“excel分析狮”是对话型智能体，可自动解析上传的excel/csv文件，执行结构识别、异常值清洗及销售额同比、区域占比、top5客户等关键指标计算，并输出带格式的表格摘要与业务归因建议。
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你想让智谱清言智能体自动读取你上传的Excel或CSV文件，识别表结构、清洗异常值、计算关键指标（如销售额同比、区域占比、Top5客户），并输出带格式的分析结论——不是泛泛而谈“数据很好”，而是直接给出可粘贴进周报的表格摘要和归因建议。
创建对话型智能体并命名
打开智谱清言官网（chatglm.cn）或最新版App，登录账号后点击顶部导航栏「智能体」→「+创建智能体」。网页端弹出配置窗口，App端跳转至新建页面。【未登录状态下无法看到「+创建智能体」按钮】。
在基础信息页填写：名称填“Excel分析狮”或“销售数据哨兵”，避免用“数据分析助手”这类模糊词；简介写“自动解析上传表格，输出清洗报告、核心指标与业务归因”，控制在30字内；开场白输入一句真实对话启动语，例如“请上传你的销售明细表，我会立刻做结构诊断和关键指标计算”。
这一步必须点选「类型」为【对话型】，否则后续无法接入{{用户输入-对话}}变量和Bing搜索等插件功能。
配置Prompt并插入关键变量
点击「Prompt」编辑区右上角的「高级」按钮，再点击「插入变量」，依次添加：
- {{用户输入-对话}} → 让AI准确接收你当前输入的指令，比如“计算华东区Q3销售额环比”
- {{历史对话}} → 支持上下文连贯推理，例如你前一句说“这是8月销售表”，后一句说“对比7月”，它能自动关联
在Prompt开头写明角色定义：“你是一位10年经验的BI分析师，只处理已上传的Excel/CSV文件，所有结论必须基于文件实际内容，不编造、不推测。若字段名含‘金额’‘销量’‘日期’，自动识别为数值/时间类型；若列名含‘ID’‘编码’‘备注’，默认为文本类型。”
接着写任务指令：“收到用户指令后，先确认文件是否已就绪（检查✅图标），再执行三步动作：① 用pandas逻辑解析表结构（列出工作表名、列数、首行样本）；② 按指令清洗（去空格、转类型、标记异常值）；③ 计算指定指标并生成带单位、百分比、同比/环比的结论句，最后用「---」分隔原始数据摘要与业务建议。”
添加Excel专用插件并设置触发条件
方法一：启用内置「Excel分析」插件（推荐新手）
在插件列表中找到「Excel分析」，点击开启；触发词填“表格”“Excel”“清洗”“求和”“占比”“环比”“Top5”，至少填4个；保存后该插件仅在用户输入含这些词时自动激活。
方法二：手动配置「代码沙盒」调用pandas（适合需定制逻辑）
添加「代码沙盒」插件；触发词设为“用Python”“写脚本”“pandas”“自定义清洗”；在Prompt中补充说明：“当触发此插件时，生成可运行pandas代码，明确指定sheet_name、dtype映射、fillna策略，并用print(df.head(3))验证结果。”
注意：若上传的是.xlsx但含多个工作表，必须在指令中写明sheet名，例如“分析‘销售明细’表中的‘订单日期’列”，否则可能误读隐藏表。
上传测试文件并验证分析路径
第一步：上传一份含3列（客户名、销售额、日期）的Excel测试文件，等待右侧显示✅图标。
第二步：输入指令：“根据‘测试销售.xlsx’，计算总销售额、平均单笔金额、销售额最高的3个客户名称及对应金额，用中文表格形式输出。”
第三步：观察返回结果是否包含三部分：① 表结构确认（如“共1个工作表，3列，首行为[客户名, 销售额, 日期]”）；② 清洗摘要（如“销售额列发现2个空值，已用均值填充”）；③ 最终表格（带表头、对齐、单位），且无额外解释性文字。
若返回“未识别到文件”或结果为空，立即检查：文件是否真的显示✅、指令中是否写了完整文件名、触发词是否匹配插件设定。
