excel-to-report

This skill should be used when the user asks to "엑셀 분석 보고서 만들어줘", "데이터 종합 분석해줘", "파일들 연결해서 분석해줘", "원인 분석 PPT 만들어줘", "이번 달 실적 분석해줘", "불량 원인 찾아줘", "경영진 보고용 PPT", "데이터 분석 보고서", "excel analysis report", "

SKILL.md

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Excel-to-Report

여러 엑셀 파일을 입력받아 오딧 → 클리닝 → 크로스파일 분석 → 문제점 탐지 → 근본원인 분석 → 차트 시각화 → PPT 보고서까지 자동 생성합니다.

WHEN TRIGGERED - EXECUTE IMMEDIATELY

이 스킬이 트리거되면 Phase 1부터 순서대로 실행한다. 사용자가 폴더/파일 경로를 이미 제공했으면 바로 시작, 아니면 경로를 물어본다.

Preflight: Dependency Check

python3 -c "import openpyxl" 2>/dev/null || python3 -m pip install --break-system-packages openpyxl
python3 -c "import matplotlib" 2>/dev/null || python3 -m pip install --break-system-packages matplotlib
python3 -c "import pptx" 2>/dev/null || python3 -m pip install --break-system-packages python-pptx
python3 -c "import pandas" 2>/dev/null || python3 -m pip install --break-system-packages pandas

Phase 1: INGEST & AUDIT (수집 · 오딧 · 클리닝)

Type: script + prompt

Step 1-1: 파일 탐색 및 확인

  1. 지정된 경로에서 .xlsx, .xls, .csv 파일을 Glob으로 탐색
  2. 파일 목록을 사용자에게 제시:
    분석 대상 파일 N개를 확인했습니다:
1. 파일명.xlsx (시트 N개, 행 N개)
2. ...
이 파일들로 진행할까요?

GATE 1: 사용자 승인 없이 다음 단계 진행 금지.

Step 1-2: 오딧

Python 스크립트(Bash)로 각 파일에 대해 자동 실행:

검사 항목 방법
수식 에러 #REF!, #VALUE!, #N/A, #DIV/0! 탐지
합계 검증 소계/합계 행의 값 ≠ 상세 행의 합산
비율 검증 퍼센트 값 ≠ 분자/분모 계산값
크로스시트 같은 워크북 내 시트 간 동일 항목 수치 불일치
크로스파일 파일 간 동일 항목(매출, 생산량 등) 수치 불일치
구조 이슈 병합셀 수, 숨겨진 행/열, 수식 유무, 혼합 타입 열

결과를 심각도별(Critical/Warning/Info) 테이블로 보고.

Step 1-3: 클리닝

오딧 결과를 기반으로 AI 가독성 클리닝 실행:

  • 병합셀 해제 → 빈 셀에 원래 값 채우기
  • 퍼센트 문자열("30.9%") → 숫자(0.309) 변환
  • datetime 객체 → "YYYY-MM-DD" 문자열 정규화
  • 소계/합계 행 구분을 위한 row_type 컬럼 추가 (data/subtotal/total)
  • 클린 파일은 _clean.xlsx 접미사로 원본 보존 + 별도 저장

원본 파일은 절대 수정하지 않는다.

Phase 2: CONNECT & DETECT (연결 · 탐지 · 원인분석)

Type: script + prompt

Step 2-1: 크로스파일 연결 분석

클린 데이터를 기반으로 Python으로 크로스파일 집계:

  • 일별/주별/월별 집계 (생산, 불량, 재고, 판매, 손익 등)
  • 라인별/제품별/거래처별 분해
  • 파일 간 동일 지표 비교 (매출: 경영현황 vs 판매현황 등)

Step 2-2: 문제 시점 탐지

통계적 이상치 및 패턴 이탈 탐지:

  • 달성률/불량률/이익률 등 핵심 지표의 시계열 이상치
  • 주별 비교에서 분기 평균 대비 ±1.5σ 초과 구간
  • 전월 대비 급변(±20% 이상) 시점

탐지 결과를 "문제 시점 목록"으로 정리.

Step 2-3: 근본원인 구조 분석

LLM이 담당 — 데이터 패턴에서 인과관계 가설을 생성:

  • Level 0 (외부 환경) → Level 1 (1차 대응) → Level 2 (생산 충격) → Level 3 (실적 영향) → Level 4 (경영 결과)
  • 모든 인사이트에 출처 파일명 + 근거 수치 필수
  • 데이터 근거 없는 추정은 **"데이터 미확인 가설"**로 명시
  • references/기준값.md가 있으면 판단 기준으로 참조

GATE 2: 근본원인 가설을 사용자에게 제시하고 승인/수정 요청.

근본원인 분석 가설입니다:
1. [외부] ...
2. [1차 영향] ...
3. [경영 결과] ...
수정하거나 추가할 내용이 있으신가요?

Phase 3: VISUALIZE (시각화)

Type: script

확정된 분석 결과를 기반으로 matplotlib 차트 자동 생성.

기본 차트 세트 (6종)

# 차트 용도
1 KPI 대시보드 핵심 지표 월별 비교 (카드 + 막대)
2 위기 타임라인 듀얼축 라인 + 이벤트 마커 (인과 시각화)
3 비용 구조 100% 누적 막대 (비용 비중 변화)
4 라인/부문 비교 그룹 막대 (피해 vs 정상 비교)
5 폭포(Waterfall) 이익 변동 요인 분해
6 회복 추적 불릿/게이지 (기준선 대비 현재 위치)

차트 생성 규칙

  • 한글 폰트 자동 감지 (우선순위):

    1. Windows/WSL: /mnt/c/Windows/Fonts/malgun.ttf (맑은 고딕)
    2. macOS: Apple SD Gothic Neo (system font)
    3. Linux: Nanum Gothic (apt install fonts-nanum)
    4. 최종 fallback: DejaVu Sans (한글 깨질 수 있음, 경고 출력)

    Python helper 권장:

    import os, matplotlib.font_manager as fm

def get_korean_font():
    candidates = [
        "/mnt/c/Windows/Fonts/malgun.ttf",  # WSL
        "C:/Windows/Fonts/malgun.ttf",      # Windows native
    ]
    for path in candidates:
        if os.path.exists(path):
            return fm.FontProperties(fname=path).get_name()

    for name in ["Apple SD Gothic Neo", "AppleGothic",  # macOS
                 "NanumGothic", "Nanum Gothic",          # Linux
                 "Malgun Gothic"]:                       # Windows installed
        try:
            fm.findfont(name, fallback_to_default=False)
            return name
        except Exception:
            continue
    return "DejaVu Sans"  # last resort

plt.rcParams["font.family"] = get_korean_font()
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

  • DPI: 150 (보고서용 고해상도)

  • 색상: 문제 시점은 빨강, 정상은 파랑, 목표선은 점선

  • 차트 제목 = 인사이트 (예: "2월 영업이익 79% 감소")

  • charts/ 폴더에 PNG로 저장

분석 내용에 따라 차트 종류와 수를 LLM이 판단하여 조정.

Phase 4: REPORT (PPT 보고서)

Type: script + prompt

Step 4-1: 슬라이드 구성 확인

GATE 3: PPT 생성 전 슬라이드 구성을 사용자에게 제시.

보고서 슬라이드 구성:
1. 표지
2. Executive Summary (3카드 요약)
3. KPI 대시보드
4. 위기 타임라인
5. 부문별 비교
6. 비용 구조 분석
7. 이익 변동 분석
8. 회복 추적
9. 시사점 및 조치 사항
추가/수정할 내용이 있으신가요?

Step 4-2: PPT 생성

python-pptx로 슬라이드 조립:

  • 와이드스크린 16:9 (13.333" x 7.5")
  • 표지: 제목 + 소속 + 기준일 (CLAUDE.md 담당자 정보 참조)
  • 차트 슬라이드: 이미지 삽입 + 하단 인사이트 박스
  • 시사점 슬라이드: 단기/중기/확인필요 3분할 레이아웃
  • 모든 수치에 출처 명시
  • 크로스체크 포인트가 있으면 별도 표시

Step 4-3: 저장 및 보고

reports/YYYY-MM-DD_{주제}_분석보고서.pptx

최종 산출물 목록을 사용자에게 보고:

  • PPT 보고서 (핵심)
  • 클린 엑셀 파일 (_clean.xlsx)
  • 차트 이미지 (charts/)
  • 크로스체크 포인트 목록

Edge Cases

상황 대응
파일이 1개뿐 크로스파일 분석 건너뛰고, 단일 파일 심층 분석으로 전환
파일이 10개 초과 "파일이 많습니다. 핵심 파일 5~7개를 선택해주세요" 안내
컬럼명이 파일마다 다름 오딧 단계에서 스키마 비교표 제시 후 사용자에게 매핑 확인
기간이 파일마다 다름 날짜 범위 불일치 경고 + 공통 기간만 분석할지 사용자 선택
데이터가 비어있음 해당 파일 제외하고 진행할지 사용자 확인
차트 생성 실패 (폰트 등) 기본 폰트로 fallback, 경고만 표시하고 계속 진행

금지 사항

  • 원본 파일 수정 금지 (항상 _clean.xlsx로 별도 저장)
  • 데이터에 없는 수치를 생성(할루시네이션)하지 않는다
  • 상관관계를 인과관계로 단정하지 않는다 (가설로 제시)
  • 예측/예보 수치를 제시하지 않는다 (과거 데이터 분석만)
  • 사용자 승인 없이 PPT를 저장하지 않는다

Integration Points

  • references/기준값.md: 정상/주의/경고 판단 기준으로 참조
  • references/보고서양식.md: PPT 양식이 있으면 해당 양식 준수
  • CLAUDE.md 담당자 정보: 표지 소속/이름에 반영
  • audit-xls 스킬: Phase 1 오딧 로직의 기반
  • clean-data-xls 스킬: Phase 1 클리닝 로직의 기반
  • data-analyst 스킬: 단일 파일 분석은 data-analyst로 라우팅
  • cross-check 스킬: 크로스체크 포인트 검증에 활용 가능

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