Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
Назначение
Создание обновляемых Excel-дашбордов с использованием Power Query, структурированных таблиц, правил валидации и сводной аналитики. Решение ориентировано на регулярную (еженедельную) отчетность по KPI с минимальным ручным вмешательством.
Когда использовать
Подходит, если вам нужно:
- Построить pipeline в Power Query для файлов, который обновляется каждую неделю без ручных действий
- Преобразовать данные в структурированную таблицу с правилами валидации и контролем качества
- Создать дашборд на базе сводных таблиц с фильтрами по году и ISO-неделе
- Исправить модель Excel, чтобы обновление не ломалось при появлении новых колонок
- Собрать универсальный KPI-пакет, обновляемый из папки с CSV-файлами
Не подходит, если:
- Требуется сложное финансовое моделирование или прогнозирование
- Нужна реализация BI-решения (Power BI, Tableau)
- Основной источник данных — веб-скрейпинг
Входные данные
Обязательные:
- Файлы данных: CSV, XLSX, таблицы из DOCX или PDF
- Определение недели (предпочтительно ISO) и список KPI
Дополнительно:
- Справочник данных или описание колонок
- Известные ошибки в данных (например, пустые значения или некорректные даты)
- Существующий Excel-файл для доработки
Примеры:
- Папка с еженедельными CSV-файлами:
exports/2026-W02/*.csv - Один XLSX-файл с меняющейся структурой
Результаты
В зависимости от запроса результат может включать:
- Пошаговый план построения решения
- Шаги Power Query
- Структуру листов
- Правила валидации
При необходимости также могут быть сгенерированы:
workbook_spec.md— структура книги и таблицpower_query_steps.pq— шаблон M-кодаrefresh-checklist.md— чеклист обновления
Критерий успеха — корректное обновление при добавлении новых данных без ручных правок и автоматическое выявление ошибок в данных.
Процесс работы
- Определение источников данных (CSV, XLSX, DOCX, PDF) и ключевых бизнес-полей
- Формирование канонической схемы таблицы (типы, обязательные поля, допустимые значения)
- Настройка загрузки данных через Power Query:
- Импорт из папки с объединением файлов
- Обработка отсутствующих колонок
- Нормализация имен столбцов
- Очистка и валидация данных:
- Создание запросов Data_Staging и Data_Clean
- Добавление флагов проверки (например, корректность ID и дат)
- Построение слоя отчетности:
- Сводные таблицы на основе очищенных данных
- Фильтры по году и ISO-неделе
- Добавление листа Refresh Status:
- Время последнего обновления
- Количество строк
- Ошибки запросов
- Последняя доступная неделя
- Остановка и уточнение требований, если:
- Не определены KPI
- Нет стабильного ключа в данных
- Неясны правила определения недели
- Данные из PDF/DOCX плохо извлекаются
Формат результата
Типовой шаблон итогового решения:
WORKBOOK PLAN
- Sheets:
- Data_Staging
- Data_Clean
- Dashboard
- Refresh_Status
- Canonical Schema:
- : | Required? | Validation
- Power Query:
- Ingest query
- Clean query
- Key transformations
- Validation rules
- Pivot design Особенности и ограничения
- По умолчанию решение предлагается в виде плана, без изменения файлов пользователя
- Исключается скрытая потеря данных — все ошибки должны быть явно отображены
- Для PDF и DOCX требуется предварительная конвертация в таблицы
Почему это решение
Подход ориентирован на создание масштабируемых и устойчивых Excel-решений для регулярной отчетности. В отличие от BI-инструментов, он использует привычную среду Excel, обеспечивая автоматизацию и надежность обновлений без усложнения инфраструктуры. :
Файл из источника