skill
جداول Excel
استخدم هذه المهارة في أي وقت يكون فيه ملف جدول بيانات هو المدخل أو المخرج الرئيسي. وهذا يعني أي مهمة يريد فيها المستخدم: فتح أو قراءة أو تحرير أو إصلاح ملف .xlsx أو .xlsm أو .csv أو .tsv موجود (مثل إضافة أعمدة أو حساب الصيغ أو التنسيق أو إنشاء مخططات أو تنظيف البيانات غير المنسقة)؛ أو إنشاء جدول بيانات جديد من الصفر أو من مصادر بيانات أخرى؛ أو التحويل بين تنسيقات الملفات الجدولية. فعل هذه المهارة خاصة عندما يشير المستخدم إلى ملف جدول بيانات باسمه أو مساره — حتى بشكل عابر (مثل "ملف xlsx الموجود في...
نبذة
# متطلبات المخرجات
## جميع ملفات Excel
### الخط الاحترافي - استخدم خطا موحدا واحترافيا (مثل Arial أو Times New Roman) في جميع المخرجات ما لم يطلب المستخدم خلاف ذلك
### عدم وجود أخطاء في الصيغ - يجب تسليم كل نموذج Excel بدون أي أخطاء في الصيغ (#REF!، #DIV/0!، #VALUE!، #N/A، #NAME?)
### الحفاظ على القوالب الموجودة (عند تحديث القوالب) - ادرس وطابق بدقة الشكل والأسلوب والاتفاقيات الموجودة عند تعديل الملفات - لا تفرض تنسيقا موحدا على الملفات التي تتبع أنماطا محددة - اتفاقيات القالب الموجودة لها أولوية دائما على هذه الإرشادات
## النماذج المالية
### معايير ترميز الألوان ما لم يحدد المستخدم أو القالب الموجود خلاف ذلك
#### اتفاقيات الألوان الموحدة في الصناعة - **نص أزرق (RGB: 0,0,255)**: مدخلات مرمزة بشكل ثابت والأرقام التي سيغيرها المستخدم في السيناريوهات - **نص أسود (RGB: 0,0,0)**: جميع الصيغ والحسابات - **نص أخضر (RGB: 0,128,0)**: روابط تسحب من أوراق عمل أخرى داخل نفس المصنف - **نص أحمر (RGB: 255,0,0)**: روابط خارجية لملفات أخرى - **خلفية صفراء (RGB: 255,255,0)**: الافتراضات الأساسية التي تحتاج إلى انتباه أو الخلايا التي يجب تحديثها
### معايير تنسيق الأرقام
#### قواعد التنسيق المطلوبة - **السنوات**: نسقها كنصوص نصية (مثل "2024" وليس "2,024") - **العملة**: استخدم تنسيق $#,##0؛ حدد دائما الوحدات في الرؤوس ("الإيرادات ($مليون)") - **الأصفار**: استخدم تنسيق الأرقام لجعل جميع الأصفار "-"، بما في ذلك النسب المئوية (مثل "$#,##0;($#,##0);-") - **النسب المئوية**: القيمة الافتراضية 0.0% (منزلة عشرية واحدة) - **المضاعفات**: نسقها كـ 0.0x لمضاعفات التقييم (EV/EBITDA، P/E) - **الأرقام السالبة**: استخدم الأقواس (123) وليس الناقص -123
### قواعد بناء الصيغ
#### موضع الافتراضات - ضع جميع الافتراضات (معدلات النمو والهوامش والمضاعفات وغيرها) في خلايا افتراضات منفصلة - استخدم مراجع الخلايا بدلا من القيم المرمزة بشكل ثابت في الصيغ - مثال: استخدم =B5*(1+$B$6) بدلا من =B5*1.05
#### منع أخطاء الصيغ - تحقق من أن جميع مراجع الخلايا صحيحة - افحص النطاقات بحثا عن أخطاء الفهرسة - اضمن اتساق الصيغ عبر جميع فترات التوقع - اختبر مع حالات حدية (قيم صفرية وأرقام سالبة) - تحقق من عدم وجود مراجع دائرية غير مقصودة
#### متطلبات التوثيق للقيم المرمزة بشكل ثابت - ضع تعليقا أو في خلايا بجانبها (إن وجدت نهاية الجدول). الصيغة: "المصدر: [النظام/المستند]، [التاريخ]، [المرجع المحدد]، [URL إذا أمكن]" - أمثلة: - "المصدر: Form 10-K للشركة، السنة المالية 2024، الصفحة 45، ملاحظة الإيرادات، [رابط SEC EDGAR]" - "المصدر: Form 10-Q للشركة، Q2 2025، الملحق 99.1، [رابط SEC EDGAR]" - "المصدر: Bloomberg Terminal، 8/15/2025، AAPL US Equity" - "المصدر: FactSet، 8/20/2025، شاشة توقعات الإجماع"
# إنشاء وتعديل وتحليل ملفات XLSX
## نظرة عامة
قد يطلب منك المستخدم إنشاء أو تعديل أو تحليل محتويات ملف .xlsx. لديك أدوات وسير عمل مختلفة متاحة لمهام مختلفة.
## المتطلبات المهمة
**LibreOffice مطلوب لإعادة حساب الصيغ**: يمكنك أن تفترض تثبيت LibreOffice لإعادة حساب قيم الصيغ باستخدام سكريبت `scripts/recalc.py`. يقوم السكريبت بتكوين LibreOffice تلقائيا عند التشغيل الأول، بما في ذلك في البيئات الرملية حيث تكون رسائل Unix محظورة (معالجة بواسطة `scripts/office/soffice.py`)
## قراءة وتحليل البيانات
### تحليل البيانات مع pandas لتحليل البيانات والتصور والعمليات الأساسية، استخدم **pandas** الذي يوفر قدرات قوية لمعالجة البيانات:
```python import pandas as pd
# قراءة Excel df = pd.read_excel('file.xlsx') # الافتراضي: الورقة الأولى all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) # جميع الأوراق كقاموس
# التحليل df.head() # معاينة البيانات df.info() # معلومات العمود df.describe() # الإحصائيات
# كتابة Excel df.to_excel('output.xlsx', index=False) ```
## سير عمل ملفات Excel
## حرج: استخدم الصيغ وليس القيم المرمزة بشكل ثابت
**استخدم دائما صيغ Excel بدلا من حساب القيم في Python وتحديدها بشكل ثابت.** هذا يضمن بقاء جدول البيانات ديناميكيا وقابلا للتحديث.
### ❌ خطأ - تحديد القيم المحسوبة بشكل ثابت ```python # خطأ: حساب في Python وتحديد النتيجة بشكل ثابت total = df['Sales'].sum() sheet['B10'] = total # يحدد 5000 بشكل ثابت
# خطأ: حساب معدل النمو في Python growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue'] sheet['C5'] = growth # يحدد 0.15 بشكل ثابت
# خطأ: حساب المتوسط في Python avg = sum(values) / len(values) sheet['D20'] = avg # يحدد 42.5 بشكل ثابت ```
### ✅ صحيح - استخدام صيغ Excel ```python # صحيح: دع Excel تحسب المجموع sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
# صحيح: معدل النمو كصيغة Excel sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
# صحيح: المتوسط باستخدام دالة Excel sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)' ```
هذا ينطبق على جميع الحسابات - المجاميع والنسب المئوية والنسب والفروق وغيرها. يجب أن يكون جدول البيانات قادرا على إعادة الحساب عند تغيير البيانات المصدرية.
## سير العمل العام 1. **اختر الأداة**: pandas للبيانات، openpyxl للصيغ والتنسيق 2. **الإنشاء/التحميل**: أنشئ مصنفا جديدا أو حمل ملف موجود 3. **التحديث**: أضف الصيغ والتنسيق والمحتوى
التثبيت
شغل هذا الأمر
git clone https://github.com/anthropics/skills && cp -r skills/skills/xlsx ~/.claude/skills/يعمل مع
خطوات التثبيت
استنسخ المستودع وانسخ مجلد `xlsx` إلى دليل مهارات Claude لديك. متوافق مع Claude Code و Cursor و Codex وأي وكيل متوافق مع Agent Skills.
أصول ذات صلة
مختارات أخرى في التطوير والبرمجة.
npm install @modelcontextprotocol/server-everything
npm install @modelcontextprotocol/server-memory
npm install @modelcontextprotocol/server-filesystem
npm install @modelcontextprotocol/server-git
npm install @modelcontextprotocol/server-fetch
npm install @modelcontextprotocol/server-sequentialthinking
افحص قبل التثبيت
شغل أي مصدر عبر فحوصاتنا - الظهور في الذكاء الاصطناعي والأمان والأداء واكتشاف التقنيات.
فحص أمني تلقائي للموقع
الأمان
محلل سرعة الصفحة
الأداء
اختبار جودة المحتوى العربي بالذكاء الاصطناعي
جودة المحتوى
مختبر وكلاء الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
كاشف منصة الموقع
الترحيل
تدقيق الظهور في محركات الذكاء الاصطناعي
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مولد ملف llms.txt
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مقياس سهولة القراءة بالعربية
جودة المحتوى
منشئ البيانات المنظمة
الظهور في الذكاء الاصطناعي
حاسبة تكاليف الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
محلل العناوين العربية
جودة المحتوى