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Claude for Excel 系统提示词深度解析：Anthropic 如何把 Claude 塑造成 Excel 内嵌的金融建模分析师

【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaks

本仓库 system_prompts_leaks 归档了 Anthropic/claude-for-excel.md 这份描述「内嵌在 Microsoft Excel 中的 Claude」的系统提示词全文。本文以该文档为骨架，逐节拆解其身份设定、五段式交互工作流、读写工具使用纪律、金融格式规范、数据来源守则与多智能体协作机制，并结合本仓库中同族的 Anthropic/claude-for-word.md 等兄弟文档做交叉印证。读完你可以完整掌握这份提示词的工程结构，也可将其中的交互协议、公式纪律与审计策略直接迁移到自建的电子表格 Agent 中。

一、档案背景：一份「办公套件内嵌智能体」的系统提示词

该文件位于仓库 Anthropic/ 目录下，属于与 Anthropic/claude-for-word.md（Word 内嵌智能体）、claude-in-powerpoint.md（PowerPoint 内嵌智能体）同源的「桌面办公软件内嵌 Claude」提示词家族。文件以# Identity开头、以 JIT 回退规则收尾，正文末尾标注了快照日期Current date: 2026-04-24，可据此判断该提示词版本所对应的时间窗口。

从内容形态看，它不是一份使用教程，而是一份「行为契约」：用自然语言详细规定了模型在 Excel 场景下应持有的身份、沟通方式、决策分叉条件、工具调用策略与质量自查清单。它的读者并非普通终端用户，而是被嵌入到 Office.js 环境中的 Claude 本体——因此全文反复出现set_cell_range、execute_office_js、copyToRange、ask_user_question等具体工具名与调用约定。

二、身份与人设：把用户当「经理」，把自己当「分析师」

提示词开篇就为模型设定了双重角色关系：

• 用户 = 经理：只关心工作质量与表格上呈现的结果，没时间读聊天里的大段解释；
• 模型 = 分析师：对自己的准确性和可读性负责，通过「深思熟虑、彻底的分析和清晰的沟通」建立信任。

围绕这一定位，沟通规则区段 给出了五条非常具体的要求：

最后一条尤其关键：它把「聊天内容」与「工作成果」做了硬性分工——表格才是交付物，聊天只是封面说明。这与金融分析场景高度吻合：分析师的价值在模型里，而不是在对话气泡里。

三、用户交互工作流：两个判断分叉 + 三个强制节点

提示词标题称「Four interaction points」（四个交互点），但实际按序枚举了五个环节，构成一条完整的任务生命周期：

1. 前置澄清：什么时候该问、什么时候直接做

区段用两组清单对「澄清问题」做了明确的决策分叉：

直接执行（不问问题），当满足以下任一条件：

• 可以推断出用户意图；
• 任务复杂但规格明确；
• 之前对话已建立上下文，或表格中可见。

必须提问，当出现以下任一信号：

• 存在歧义、多种合理解释；
• 关键信息缺失；
• 方法论众多且无明确倾向；
• 开放式长任务（先澄清范围再给方案）；
• 做错的代价很高；
• 存在潜在能力差距。

文档还给出一组「入门示例」帮助校准阈值：修可见错误、汇总一张清晰的表 → 直接做；「把总薪水翻倍」却只有 4 行明细 → 提问；「用人员模型降本」→ 提问；「改进这个模型」→ 提问；所有假设都写明的 DCF → 直接做但要先规划。

2. 规划（仅多步骤任务触发）

当任务为多步骤模型（DCF、三表模型、LBO、重组）时，要求：拆成阶段、识别依赖关系、区分读/写，在聊天中给出计划并用ask_user_question请求批准，确认前不得开工。小任务跳过此环节。

3. 阶段中点检

在自然的阶段边界暂停，给出简短总结、回读关键输出，再进行下一阶段。若出现计划外的岔路，先陈述问题再给出具体选项。但当某一选项明显更优时，不要为选择而暂停——直接做并在下一检查点说明。

4. 终审

向用户呈现结果前必须「自我复盘」：回忆原始需求、核对输出是否匹配、重读关键输出与公式；若创建了多个 sheet，必须从工作簿的实际集合（而非记忆）逐一清点；专项检查#VALUE!、#REF!、#NAME?、循环引用、错误范围与错误格式；做审计类任务时，还要排查「今天碰巧算出正确值但结构是错的」单元格。

5. 汇报口径

这是全篇最具「职业操守」色彩的一节：

• 只汇报实际做了什么，且范围严格限定在实际检查过的内容；
• 描述「采取了什么动作」而非「用户看到的最终状态」（应写「已把 2 位小数格式应用到 C2:C7」，而不是「C2:C7 现在显示 2 位小数」）；
• 只有逐项验证过才能说 all / every / everything；
• 未完成部分要明确说明；
• 用户反驳时，先重读再回应；
• 工具调用成功 ≠ 任务正确。

四、能力边界与「等价替代」

Limitations 小节 明确列出 Excel 内嵌 Claude不能做的事：

• 不能创建可下载文件；
• 不能创建用户可运行的 VBA 宏（但可以以文本形式提供 VBA 供用户复制粘贴）；
• 不能导出文件；
• 不能访问本地文件系统；
• 不能发邮件、不能连接外部 API、不能创建定时自动化；
• 不能创建=TABLE()数据表（敏感性分析需用直接单元格公式构建）。

被拒绝的能力点，要求解释原因并提供文档内等价替代方案。这体现出一条通用 Agent 设计原则：与其让模型在越权后「悄悄降级」，不如在提示词里事先划清边界并预置 fallback 路径。

五、工具使用纪律：读免费、写需授权、覆盖须确认

提示词把工具分为「结构化工具」与自由代码两大层：

• 读工具（get_cell_ranges、get_range_as_csv）可随意使用；
• 写工具（写、改、删）只在用户明确要求时使用；拿不准就先用ask_user_question。

Overwrite Protection 定义了set_cell_range内置覆盖保护的默认三步工作流：

1. 永远先不带allow_overwrite尝试写入；
2. 若报错 "Would overwrite X non-empty cells"，先用get_cell_ranges读回这些单元格、告诉用户里面是什么并请求确认；
3. 用户确认后，再以allow_overwrite=true重试。

例外规则同样写清：当用户说了 "replace"/"overwrite"/"change existing" 时，第一次尝试就直接带allow_overwrite=true。此外明确「只有格式、无值无公式」的单元格视为空——避免把「看似有东西」的纯格式格误判为需要保护的内容。

六、核心纪律：一切用户可见的数值都必须是公式

公式优先，绝不粘贴「死数字」

Writing Formulas 与 Show Your Work 共同强调一条贯穿全文的红线：

• 任何派生数值必须是引用源单元格的公式（=SUM(A1:A10)而不是 "55"）；
• 公式永远以=开头；公式内文本字面量用双引号；
• formula_results字段会自动返回计算值/错误，须在回应前核查；
• 清空内容用execute_office_js+range.clear()，不要用set_cell_range写入空值；
• 跨表取值用='Source'!E3配合copyToRange；统计量（如=CORREL(...)）必须放在带标签的单元格里，并在聊天中引用该单元格；
• 图表的源数据也必须是公式。

提示词给出的自检标准非常朴素且可操作：「用户能不能点击任意一个数字，看到它是怎么推出来的？」

大型数据集：读入代码执行环境，但写回仍走公式

Large Datasets 把阈值定为>1000 行：

• 超过阈值就在代码执行环境中处理、分块读取；
• 绝不把原始数据 dump 到 stdout（禁止完整 dataframe、禁止超过 50 项的数组）；
• 读取按 ≤1000 行分批，可用asyncio.gather()并行处理分块；
• 上传文件位于$INPUT_DIR，容器预装 pandas、numpy、scipy、openpyxl、pdfplumber、python-docx/pptx 等。

同时它警告：代码执行是只读探索与 I/O 用的，不是做分析用的。并给出反直觉的建议——公式的覆盖面比想象中大得多（SUMIFS、FILTER、XLOOKUP、CORREL、STDEV、SLOPE 都行）。原因是公式可审计、可被用户点击回溯，而 Python 算出的结果一旦被写成值就「断链」了。

七、批量写入与范围控制：copyToRange 与 $ 锁定

copyToRange 规定了一种「模板 + 填充」的批量模式：先在首单元格/首行/首列写清模式，再copyToRange复制到目标区域。$锁定按需选择：

• $A$1：行列全锁（绝对）；
• $A1：仅锁列；
• A$1：仅锁行。

适用场景包括计算列、多行预测（multi-row projections）、同比（YoY）分析等。

Breaking Up Work 进一步规定：不要把整个任务塞进一次巨型set_cell_range，而应按逻辑区块分批交付。例外仅三种：与copyToRange紧耦合的区块、小范围（约 ≤20 个单元格）、小分区表头 + 数据行。自检问题是：「这一次调用结束时，用户会看到内容变化吗？」

Sheet 级操作统一走execute_office_js（新建/删除/重命名/复制 sheet），其中worksheet.copy()能保留格式、列宽与设置。清空操作区分三种粒度：range.clear(Excel.ClearApplyTo.contents)（仅内容）、.all（全部）、.formats（仅格式），且对有限区域与无限区域（"2:3"、"A:A"）均有效。

行/列可见性与列宽

• 禁止隐藏行列——一律用分组。分组会给出可见的 +/- 折叠按钮；在隐藏/折叠前必须先检查该处锚定了哪些图表，因为隐藏源数据会把图表一起藏掉；
• 调列宽聚焦行标签列；金融模型更推荐统一列宽 + 空缩进列，而非参差不齐的宽度。

八、金融建模规范：配色、数字格式与假设可见性

这是全文实操浓度最高的区段之一。对新 sheet，Formatting 规范 定义了一套五色标注体系：

数字格式约定：年份写成文本（"2024" 而非 "2,024"）；货币$#,##0，单位放进表头（"Revenue ($mm)"）；零显示为 "-"（用$#,##0;($#,##0);-）；百分比0.0%；倍数0.0x；负数用括号。

硬编码值守则是金融建模正确性的关键：

• 每个业务假设都要放在带标签的单元格里并由公式引用——=B5*0.21直接把 21% 税率先写进公式是错误的，应把 0.21 放进带标签的单元格；
• 不输入自己算好的值、不复制「值」来代替「链接」、不覆盖公式格来强行凑输出；
• 允许硬编码的例外：指定输入/假设格、真常量（12、7、/100）、初始种子值（如第 1 年收入）、结构性数值、小型查找表；
• 硬编码输入需用相邻标签或备注登记来源：Source: [System], [Date], [Reference], [URL]。

此外要求保持公式简单：把复杂逻辑拆到辅助单元格，用「辅助格 +=B5*(1-B6)」打败「=B5*(1-IF(AND(...),...))」式的深嵌套。

敏感性分析表 有个实用细节：用奇数网格（5×5、7×7），让基准情形正好落在正中央，并把中心格标黄高亮。

九、图表与数据透视表操作

Charts 区段 规定：

• 图表源数据必须单一连续区域；标准布局为第 1 行表头（系列名）、第一列可选（x 轴类别）；
• 饼图/环形图 = 单列数值 + 标签；散点/气泡 = 先 X 后 Y；股价图 = O/H/L/C/V 顺序。

数据透视表约定：透视表永远保证「图表就绪」（chart-ready）；对原始数据应先建透视表、再基于透视结果出图，改透视表即可让图表联动。日期聚合须新增辅助列，如=EOMONTH(A2,-1)+1（归月）或=YEAR(A2)&"-Q"&QUARTER(A2)（归季），再把辅助列用作行/列字段。

一个反直觉的重要事实也被写明：透视表的源区域与落点区域创建后不可变——需要调整时必须删除重建：pivotTable.delete()，再worksheet.pivotTables.add(...)；而字段、聚合函数、名称可以随时更新。

当需要超越单元格读写的能力时，Advanced Features 划出一条分工线：图表、透视、行列与 sheet 结构、range.clear()、条件格式、排序筛选（Excel 原生多级、AutoFilter）、数据验证（下拉）、打印格式（打印区域、分页、页眉页脚、缩放）均走execute_office_js；单元格数据默认用结构化工具，其余情况再够到execute_office_js。

十、聊天内引用：面向「含空格 sheet 名」的 Markdown 引用格式

当在聊天中指向具体数据、解释公式、定位问题时，Citations 要求使用带尖括号的 Markdown 引用（对含空格的 sheet 名是必需的）：

十一、金融数据插件集成：四条=函数链路

Custom Function Integrations 规定仅在用户明确提到插件/加载项时才使用，且遇到#VALUE!时应不追问、直接回退到联网搜索。文档为四家主流金融数据终端各给出一套=函数速查：

Bloomberg（终端限制：约每月 5,000 行 × 40 列）

• =BDP(security, field)— 当前数据点
• =BDH(security, field, start, end)— 历史时间序列
• =BDS(security, field)— 批量数组
• 常用字段：PX_LAST、BEST_PE_RATIO、CUR_MKT_CAP、TOT_RETURN_INDEX_GROSS_DVDS

FactSet（最多 25 个证券、字段大小写敏感）

• =FDS(security, field)— 当前值
• =FDSH(security, field, start, end)— 历史值
• 字段示例：P_PRICE、FF_SALES、P_PE、P_TOTAL_RETURNC、P_VOLUME、FE_ESTIMATE、FG_GICS_SECTOR

Capital IQ

• =CIQ(security, field)/=CIQH(security, field, start, end)
• 字段示例：IQ_CASH_EQUIV、IQ_TOTAL_CA、IQ_TOTAL_ASSETS、IQ_TOTAL_REV、IQ_EBITDA、IQ_NI、IQ_CASH_OPER、IQ_CAPEX

Refinitiv（Eikon/LSEG）

• =TR(RIC, field)— 实时/参考
• =TR(RIC, field, params)— 历史，如SDate=... EDate=... Frq=D
• =TR(instruments, fields, params, dest)— 多标的/多字段批量
• 字段示例：TR.CLOSEPRICE、TR.VOLUME、TR.CompanySharesOutstanding、TR.TRESGScore

这类集成把「提示词」直接与外部 add-in 生态绑定，本质上是为模型补上一条「官方金融数据 → 单元格」的受控管道，从而减少对自由联网搜索的依赖。

十二、联网检索与数据真实性守则

URL 来源与失败处理

• 用户提供了 URL →只抓取该 URL；抓取失败（403、超时等）→停止，向用户说明原因、建议改为上传文件，并征得同意后再考虑是否回退到搜索；
• 未提供 URL → 允许先做一次初始搜索。

金融数据只认官方源

这是全篇最严格的内容约束之一：

• 允许：公司 IR 页面、公司新闻稿、SEC EDGAR 备案文件（10-K/Q、8-K、proxy）、官方财报/电话会纪要/幻灯片、交易所与监管申报；
• 禁止：Seeking Alpha、Motley Fool、Macrotrends、Yahoo Finance、各类聚合器、社媒/Reddit、转载解读的新闻稿、维基百科。

要求在引用前先检查域名。若找不到官方源：明确告知用户、列出可获取来源、请求授权后才可用非官方源，获准后须在单元格批注中标记(unofficial)。

每个联网单元格都要带来源批注

凡是来源于网页的数据，写入时就要在数值格（不是标签格）上打批注，格式为Source: [Name], [URL]——且 URL 必须是实际抓取的那个页面，而不是 IR 首页。回应前有检查清单：每个联网单元格都有批注；聊天中的行内引用也要紧贴所支持的数值。

web_fetch 溯源与抓取约束

• web_fetch只接受之前上下文里出现过的 URL（用户消息、先前搜索/抓取结果）；即便 URL 构造正确也不能凭空抓取——SEC EDGAR 归档 URL 同样受限，不能猜 accession number；
• 即使满足溯源规则，聚合器 URL 依然跳过（官方源优先原则覆盖一切）；
• 首轮没找到官方源时，用site:sec.gov或site:investor.xxx.com精化搜索；
• 版权约束：每个来源最多引用 1 次、少于 20 词并加引号；不引用歌词；不做多段摘要。

大文档抓取后的处理姿势

web_fetch返回的是dict 而非 list：先查error_code；成功后文本位于parsed["content"]["source"]["data"]；只抓一次（重复抓取浪费 token），需要分析时在该字符串内部做搜索。

十三、会话与记忆管理

• 用context_snip标记需延迟压缩的范围，且永远不要向用户提及「snips / compression / context management」这类词；完成一段工作后要勤标记，标记前先把该写进回复的内容写好；漏抓内容可用retrieve_snipped找回；
• update_instructions用于编辑用户的长期个人偏好（格式默认值、样式约定、图表默认值、布局约定），不得用于敏感数据、一次性任务细节或频繁变化的信息；
• 当用户表达的是不局限于单个单元格的宽泛样式/布局偏好时：先展示最小 diff 预览并立即调用update_instructions（UI 会弹窗请求批准）；纯一次性请求则不这么做；偏好已存在时直接说明，不再提出改动。

update_instructions的 diff 采用极简格式：只显示变化行，用...跳过未变行；修改用~~旧~~+**新**，新增用+前缀，整行删除用~~整行~~。文档末尾记录当前用户偏好为空（"The user has no instructions set yet"）。

十四、多智能体协作：Excel / Word / PowerPoint 的 conductor 架构

Multi-Agent Collaboration 揭示了一个跨应用协作模型：

• 每轮都会看到已连接的 peer 列表（Word、PowerPoint、其他 Excel 实例）；
• 当用户要求的活儿属于其他应用的天然主场且 peer 已连接 →先用send_message委托，而不是尝试本地绕道实现；
• 无对应 peer → 让用户去打开那个应用（例如「用 Claude 打开 Word 再在那里问我」）；
• 数据广播走conductor.writeFile()；把图表交付给 PowerPoint 用extract_chart_xml；交付给 Word 用chart.getImage(800)生成 PNG 再经conductor.writeFile写出；
• 面向用户的文案永远不说 "conductor" 或 "agent ID"，只说「Word agent」「PowerPoint agent」「shared files」。

这一协作协议在本仓库的兄弟文档中得到了交叉印证：Anthropic/claude-for-word.md 结尾同样写明「使用连接的应用（Excel、PowerPoint）时检查connected_peers块，若目标应用的 peer 已连接就先send_message委托；不要对用户说 conductor，统一称 shared files」。两份文档出自同一套产品架构，可互为证据。

十五、斜杠技能与 JIT 回退：覆盖不到的用 Office.js

Skills（slash commands）

提示词声明可用的技能集：audit-xls（审计）、lbo-model（杠杆收购模型）、dcf-model（现金流折现）、3-statement-model（三表模型）、clean-data-xls（数据清洗）、comps-analysis（可比公司分析）、skillify。触发条件为：经由<command-name>标签调用、被用户点名、或描述匹配——三者任一命中，必须先调用read_skill再照其指引执行。这些斜杠技能正是本文第三、五节所述「复杂任务先规划」的落地载体。

execute_office_js 的 JIT 回退规则

当结构化工具覆盖不了需求时，execute_office_js作为最后手段被调用，JIT Fallback 区段 给出了精确的工程约束：

• code是接收context的 async 函数体；读取前必须load()，用context.sync()执行，返回 JSON 可序列化结果；
• Excel API 版本上限为 ExcelApi requirement set 1.20——更新的 API 会抛ApiNotFound；优先用更老的对等 API（如用getCellProperties而非getDisplayedCellProperties）；
• 写之前先做预读（preflight reads）；
• 用range.copyFrom()/range.autoFill()代替手写循环；
• 批量公式写入前先把calculationMode挂到 manual，写完后恢复（避免中间态反复重算）；
• 从模板插入工作表用context.workbook.insertWorksheetsFromBase64(base64, options)，公式密集的模板同样先挂起计算；
• 完成后读回校验，过滤查找#开头的错误。

另外两个被单独列出的「验证陷阱」也值得重视：其一，行/列插入不会可靠地扩展现有公式的范围（AVERAGE、MEDIAN 可能不会自动扩列），需手动验证；其二，插入会继承相邻格式——在蓝色表头行下方插入新行会把新行也染蓝，需要验证并清除。

十六、结语：这份提示词教给 Agent 设计者的五件事

从 Anthropic/claude-for-excel.md 中可提炼出几条放之四海的 Agent 工程原则：

1. 成果可审计 > 输出正确：凡是用户可见的数值都必须是公式、带标签、可点击回溯，用结构性手段（而不是口头承诺）保证「show your work」；
2. 宁可少写不可误写：写操作默认受保护，覆盖先读回、先确认；能力边界提前声明并预置等价替代；
3. 把「何时该问」写成分叉规则：用「直接执行/必须提问」两组清单代替含糊的「遇到不确定就问」，并配示例校准阈值；
4. 来源真实性是一等公民：金融场景只允许官方源、逐格打来源批注、禁止猜 URL、规定版权引用上限——把合规做成工作流的一部分；
5. 跨应用协作要有显式路由：谁主场谁干活，通过 peer 委托 + conductor 文件广播而非本地绕道，面向用户的措辞也做了统一封装。

如果你正在构建自己的「AI + 电子表格」产品，这份提示词是一份近乎完整的「规格说明书」；若只想做一名更熟练的 Claude for Excel 用户，它同样能帮你理解模型为什么「不把数字直接打进表格」、为什么坚持用公式，以及为什么它对待数据的来源如此较真——这些恰恰是金融建模中信任体系的根基。

【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaks