核心内容摘要
探寻心动轨迹：那些关于“差差差差”的青春悸动
文章目录第一步：确定 Skill 的"商业定位"
1 解决什么痛点？
2 定义边界（Scope）
3 设计触发机制第二步：构建核心规范体系（The "Zero Error" Philosophy）
1 为什么强制"Zero Formula Errors"？
2 建立领域规范（Domain Standards）第三步：设计工具选择逻辑（Tool Selection Matrix）
1 绘制决策树
2 解释关键差异第四步：编写"反直觉"的核心规则
1 批判"Python 计算思维"
2 创建公式验证清单（Checklist）第五步：解决技术难题（recalc.py 的创作）
1 识别技术瓶颈
2 设计 recalc.py 的架构第六步：构建教学体系（渐进式示例）
1 分层递进结构
2 代码风格规范第七步：元数据与合规（The "Boring" but Critical Stuff）
1 License 声明
2 版本兼容性小白行动指南：如何复用这个模式创建你的 Skill？
模板结构（填空式）：给你的建议：第一步：确定 Skill 的"商业定位"在写任何代码前，先回答三个问题：
1 解决什么痛点？
Excel 操作看似简单，但专业场景（尤其是金融建模）有几个致命问题：公式错误：#REF!、#DIV/0! 等错误在复杂模型中难以发现硬编码陷阱：Python 计算后写入数值，导致 Excel 失去动态性格式混乱：不同人创建的报表颜色、格式不统一公式不计算：openpyxl 写入公式后不会自动计算值
2 定义边界（Scope）不要试图解决所有 Excel 问题。
我明确划定了范围：✅支持：.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv✅场景：创建新表、修改现有表、数据分析、金融建模❌不包括：VBA 宏编写、图表制作、超复杂的数据透视表
3 设计触发机制description字段是 Agent 决定是否调用该 Skill 的关键。
我明确列出了 5 个触发场景：