尚未安裝 OpenClaw？點此查看一鍵安裝指令
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd
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Key Findings
  • OpenClaw 透過 Coding Agent 能直接讀取、解析並操作 CSV 與 XLSX 檔案——不需要你手動打開 Excel，AI 代理會自主撰寫腳本完成從數據清洗到報表產出的完整流程[6]
  • 結合 SheetJS 等開源函式庫，OpenClaw 可處理包含公式、樞紐分析表、條件格式與多工作表的複雜 Excel 檔案，輸出格式完全相容 Microsoft 365 與 Google Sheets[5]
  • 搭配 Cron 排程功能，可實現「每週一早上 8 點自動產出銷售週報」等無人值守的定期報表工作流——從資料來源讀取到最終報表生成全程零人工介入[10]
  • OpenClaw 處理 Excel 的方式本質上是「寫程式操作檔案」，這意味著它不受 Excel GUI 的效能瓶頸限制，處理十萬行以上的大型資料集同樣高效[8]

一、為什麼用 OpenClaw 處理 Excel？

每天，全球有超過十億人使用試算表軟體處理業務數據。從財務月報、銷售追蹤到庫存管理，Excel 幾乎是所有企業的數據中樞。但問題在於：大量的 Excel 工作是重複性的手動操作——每月從 ERP 匯出 CSV、套用相同的公式、建立相同格式的樞紐分析表、貼上相同的圖表，然後寄給同一批人。[7]

傳統的解決方案是 VBA 巨集或 Python 腳本。但這兩條路都有門檻：VBA 語法陳舊且難以維護；Python 則需要安裝環境、學習 pandas 與 openpyxl 等函式庫。對大多數非工程師的辦公室工作者來說，這些方案的學習成本過高。

OpenClaw 提供了第三條路：用自然語言描述你想做的事，讓 AI 代理自己決定如何完成。[1]

你不需要知道 pandas.read_excel() 的參數怎麼寫，也不需要記住 VLOOKUP 和 INDEX-MATCH 的差異。你只需要告訴 OpenClaw：「把這份 CSV 的銷售數據按地區分組，計算每個地區的平均客單價，然後產出一份帶有長條圖的 Excel 報表。」代理會自己寫好腳本、執行、驗證並交付結果檔案。

以下是 OpenClaw 處理 Excel 相比傳統方案的優勢：

比較面向手動 Excel 操作VBA / Python 腳本OpenClaw AI 代理
學習門檻低（但進階功能複雜）高（需程式能力）極低（自然語言）
重複執行每次手動操作一次撰寫，重複執行一次描述，自動排程
錯誤修正人工排查修改程式碼對話描述問題即可
大檔處理Excel GUI 卡頓高效（無 GUI 負擔）高效（代理寫腳本執行）
跨格式支援需手動轉換需安裝對應函式庫代理自動選用工具

二、OpenClaw 如何「看懂」Excel

要理解 OpenClaw 操作 Excel 的原理，需要先釐清一個關鍵點：OpenClaw 不是打開 Excel 應用程式來操作檔案。它的 Coding Agent 會撰寫程式碼，透過程式庫直接讀寫檔案格式。[6]

2.1 支援的檔案格式

OpenClaw 的 Coding Agent 能處理以下試算表格式：

2.2 底層機制：Coding Agent + 檔案操作

當你請 OpenClaw 處理一份 Excel 檔案時，代理的執行流程如下：

  1. 分析指令：理解你的自然語言請求（例如「分析銷售資料並找出成長最快的產品類別」）
  2. 規劃步驟：決定需要哪些工具與函式庫（例如 Node.js + SheetJS，或 Python + openpyxl）
  3. 撰寫腳本：自動產生處理腳本，包含讀檔、資料處理、輸出邏輯
  4. 執行與驗證：在本機環境執行腳本，檢查輸出結果是否正確
  5. 交付結果：回報分析結論，並在指定路徑輸出處理後的檔案

核心依賴的程式庫包括 SheetJS（xlsx）用於 JavaScript 環境[5]，以及 openpyxl 或 pandas 用於 Python 環境。代理會根據任務複雜度與系統環境自動選擇最合適的工具鏈。

2.3 一個最簡範例

假設你的桌面上有一份 sales_q4.csv，你想快速了解資料概況。只需在 OpenClaw CLI 中輸入：

「讀取 ~/Desktop/sales_q4.csv，告訴我：
1. 總共有多少筆記錄？
2. 欄位有哪些？
3. 營收欄位的總和、平均值和最大值是多少？」

代理會自動讀取 CSV、分析結構、計算統計值，然後以清楚的文字摘要回覆你。整個過程通常在 10 秒內完成。

三、10 個實戰場景與完整指令範例

以下每個場景都包含可直接使用的 OpenClaw 指令。你可以根據自己的檔案路徑與欄位名稱調整內容。[2]

場景 1：CSV 讀取與快速分析

情境：你剛從公司的 ERP 系統匯出了一份 CSV 銷售資料，想快速理解資料概況再決定下一步。

「讀取 /data/export/erp_sales_202602.csv，
執行以下分析：
- 資料筆數與欄位清單
- 每個欄位的空值比例
- 數值欄位的基本統計（平均、中位數、標準差）
- 日期欄位的範圍
把結果整理成一份 Markdown 表格」

代理會用 Python 的 pandas 讀取檔案，自動偵測編碼（UTF-8 或 Big5），計算統計值，並以結構化格式回覆。如果 CSV 使用非標準分隔符號（如分號或 Tab），代理也會自動偵測。

場景 2：智慧公式生成

情境：你有一份員工考勤表，需要根據複雜的加班規則計算薪資。

「讀取 ~/Documents/考勤表_二月.xlsx，
根據以下規則在新欄位計算應付薪資：
- 基本時薪 × 正常工時
- 平日加班前 2 小時 × 1.34 倍
- 平日加班超過 2 小時 × 1.67 倍
- 假日加班 × 2 倍
把結果寫入原檔案的新欄位『應付薪資』，
同時在最後一列加總所有員工的薪資總額」

代理不只會計算數值——它會直接在 XLSX 檔案中寫入 Excel 公式（如 =IF(D2>8, (D2-8)*B2*1.34, 0)），讓你在 Excel 中打開後仍能看到公式而非硬編碼數值。[4]

場景 3：樞紐分析表建立

情境：你需要從原始交易明細中建立多維度的樞紐分析表。

「讀取 /data/transactions_2026.xlsx，
建立一份樞紐分析表：
- 列：產品類別
- 欄：月份（1月到12月）
- 值：營收加總
- 加入列合計與欄合計
輸出為新的 XLSX 檔案 /data/pivot_report_2026.xlsx，
第一個工作表放樞紐表，第二個工作表放原始資料」

代理會使用 pandas 的 pivot_table 功能處理資料，然後透過 openpyxl 或 SheetJS 輸出帶有多工作表的 XLSX 檔案。[5]

場景 4：圖表產出

情境：老闆要的不只是數字，還要視覺化圖表。

「讀取 /data/monthly_revenue.xlsx，
產出以下圖表並嵌入到 Excel 檔案中：
1. 折線圖：過去 12 個月的營收趨勢（附趨勢線）
2. 長條圖：各部門營收對比
3. 圓餅圖：產品類別佔比
每個圖表放在獨立的工作表中，
檔案命名為 /data/revenue_charts_202602.xlsx」

代理會使用 Python 的 matplotlib 或 openpyxl 的原生圖表功能，將圖表直接嵌入 Excel 檔案。如果你指定嵌入 Excel 原生圖表，開啟後圖表是可編輯的。若使用 matplotlib 渲染，則會嵌入為高解析度圖片。

場景 5：多檔彙整

情境：每個業務員各自回報一份 Excel 銷售報表，你需要彙整成一份總表。

「讀取 /data/sales_reports/ 資料夾中的所有 .xlsx 檔案，
每份報表的結構相同（業務員、客戶、產品、數量、金額），
執行以下操作：
1. 將所有檔案合併為一份總表
2. 從檔名中提取業務員姓名，加入『業務員』欄位
3. 移除重複的交易記錄（以訂單編號判斷）
4. 按金額由大到小排序
5. 輸出到 /data/consolidated_sales_202602.xlsx」

代理會遍歷資料夾中的所有 Excel 檔案，逐一讀取後合併為一個 DataFrame，進行去重與排序，最後輸出為整合後的單一檔案。[6]

場景 6：異常值偵測

情境：財務部門懷疑費用報銷表中有異常項目，需要快速篩選。

「分析 /data/expense_claims_q1.xlsx，
使用以下規則偵測異常值：
1. 單筆金額超過該類別平均值 3 個標準差
2. 同一人同一天提交超過 3 筆報銷
3. 週末或假日的報銷記錄
4. 備註欄位為空但金額超過 5000
把所有可疑記錄標記為紅色背景，
產出一份 /data/expense_audit_q1.xlsx，
第一個工作表是異常記錄摘要，
第二個工作表是完整資料（含標記）」

代理會計算統計閾值、應用篩選規則，並使用 openpyxl 的條件格式功能為可疑記錄添加紅色背景。最終輸出的 Excel 檔案打開後就能直觀看到哪些記錄需要複查。

場景 7：專業報表排版

情境：你需要產出一份格式精美的報表，直接呈交給客戶或主管。

「讀取 /data/raw_report.xlsx 的資料，
產出一份專業排版的報表 /data/client_report_202602.xlsx：
- 第一行：公司 Logo 佔位（合併 A1:D1，行高 60）
- 第二行：報表標題「2026年第一季營運報告」，粗體 16pt
- 第三行：日期與版本號
- 資料表格：表頭深藍底白字，奇偶列交替灰底
- 數字欄位千分位格式，金額加入 NT$ 前綴
- 最後列加總列：粗體底線
- 設定列印範圍、凍結窗格（鎖定表頭）
- 頁首加入公司名稱、頁尾加入頁碼」

這個場景展現了 OpenClaw 處理 Excel 排版的精細程度。代理會逐一設定儲存格樣式、合併儲存格、條件格式、列印設定等，產出的檔案在 Excel 中打開就是完成品。[4]

場景 8：跨語言翻譯

情境：你收到一份日文的產品規格表，需要翻譯成繁體中文。

「讀取 /data/product_spec_jp.xlsx，
這是一份日文的產品規格表。
執行以下操作：
1. 保留原始資料在第一個工作表
2. 建立第二個工作表『中文版』
3. 翻譯所有日文內容為繁體中文（保留數字與單位不翻譯）
4. 欄位名稱也翻譯
5. 保持與原始表格相同的排版格式
輸出為 /data/product_spec_tc.xlsx」

代理會逐儲存格讀取日文內容，透過 LLM 進行翻譯，再寫入新工作表。由於翻譯是在 LLM 層級完成，翻譯品質遠超傳統機器翻譯，特別是在專業術語和語境理解方面。[8]

場景 9：資料清洗

情境：從外部系統匯入的客戶資料品質參差不齊，需要清洗後才能匯入 CRM。

「清洗 /data/customer_import.csv 的資料：
1. 電話號碼：統一格式為 09XX-XXX-XXX
2. 地址：補齊縣市、鄉鎮區（如果只有路段）
3. Email：驗證格式是否正確，標記無效的
4. 姓名：移除多餘空格，統一全形半形
5. 重複記錄：以 Email 或電話判斷，保留最新的
6. 空值處理：關鍵欄位（姓名、電話）為空的移到錯誤清單
輸出兩份檔案：
- /data/customer_clean.csv（清洗後的有效資料）
- /data/customer_errors.csv（需人工處理的問題記錄）」

資料清洗是最能展現 AI 代理優勢的場景之一。傳統方式需要寫大量的正則表達式和條件判斷，而 OpenClaw 能透過自然語言理解「統一格式」的意圖，自主決定具體的清洗規則。[3]

場景 10：定期報表自動化

情境：每週一需要從資料庫匯出數據、產出週報、寄給團隊。

「建立一個自動化工作流：
1. 讀取 /data/weekly_export/ 中最新的 CSV 檔案
2. 與上週的數據進行對比分析
3. 產出 Excel 週報，包含：
   - 本週 KPI 摘要（表格）
   - 與上週對比的變動百分比（條件格式：成長綠色、衰退紅色）
   - 趨勢圖表
   - 異常項目列表
4. 儲存到 /data/reports/weekly_report_YYYYMMDD.xlsx
5. 把上週的檔案移到 /data/reports/archive/」

這個場景結合了讀取、分析、排版、圖表和檔案管理。單次手動執行就已經很有價值；搭配 Cron 排程後更能實現完全自動化（見下節）。[10]

四、進階：Cron 排程自動產報

上述十個場景中的任何一個，都可以透過 OpenClaw 的 Cron 功能設定為定期自動執行。[10] 這是讓 Excel 自動化從「省力」升級為「無人值守」的關鍵一步。

4.1 設定每週自動週報

# 每週一早上 8:00 自動執行
openclaw cron add \
  --schedule "0 8 * * 1" \
  --message "讀取 /data/weekly_export/ 中最新的 CSV，與上週資料對比，產出 Excel 週報到 /data/reports/weekly_report_$(date +%Y%m%d).xlsx，內含 KPI 摘要表格、對比變動百分比（成長綠色/衰退紅色）、趨勢圖表與異常項目清單"

4.2 設定每月財務報表

# 每月 3 日上午 9:00（等月初資料入帳完畢）
openclaw cron add \
  --schedule "0 9 3 * *" \
  --message "從 /data/finance/ 讀取本月的收入與支出 CSV，產出月度財務報表 /data/reports/finance_monthly_$(date +%Y%m).xlsx，包含損益表、費用分類佔比圓餅圖、與上月對比的變動分析，格式要專業可直接呈交給董事會"

4.3 排程管理

# 查看所有排程中的報表任務
openclaw cron list

# 暫停特定任務（例如春節期間）
openclaw cron disable TASK_ID

# 恢復執行
openclaw cron enable TASK_ID

搭配 Telegram 整合，每次報表產出後，代理會自動傳送完成通知和檔案位置到你的手機。你甚至可以設定條件通知：「只在 KPI 低於目標值時通知我」，避免被正常報表淹沒。

五、進階：Hooks 觸發工作流

除了時間排程的 Cron，OpenClaw 的 Hooks 機制允許你設定事件觸發的自動化工作流。[9] 應用在 Excel 場景中，最常見的模式是「檔案出現 → 自動處理」。

5.1 監控資料夾的新檔案

在 OpenClaw 的 Hooks 設定中，你可以配置檔案系統監控：

# openclaw.json Hooks 設定範例
{
  "hooks": {
    "file_watch": {
      "path": "/data/incoming/",
      "pattern": "*.csv",
      "action": "讀取新進的 CSV 檔案，執行資料品質檢查（空值比例、格式驗證、數值範圍），如果品質通過則自動轉換為標準格式並移到 /data/processed/；如果品質不合格則移到 /data/quarantine/ 並通知我"
    }
  }
}

這個模式特別適合 ETL（Extract-Transform-Load）工作流：外部系統定期將 CSV 匯出到指定資料夾，OpenClaw 偵測到新檔案後自動清洗、轉換、載入。

5.2 鏈式工作流

你可以將多個 Hooks 串接起來，形成完整的處理管線：

  1. Hook 1：偵測到 /data/incoming/*.csv → 執行資料清洗 → 輸出到 /data/cleaned/
  2. Hook 2：偵測到 /data/cleaned/*.csv → 執行分析與報表生成 → 輸出到 /data/reports/
  3. Hook 3：偵測到 /data/reports/*.xlsx → 透過 Telegram 通知並附上檔案摘要

每一步都由獨立的 Hook 觸發，代理自主完成該步驟的所有操作。如果任何一步失敗，後續步驟不會被觸發，代理會將錯誤通知你。[9]

六、效能考量與大檔處理

當你的 Excel 檔案從幾百行成長到幾十萬行甚至上百萬行時，效能就變成關鍵議題。以下是讓 OpenClaw 高效處理大型資料集的策略。

6.1 檔案大小與記憶體

資料規模典型檔案大小建議策略
< 10,000 行< 5 MB直接處理，無需特殊配置
10,000–100,000 行5–50 MB使用串流讀取，避免一次載入全部
100,000–1,000,000 行50–500 MB分批處理，考慮改用 CSV 而非 XLSX
> 1,000,000 行> 500 MB建議改用資料庫，Excel 非最佳工具

6.2 大檔處理指令範例

「處理 /data/big_dataset.csv（約 50 萬行），
但記憶體有限，請使用串流或分批方式：
- 每次讀取 50,000 行
- 逐批計算統計值後合併結果
- 不要一次將整個檔案載入記憶體
輸出摘要統計到 /data/big_dataset_summary.xlsx」

代理會自動使用 pandas 的 chunksize 參數或 Node.js 的串流 API 來處理大檔案，確保不會因記憶體不足而崩潰。

6.3 格式選擇的影響

CSV 與 XLSX 在大檔案場景下的效能差異顯著：

建議的最佳實踐：中間處理階段使用 CSV（快），最終報表輸出使用 XLSX（美觀、功能完整）。

七、企業部署模式

當你的團隊有多人需要使用 OpenClaw 處理 Excel 時，需要考慮以下部署模式：

7.1 共享資料夾 + 中央代理

最簡單的團隊部署方式：

  1. 設定一台伺服器運行 OpenClaw Gateway[1]
  2. 將共享網路磁碟掛載到伺服器上
  3. 團隊成員將需要處理的檔案放入指定資料夾
  4. Hooks 自動偵測並處理新檔案
  5. 處理完成後輸出到另一個共享資料夾

7.2 權限與安全

企業環境中處理 Excel 資料需要注意：

7.3 與現有系統整合

OpenClaw 的 Excel 自動化可以整合到企業現有的工作流中：

八、疑難排解

以下是使用 OpenClaw 處理 Excel 時最常遇到的問題與解決方案：

問題 1：CSV 編碼錯誤（亂碼）

症狀：讀取 CSV 後中文變成亂碼。

原因：台灣企業系統常匯出 Big5 編碼的 CSV，而代理預設使用 UTF-8。

「讀取 /data/erp_export.csv 時使用 Big5 編碼，
如果 Big5 也不行，嘗試 cp950 或 GB18030」

問題 2：XLSX 檔案包含巨集

症狀：代理無法正確讀取 .xlsm 檔案。

解法：SheetJS 和 openpyxl 能讀取含巨集的 XLSX，但不會執行巨集。[5] 如果你的需求涉及巨集執行，需明確告知代理：

「讀取 /data/report.xlsm 的資料（忽略巨集），
只提取工作表 '銷售明細' 的資料內容」

問題 3：公式未被計算

症狀：寫入 XLSX 的公式在打開 Excel 前顯示為 0 或空白。

原因：程式庫寫入的是公式字串，計算值需要 Excel 打開後才會觸發。

「在寫入公式的同時，也計算並寫入快取值（cached value），
這樣在 Excel 打開前就能看到正確的數值」

問題 4：大量 API Token 消耗

症狀：處理大型 Excel 時 LLM 的 Token 用量暴增。

原因：代理將整個檔案內容傳送給 LLM 進行分析。

解法：在指令中要求代理先用腳本處理資料，只將摘要結果傳給 LLM：

「處理 /data/large_file.csv 時，
先用 Python 腳本計算統計值，
不要把原始資料傳給 AI——只傳摘要結果讓 AI 分析」

問題 5：日期格式混亂

症狀：Excel 中的日期被讀取為數字（如 44927）或格式錯誤。

原因：Excel 內部用序列號儲存日期。[4]

「讀取 Excel 時，將日期序列號轉換為 YYYY-MM-DD 格式，
台灣地區的日期格式優先用 YYYY/MM/DD」

結語

Excel 不會消失——它仍然是全球最普及的數據處理工具。但圍繞 Excel 的重複性手動操作應該消失。OpenClaw 讓你用自然語言取代繁瑣的手動步驟，將「每月花三天做報表」變成「每月花三分鐘審核報表」。[7]

從最簡單的 CSV 快速分析開始，逐步擴展到公式生成、樞紐表建立、圖表產出，最終結合 Cron 排程和 Hooks 觸發，建立完全自動化的報表工作流。這條路徑不需要你學會任何程式語言——只需要清楚描述你想要的結果。

如果你還沒有安裝 OpenClaw，回到本文頂部的安裝區塊即可一鍵開始。如果你已經在使用 OpenClaw，試著把你手邊最耗時的 Excel 任務丟給代理——結果可能超出你的預期。[1]

更多 OpenClaw 實戰教學，請參閱：《OpenClaw 實戰案例集》、《Cron 自動排程指南》，以及《Coding Agent 完全指南》。