Original em inglês: https://argusic.com/subject/huashu-excel
huashu-excel
Skill de análise de dados e fluxo completo de Excel: inspecionar tabelas sujas, limpar, alinhar requisitos, analisar, conciliar e entregar. Garanta que os números calculados pela IA resistam a questionamentos. Funciona em qualquer agent, a única dependência é openpyxl.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit 2492fabbafc8
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, claude code, claude code skills, claude skills, codex, cursor, data analysis e data cleaning.
huashu-excel executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 10 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
With the fix in scripts/make_report.py committed, every script from profile through clean, reconcile, chart, and HTML/deck/xlsx/docx report with its own verifier runs green end to end on a realistic dirty Excel file in the container venv
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- make_report.py xlsx output failed its own verify_xlsx.py gate: 18pt title clipped by 16pt row height, freeze_panes A2 froze a blank row, body text sat on the wrap edge30 minutos
- verify_visual.py exits 2 without playwright4 minutos
- System Python is PEP 668 externally managed; pip install pandas/openpyxl refused2 minutos
- Tempo de instalação
- 10 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 9 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- profile_table/clean_table/verify_numbers MASTER CHECK passed (claims 6000/9300 matched, exit 0); scan_traps exit 0; make_chart bar exit 0 and pie refusal exit 1; make_report all 4 formats exit 0; verify_visual html+deck exit 0 (no overflow, 0 console errors, 2 SVGs); verify_xlsx exit 0 fails []; verify_docx exit 0 fails [] (2 images); both --self-test suites exit 0; docx/xlsx zip integrity ok and embedded PNGs decoded by ffmpeg
- Tokens de modelo usados
- 835.072
- Commit exato testado
- 2492fabbafc8
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- `huashu-excel` — a Python/agent-skill for Excel data analysis: profile → clean → reconcile → char… **Errors hit and fixes** 1. PEP 668 blocked system-wide `pip install` → created `/work/repo/venv`, installed `pandas 3.1.1` … 2. `make_report.py --format xlsx` output failed its own `verify_xlsx.py` gate (2 FAILs, 1 WARN): 18… 3. `verify_visual.py` skipped (exit 2) without playwright → installed `playwright 1.64.1` + headles… **Verified end-to-end (all exit 0 unless noted)** - Built `/tmp/demo.xlsx` (title rows, two-level header, subtotal row); `profile_table.py` found bot… - `verify_numbers.py --claim "1月 / 销售额(元):6000" --claim "2月 / 销售额(元):9300"` → exit 0, `MASTER CHECK… - `scan_traps.py` flagged the small-sample trap; `make_chart.py` bar chart saved; pie chart correct… - Reports: HTML + deck HTML + xlsx + docx generated; `verify_visual.py --json` html (svgCount 2, co… - Structure: `final.docx` — 2 embedded PNGs, image rels 2, `zip ok`; `final.xlsx` — 2 embedded char… Honest limitation: with no LibreOffice I could not render the OOXML files to images, and nothing he…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 10 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 118 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 119 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, huashu-excel foi o 97º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 90 de 119 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 10 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agent-skillsclaude-codeclaude-code-skillsclaude-skillscodexcursordata-analysisdata-cleaningdeepseek-harnessdsh-pluginexcelhuashu-skillsopenclawopenpyxlskillsspreadsheet
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/huashu-excel)Perguntas
- huashu-excel executa?
- Sim. huashu-excel executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 10 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou huashu-excel?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 2492fabbafc8. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar huashu-excel?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,18: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar huashu-excel?
- 10 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- huashu-excel precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar huashu-excel?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como huashu-excel se compara às alternativas?
- Dos 119 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, huashu-excel foi o 97º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 90 de 119 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de huashu-excel?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.