解文件

• excel_read — 精确读取单元格状态（值/公式/类型/格式/合并/数据有效性）
• excel_profile — 大表速览：表头、每列类型/缺失/唯一值/区间/样例 + 建议读取范围
• excel_semantic_profile — 语义画像：列角色（时间/维度/指标/标识）、粒度、跨表关联键
• excel_menu — 不知道怎么描述就给菜单：一句话摘要 + 清洗/报表/透视/图表等可选方案
• excel_insight — 数据洞察：摘要 + 缺失/重复/异常值/负值/空格等体检 + 下一步建议
• excel_preview — 表格预览：Markdown 表格（对话内展示）+ HTML 预览文件

公式

• excel_validate_formulas — 公式静默错误检测（列 pattern、hardcode、空行、循环引用、错误值）
• excel_compile_formula — Formula IR → 确定性 Excel 公式
• excel_explain_formula — 公式白话解释（函数、引用区域、跨表引用）
• excel_trace — 公式依赖链路：引用（它读了谁）/ 从属（谁读了它），可指定层数
• excel_find_errors — 列出所有错误值单元格，附产生它的公式与按错误码计数
• excel_repair_formulas — 确定性修复 + 可选 LLM 修复，输出 .repaired.xlsx 并复验 （可用 autoTable 自动识别表头）
• excel_autofix — 一键自愈：体检 → 修复 → 复检 → 人话汇报，附带隐藏健康报告表
• excel_health_report — 把体检报告写进工作簿本身（隐藏表：健康分 + 异常清单）

操作与任务

• excel_operate — 职场级 Excel 操作：写值（自动类型识别）、填充/序列、行列增删、 复制/移动/转置、格式刷、公式转值、排序（多键/按颜色/自定义序列）、report 一键 报表、分类汇总、动态透视、交叉表、两表关联回填、高级筛选、样式、数据有效性、 条件格式、自动筛选、结构化表格、插入图片、导入/导出 CSV（导出默认加公式注入 防护，导入会还原）、页面设置、页眉页脚、命名区域、冻结窗格、隐藏行列、分组折叠、 超链接、批注、迷你图、查找替换、工作表保护、邮件合并、数据清洗（去重/补空/分列/ 大小写/全角半角）、模糊匹配；操作后自动复验公式并写审计日志
• excel_task — 多步编排（每步自动体检/修复）+ goal 闭环（LLM 规划 → 执行 → 验证 → 未达成自动重规划）
• excel_undo — 按审计日志回滚 excel_operate 的编辑（单元格类型一并还原）
• excel_diff_workbook — 两个 workbook 的单元格差异

图表与导出

• excel_validate_charts — 图表结构校验
• excel_validate_charts_visual — Excel 导出 PNG + 视觉 LLM 评审（Windows）
• excel_create_chart / excel_modify_chart — 用本地 Excel 创建与修改图表（类型、 标题、图例、坐标轴，Windows）
• excel_create_pivot — 原生数据透视表（多行/列字段、筛选器 + 值字段，Windows）
• excel_export_charts — 用本地 Excel 把图表导出为 PNG（Windows）
• excel_export_pdf — 用本地 Excel 把工作簿或单个工作表导出为 PDF（Windows）

实际效果

截图都是 DeepSeek Harness Web 里真实模型调用工具后、在消息流工具行内渲染出的结果。 更多截图与架构说明见 GitHub 仓库首页。

文档

• 完整使用指南（场景、参数、平台限制、常见问题）
• 评测方法与结果
• 更新日志

开发

npm run build      # 源码安装时 prepare 会自动执行
node --test tests/*.test.ts

License: MIT