每天都有大量的辦公人士在用 Excel 處理資料，像是財務報表、銷售分析、庫存管理，幾乎都離不開它。不過在實際工作中，很多操作其實都是重複的，例如每個月固定匯出 CSV、套用同一套公式、整理差不多的報表，久了真的會有點疲乏。
過去如果想解決這類問題，通常會用 VBA 或 Python 來做自動化，但對一般上班族來說門檻還是不低。VBA 不太好維護，邏輯一複雜就容易亂掉；Python 雖然彈性高，但還要處理環境、學語法，實際上很難在日常工作中普及。
現在比較不一樣的是，多了一種更直覺的方式：可以直接用自然語言讓 AI 幫你完成這些工作。你不需要會寫公式或程式，只要把需求講清楚，例如「把這份銷售資料整理成各地區報表，順便產出圖表」，系統就會自動處理，最後給你一份整理好的結果。
龍蝦（OpenClaw）是怎麼做到的？
龍蝦並不是打開 Excel 幫你一格一格操作，而是直接去讀寫檔案本身。也就是說，當你下指令之後，背後其實是在用程式處理資料，只是這段程式不是你寫的，而是 AI 幫你自動完成。
整個流程大致會是這樣：AI 先理解你的需求，接著選擇適合的工具（像是 Python 或 JavaScript），然後自動產生一段用來處理資料的程式，最後在本機執行，並把結果整理成檔案輸出。整個過程其實都是自動完成的，你只需要把需求講清楚，剩下的就交給它處理就好。是不是很神奇啊！
而且，在實際使用上，不用太擔心檔案格式的問題，常見的資料來源幾乎都可以直接處理，例如：
- CSV（最常見的純資料交換格式）
- Excel（XLSX / XLS）
- ODS（開源試算表格式）
- JSON（常見的 API 資料格式）
基本上不管是從 Excel 匯出的報表，還是從系統 API 拿到的資料，大多都可以直接讀取並進行後續處理，不需要再額外轉檔。像是 Excel 裡很常見的「樞紐分析表」或「圖表產出」，其實也都可以用同樣的方式自動完成。以前這類工作通常是給分析人員或營運人員在做，但現在只要資料結構清楚，其實也可以直接交給系統處理。
樞紐分析表自動建立
例如你有一份從 ERP 匯出的交易明細資料：transactions_2026.xlsx，那麼你就可以叫龍蝦直接讀取原始檔案，然後依照你的需求去整理成樞紐分析表。例如，你可以告訴龍蝦：
- 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
代理會先用 pandas 的 pivot_table 把原始資料整理成樞紐分析表，完成分類與彙總後，再透過 openpyxl 或 SheetJS 把結果寫回 Excel 檔案，並輸出成包含多個工作表的 XLSX 檔。
營收圖表自動產出
另一個常見的場景是圖表產出，在龍蝦的自動化流程裡也可以直接完成。因為實際工作中，老闆通常不只是想看一堆數字，而是希望一眼就看懂整體趨勢。
當 AI 助理讀取 Excel 或 CSV 的營收資料後，就可以自動生成過去 12 個月的折線圖，用來觀察營收走勢；也可以針對不同部門產出長條圖做比較；或是用圓餅圖呈現產品類別的佔比結構。這些圖表都不需要手動一張張去做，而是由龍蝦在執行 Python 程式時自動完成計算與繪圖，最後直接嵌入 Excel 報表輸出，形成一份可以直接交付使用的分析檔案。
例如你有一份 12 個月的營收資料，就可以直接要求系統產出不同類型的圖表：
讀取 /data/2025營收資料.xlsx
產出以下圖表放在不同工作表並嵌入到 Excel 檔案中：
- 折線圖：用來看過去 12 個月的營收趨勢（通常還會加趨勢線）
- 長條圖：用來比較不同部門的營收表現
- 圓餅圖：用來看產品類別的占比
而且可以進一步指定輸出方式，例如：
- 輸出為新的 XLSX 檔案命名為 /data/revenue_charts_202604.xlsx
此外，你還可以指定嵌入 Excel 原生圖表或使用 matplotlib 渲染。使用 Excel 原生圖表方式產生，開啟後還可以再編輯；如果是用繪圖方式，則會以高解析度圖片形式嵌入。
龍蝦 OpenClaw 一鍵部署
OpenClaw Ultra 支援一鍵部署龍蝦的功能，不需要手動安裝依賴或額外配置執行環境，透過簡單的一次性部署流程，就可以完成系統初始化並快速啟動。
如果要開始使用，可以直接前往下載頁面：
https://openclaw.aiondesktop.com/?lang=zh-cht
完整的操作方式與使用教學也有整理成文件，可以參考官方教學說明：
https://openclaw.aiondesktop.com/tutorials/zh-cht/
結論
整體來說，這種用自然語言就能完成 Excel 處理的方式，已經讓很多原本很瑣碎的工作變得簡單不少。以前要自己拉公式、整理資料、做圖表，現在只要把需求講清楚，其實就可以直接交給系統去處理。對日常辦公來說，確實算是省下不少時間，也讓很多重複性的操作變得沒那麼麻煩，慢慢變成「講一句話就幫你做完」的工作型態。