背景
ExcelMind 是一个基于 LLM 的 Excel 智能分析助手:自然语言查询、ECharts 可视化、多表联查。
我 fork 自 Gen-Future/ExcelMind 并持续二次开发,当前 40 个 star、 9 个用户 fork 了我的版本。这篇文章记录 21 个 commit 里的三个主要改动。
改动一:重构 Skills 架构(参考 Claude Code Skills 规范)
原版的技能是硬编码的散装函数,新增一个能力要动主流程。 参考 Claude Code 的 Skills 规范,重构为模块化架构:
- 技能按能力拆分(分析/写入/格式化),每个技能自描述
- 支持动态加载——新增技能不改主流程代码
- 技能的 description 直接参与 LLM 的工具选择,让模型自己决定调哪个
核心思路:把”能做什么”交给技能清单,而不是写死在主逻辑里。 这让后续加功能(CSV、工作表切换)变得只是”加一个技能文件”。
改动二:v2.0 双引擎架构(ExcelDocument)
原版只读不写。v2.0 引入 ExcelDocument 抽象层:
读取引擎(只读查询) + 写入引擎(格式化写入)
↓ 统一封装
ExcelDocument(对 LLM 暴露的接口)写入能力落地为格式化工具:LLM 生成的表格内容可以直接写回 Excel, 不再是”只能看不能改”。这对真实用户场景是质变——分析完顺手改表。
改动三:v2.1 CSV 支持
用户需求:很多数据源是 CSV,不是 Excel。v2.1:
- 支持 .csv 上传与拖拽
- CSV 自动转换为内部工作表处理
- 与 xlsx 走同一套查询/写入管线
其他小改动
- 多 Sheet 工作簿的工作表切换(switch_sheet 工具)
- 修复递归限制问题
- README/LICENSE 重写(补充 fork 声明,尊重上游)
二次开发的心得
- 先读上游的架构,别急着改——双引擎的改动之所以顺利,是因为先理解了原版的单引擎数据流
- 让 LLM 做工具选择,而不是硬编码 if-else——Skills 重构后,加功能的边际成本显著下降
- 真实用户需求驱动版本——CSV 支持来自用户反馈,不是自己拍脑袋
- 诚实标注来源——README 里明确写了 fork 声明和上游链接,这是二次开发的底线
数据
- 40★,9 个 child forks(用户选择 fork 我的版本而非上游)
- 21 个 commit,从 v2.0 到 v2.1.0