feat: refactor 30+ skills to Anthropic progressive disclosure pattern

- All SKILL.md files now <500 lines (avg reduction 69%)
- Detailed content extracted to references/ subdirectories
- Frontmatter standardised: only name + description (Anthropic standard)
- New skills: brand-guidelines, spec-coauthor, report-templates, skill-creator
- Design skills: anti-slop guidelines, premium-proposals reference
- Removed non-standard frontmatter fields (triggers, version, author, category)

Plugins affected: infraestrutura, marketing, dev-tools, crm-ops, gestao,
core-tools, negocio, perfex-dev, wordpress, design-media

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-03-12 15:05:03 +00:00
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name: xlsx
description: Criacao, edicao e analise de ficheiros Excel (.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv) — formulas, formatacao, modelos financeiros e integracao com facturacao Moloni.
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# Excel / XLSX Specialist
Skill para manipulacao completa de folhas de calculo seguindo padroes Descomplicar®.
## Quando Usar
- Abrir, ler, editar ou corrigir ficheiros .xlsx, .xlsm, .csv ou .tsv
- Criar nova folha de calculo a partir de dados ou de raiz
- Converter entre formatos tabulares
- Limpar ou reestruturar dados tabulares (linhas malformadas, cabecalhos deslocados, dados residuais)
- Exportar dados do Desk CRM ou Moloni para Excel
- O entregavel final deve ser um ficheiro de folha de calculo
## Quando NAO Usar
- Quando o entregavel e um documento Word, relatorio HTML, script Python isolado ou pipeline de base de dados
- Para integracoes Google Sheets API
- Quando outra skill mais especifica esta disponivel
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# Requisitos para Outputs
## Todos os ficheiros Excel
### Fonte profissional
- Usar fonte consistente e profissional (ex.: Arial, Times New Roman) salvo indicacao contraria
### Zero erros de formula
- Todo ficheiro Excel DEVE ser entregue com ZERO erros de formula (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?)
### Preservar templates existentes (ao actualizar)
- Estudar e reproduzir EXACTAMENTE o formato, estilo e convencoes do ficheiro existente
- Nunca impor formatacao padronizada sobre ficheiros com padroes estabelecidos
- Convencoes do template existente SEMPRE prevalecem sobre estas directrizes
## Modelos financeiros
### Convencoes financeiras Portugal
#### Formato monetario
- **Moeda**: EUR (nunca USD por defeito)
- **Formato numerico**: `#.##0,00 EUR` (separador milhares: ponto, separador decimal: virgula)
- **Exemplo**: 1.234,56 EUR (nao $1,234.56)
- **Negativos**: Parenteses (1.234,56) e nao -1.234,56
- **Formato Excel**: `#.##0,00 €;(#.##0,00 €);"-"`
#### Formato data
- **Padrao**: DD-MM-YYYY (ex.: 06-03-2026)
- **Excel format code**: `DD-MM-YYYY`
- **Nunca**: MM/DD/YYYY
#### Formato percentagem
- Por defeito 0,0% (uma casa decimal)
### Codigo de cores padrao
Excepto se indicado pelo utilizador ou template existente
#### Convencoes standard da industria
- **Texto azul (RGB: 0,0,255)**: Inputs hardcoded, numeros que o utilizador pode alterar para cenarios
- **Texto preto (RGB: 0,0,0)**: TODAS as formulas e calculos
- **Texto verde (RGB: 0,128,0)**: Links a outras folhas dentro do mesmo workbook
- **Texto vermelho (RGB: 255,0,0)**: Links externos a outros ficheiros
- **Fundo amarelo (RGB: 255,255,0)**: Pressupostos-chave ou celulas que precisam de actualizacao
### Formato numerico
#### Regras obrigatorias
- **Anos**: Formatar como texto (ex.: "2024" e nao "2.024")
- **Moeda**: Usar `#.##0,00 €`; SEMPRE especificar unidades nos cabecalhos ("Receita (EUR)")
- **Zeros**: Usar formatacao para apresentar zeros como "-", incluindo percentagens
- **Multiplos**: Formato 0,0x para multiplos de avaliacao (EV/EBITDA, P/E)
### Regras de construcao de formulas
#### Colocacao de pressupostos
- Colocar TODOS os pressupostos (taxas de crescimento, margens, multiplos, etc.) em celulas separadas
- Usar referencias a celulas em vez de valores hardcoded nas formulas
- Exemplo: Usar =B5*(1+$B$6) em vez de =B5*1,05
#### Prevencao de erros de formula
- Verificar que todas as referencias estao correctas
- Verificar erros off-by-one em intervalos
- Garantir formulas consistentes em todos os periodos de projecao
- Testar com edge cases (valores zero, numeros negativos)
- Verificar que nao existem referencias circulares involuntarias
#### Documentacao de hardcodes
- Comentar ou colocar em celulas adjacentes. Formato: "Fonte: [Sistema/Documento], [Data], [Referencia], [URL se aplicavel]"
- Exemplos:
- "Fonte: Relatorio Anual, FY2024, Pagina 45, Nota Receitas"
- "Fonte: Moloni, 06-03-2026, Extracto Vendas"
- "Fonte: Desk CRM, 06-03-2026, Relatorio Clientes"
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# Criacao, edicao e analise de XLSX
## Overview
O utilizador pode pedir para criar, editar ou analisar o conteudo de um ficheiro .xlsx. Existem ferramentas e workflows diferentes para tarefas diferentes.
## Requisitos importantes
**LibreOffice obrigatorio para recalculo de formulas**: O LibreOffice deve estar instalado para recalcular valores de formula usando o script `scripts/recalc.py`. O script configura o LibreOffice automaticamente na primeira execucao, incluindo ambientes sandboxed onde Unix sockets sao restritos (tratado por `scripts/office/soffice.py`).
## Leitura e analise de dados
### Analise com pandas
Para analise de dados, visualizacao e operacoes basicas, usar **pandas**:
```python
import pandas as pd
# Ler Excel
df = pd.read_excel('ficheiro.xlsx') # Default: primeira folha
all_sheets = pd.read_excel('ficheiro.xlsx', sheet_name=None) # Todas as folhas como dict
# Analisar
df.head() # Preview dados
df.info() # Info colunas
df.describe() # Estatisticas
# Escrever Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
## Workflows Excel
## CRITICO: Usar formulas, NAO valores hardcoded
**Usar SEMPRE formulas Excel em vez de calcular valores em Python e hardcoda-los.** Isto garante que a folha permanece dinamica e actualizavel.
### ERRADO - Hardcoding de valores calculados
```python
# Mau: calcular em Python e hardcodar resultado
total = df['Vendas'].sum()
sheet['B10'] = total # Hardcoda 5000
# Mau: calcular taxa de crescimento em Python
growth = (df.iloc[-1]['Receita'] - df.iloc[0]['Receita']) / df.iloc[0]['Receita']
sheet['C5'] = growth # Hardcoda 0.15
# Mau: calculo Python para media
avg = sum(values) / len(values)
sheet['D20'] = avg # Hardcoda 42.5
```
### CORRECTO - Usar formulas Excel
```python
# Bom: deixar Excel calcular a soma
sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
# Bom: taxa de crescimento como formula Excel
sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
# Bom: media usando funcao Excel
sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'
```
Isto aplica-se a TODOS os calculos - totais, percentagens, racios, diferencas, etc. A folha deve poder recalcular quando os dados de origem mudam.
## Workflow comum
1. **Escolher ferramenta**: pandas para dados, openpyxl para formulas/formatacao
2. **Criar/Carregar**: Criar novo workbook ou carregar ficheiro existente
3. **Modificar**: Adicionar/editar dados, formulas e formatacao
4. **Guardar**: Escrever para ficheiro
5. **Recalcular formulas (OBRIGATORIO SE USAR FORMULAS)**: Usar o script scripts/recalc.py
```bash
python scripts/recalc.py output.xlsx
```
6. **Verificar e corrigir erros**:
- O script retorna JSON com detalhes de erros
- Se `status` for `errors_found`, verificar `error_summary` para tipos e localizacoes
- Corrigir os erros identificados e recalcular novamente
- Erros comuns a corrigir:
- `#REF!`: Referencias de celula invalidas
- `#DIV/0!`: Divisao por zero
- `#VALUE!`: Tipo de dados errado na formula
- `#NAME?`: Nome de formula nao reconhecido
### Criar novos ficheiros Excel
```python
# Usando openpyxl para formulas e formatacao
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# Adicionar dados
sheet['A1'] = 'Descricao'
sheet['B1'] = 'Valor'
sheet.append(['Linha', 'de', 'dados'])
# Adicionar formula
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
# Formatacao
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
# Largura da coluna
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
wb.save('output.xlsx')
```
### Editar ficheiros Excel existentes
```python
# Usando openpyxl para preservar formulas e formatacao
from openpyxl import load_workbook
# Carregar ficheiro existente
wb = load_workbook('existente.xlsx')
sheet = wb.active # ou wb['NomeFolha'] para folha especifica
# Trabalhar com multiplas folhas
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
print(f"Folha: {sheet_name}")
# Modificar celulas
sheet['A1'] = 'Novo Valor'
sheet.insert_rows(2) # Inserir linha na posicao 2
sheet.delete_cols(3) # Eliminar coluna 3
# Adicionar nova folha
new_sheet = wb.create_sheet('NovaFolha')
new_sheet['A1'] = 'Dados'
wb.save('modificado.xlsx')
```
## Recalcular formulas
Ficheiros Excel criados ou modificados com openpyxl contem formulas como strings mas nao valores calculados. Usar o script `scripts/recalc.py` para recalcular formulas:
```bash
python scripts/recalc.py <ficheiro_excel> [timeout_segundos]
```
Exemplo:
```bash
python scripts/recalc.py output.xlsx 30
```
O script:
- Configura automaticamente a macro LibreOffice na primeira execucao
- Recalcula todas as formulas em todas as folhas
- Analisa TODAS as celulas a procura de erros Excel (#REF!, #DIV/0!, etc.)
- Retorna JSON com localizacoes e contagens detalhadas de erros
- Funciona em Linux e macOS
## Checklist de verificacao de formulas
Verificacoes rapidas para garantir que as formulas funcionam correctamente:
### Verificacao essencial
- [ ] **Testar 2-3 referencias exemplo**: Verificar que obtem valores correctos antes de construir modelo completo
- [ ] **Mapeamento de colunas**: Confirmar que colunas Excel correspondem (ex.: coluna 64 = BL, nao BK)
- [ ] **Offset de linhas**: Lembrar que linhas Excel sao 1-indexed (DataFrame linha 5 = Excel linha 6)
### Armadilhas comuns
- [ ] **Tratamento de NaN**: Verificar valores nulos com `pd.notna()`
- [ ] **Colunas distantes**: Dados FY frequentemente em colunas 50+
- [ ] **Multiplas correspondencias**: Pesquisar todas as ocorrencias, nao apenas a primeira
- [ ] **Divisao por zero**: Verificar denominadores antes de usar `/` em formulas (#DIV/0!)
- [ ] **Referencias erradas**: Verificar que todas as referencias apontam para celulas pretendidas (#REF!)
- [ ] **Referencias entre folhas**: Usar formato correcto (Folha1!A1) para ligar folhas
### Estrategia de teste de formulas
- [ ] **Comecar pequeno**: Testar formulas em 2-3 celulas antes de aplicar amplamente
- [ ] **Verificar dependencias**: Confirmar que todas as celulas referenciadas existem
- [ ] **Testar edge cases**: Incluir zero, negativos e valores muito grandes
### Interpretar output do scripts/recalc.py
O script retorna JSON com detalhes de erros:
```json
{
"status": "success",
"total_errors": 0,
"total_formulas": 42,
"error_summary": {
"#REF!": {
"count": 2,
"locations": ["Folha1!B5", "Folha1!C10"]
}
}
}
```
## Boas praticas
### Seleccao de biblioteca
- **pandas**: Melhor para analise de dados, operacoes em massa e exportacao simples
- **openpyxl**: Melhor para formatacao complexa, formulas e funcionalidades especificas do Excel
### Trabalhar com openpyxl
- Indices de celula sao 1-based (row=1, column=1 refere-se a celula A1)
- Usar `data_only=True` para ler valores calculados: `load_workbook('ficheiro.xlsx', data_only=True)`
- **Atencao**: Se aberto com `data_only=True` e guardado, as formulas sao substituidas por valores e perdidas permanentemente
- Para ficheiros grandes: Usar `read_only=True` para leitura ou `write_only=True` para escrita
- Formulas sao preservadas mas nao avaliadas — usar scripts/recalc.py para actualizar valores
### Trabalhar com pandas
- Especificar tipos de dados para evitar problemas de inferencia: `pd.read_excel('ficheiro.xlsx', dtype={'id': str})`
- Para ficheiros grandes, ler colunas especificas: `pd.read_excel('ficheiro.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E'])`
- Tratar datas correctamente: `pd.read_excel('ficheiro.xlsx', parse_dates=['coluna_data'])`
## Estilo de codigo
**IMPORTANTE**: Ao gerar codigo Python para operacoes Excel:
- Escrever codigo Python minimo e conciso sem comentarios desnecessarios
- Evitar nomes de variaveis verbosos e operacoes redundantes
- Evitar print statements desnecessarios
**Para os ficheiros Excel em si**:
- Adicionar comentarios em celulas com formulas complexas ou pressupostos importantes
- Documentar fontes de dados para valores hardcoded
- Incluir notas para calculos-chave e seccoes do modelo
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## Integracao Descomplicar
### Acesso a ficheiros via MCP filesystem
```python
# Ler ficheiros do sistema local
mcp__filesystem__read_file(path="/media/ealmeida/Dados/...")
# Listar ficheiros para encontrar spreadsheets
mcp__filesystem__list_directory(path="/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Descomplicar/")
```
### Integracao com Moloni (facturacao)
Para exportar dados de facturacao Moloni para Excel:
```python
# Obter facturas do Moloni
mcp__moloni__moloni_documents_invoices_getall(company_id=..., year=2026)
# Obter produtos
mcp__moloni__moloni_products_products_getall(company_id=..., category_id=...)
# Obter clientes
mcp__moloni__moloni_entities_customers_getall(company_id=...)
```
### Integracao com Desk CRM
Para exportar dados do CRM para Excel:
```python
# Relatorio de clientes
mcp__desk-crm-v3__get_customers(limit=100)
# Relatorio de facturas
mcp__desk-crm-v3__invoice_analytics(period="this_year")
# Relatorio de despesas
mcp__desk-crm-v3__expense_analytics(period="this_year")
```
### Tabela de precos Descomplicar
O ficheiro de referencia de precos esta em:
`/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Descomplicar/Servicos/tabela-geral.csv`
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**Versao**: 1.0.0 | **Autor**: Descomplicar®