#表格编辑

AI 表格 可通过对话完成数据收集、清洗、计算、分析与可视化。页面内置网页版表格编辑器，支持手动编辑与 AI 辅助编辑，并兼容 Excel（.xlsx）格式的导入与导出。不同使用环境的支持情况如下：

Excel 加载项和 Google 表格插件在各自的表格软件中运行，与 AI 表格属于不同产品。此外，GenOffice 是一款独立的开源办公套件，其中的表格组件同样不是 AI 表格。

#添加文件

可通过以下选项上传文件：

通过对话上传的文件由 AI 读取和处理。使用编辑器中的 打开文件 功能，可将表格文件直接载入编辑器，适合在现有工作簿的基础上继续编辑。

上传文件时，需注意以下几点：

• 写明文件与工作表：同时上传多个文件，或文件包含多个工作表时，应在提问中写明文件名与工作表名，避免 AI 处理错误的数据。
• 检查隐藏内容：来源不明的文件中可能含有隐藏内容，会对 AI 的判断产生误导，上传前应检查隐藏的行、列和工作表。
• 核对识别结果：从 PDF 或图片中提取的表格可能出现错列、漏行或数字识别错误，应先抽查关键数据，再进行计算。
• 一次附齐文件：部分成功的任务同样会消耗积分，开始前应附上任务所需的全部文件。

#运行模式

处理表格时，可在两种模式之间切换：

建议先在 Standard 模式下完成数据收集与整理，确认表格结构和计算口径无误后，再视需要切换至 Ultra 处理复杂分析或定稿。

#外部应用

连接器 用于直接读取或操作已授权应用中的数据，如 Google 云端硬盘中的表格、Notion 中的数据库等，无需手动复制粘贴。同一服务只需连接一次，其他支持连接器的 Genspark 产品即可共用该连接。连接步骤如下：

步骤一：点击 连接器，打开连接器面板。

步骤二：在连接器面板中按应用类别筛选，可选类别包括 通讯、效率与文件、CRM 与销售、开发者、数据源、项目与运营、其他、社区与自定义；也可在 搜索应用 输入框中输入应用名称，直接查找目标应用。

步骤三：在目标应用卡片上点击 连接，按提示登录对应账户并确认授权。部分卡片标注了可执行的操作数量（如 7 操作），展开后可查看具体操作。需要 API 密钥、访问令牌或 MCP 地址的服务，应先在服务方准备好相关凭据。

步骤四：完成授权后，进入 已连接 分类，确认目标应用已列入清单。

步骤五：在对话中先执行一次读取类任务，确认数据可正常访问后，再进行写入或修改。

常见的 Google 与 Notion 连接器说明如下：

以连接 Google 云端硬盘后读取表格为例，可参照以下提问方式。示例中 {} 内的内容可根据实际需求替换。

读取云端表格

读取 Google 云端硬盘中《{2026年会员名单}》表格的“{在册会员}”工作表。

按“{所在城市}”统计会员人数，结果写入新工作表“{城市分布}”，按人数从高到低排序，并生成柱形图。

仅读取数据，不修改云端的源文件。

使用连接器时，需注意以下几点：

• 已连接不等于全部可用：已连接 仅表示连接已建立，能否访问具体文件或执行某项操作，仍取决于所选账户、共享设置及已授予的权限。
• 可用连接器因账户而异：面板中的连接器取决于账户、组织设置与服务方要求；团队版或企业版中，管理员可限制成员可用的连接器，找不到所需连接器时应联系管理员确认。
• 谨慎授予写入权限：MCP 连接不保证只读，涉及发送、修改或删除的操作，应先在服务方核对权限范围。
• 自定义 MCP 先咨询管理员：企业数据库等内部数据源可通过自定义 MCP 服务器接入；此类服务器的工具与访问范围取决于服务器运营方，并受组织的自定义 MCP 策略管理，用于企业工作流前应先咨询管理员。

#描述表格需求

提交需求后，将根据任务需要自动选择处理步骤，例如清洗数据、编写数据库 SQL 查询、运行 Python 进行统计分析、生成 Excel 公式或创建图表。处理过程中涉及的代码与逻辑均可查看。如需联网收集数据，可调用集成的专业数据库；其他数据则从公开网页检索，关键数据会进行多源交叉核对。

首次提问时，应一次说明数据来源、数据范围、表格结构、计算要求和呈现方式，可参照以下模板：

通用模板

以下模板中，{} 内的内容为可替换变量，使用时根据实际需求填写。

请{收集／整理／分析／可视化}{数据对象}，用于{使用场景}。

数据来源：{已上传的文件名及工作表名／联网收集／已连接的应用}。
数据范围：{时间范围、地区、品类、指标等}。
表格结构：{列名及顺序}，每行代表{一条记录的含义}。
计算要求：{新增的计算列、汇总方式及公式要求}。
呈现方式：{排序方式、条件格式、图表类型}。
核查要求：联网获取的数据请注明来源链接；无法确认的数据标注“待核实”，不得推测填写。

本轮仅完成{当前步骤}，完成后说明结果所在的工作表与单元格范围。

联网收集示例

以整理白酒上市公司的年度财务数据为例，展示如何限定对象、指标、口径与来源。

请收集{贵州茅台、五粮液、泸州老窖}{2023—2025年}的年度财务数据，用于{行业对比分析}。

指标：{营业收入、归属于母公司股东的净利润、毛利率}。
表格结构：A 列为公司名称，B 列为年度，C 列起依次为各项指标；金额单位统一为亿元，保留两位小数。
数据来源：优先采用公司年度报告或证券交易所公告，每行注明来源链接。

无法查到或口径不一致的数据，请标注“待核实”并说明原因，不得推测填写。
完成后，在新工作表“{同比分析}”中计算各项指标的同比增长率。

文件分析示例

以分析门店季度销售明细为例，展示如何说明清理规则、汇总口径和输出位置。

已上传《{2026年第三季度门店销售明细.xlsx}》，请分析“{销售明细}”工作表的数据。

1. 清理数据：删除完全重复的行，日期统一为 YYYY-MM-DD 格式，金额列统一为数值格式。
2. 新建工作表“{门店汇总}”：按门店汇总销售额、订单数和客单价（客单价＝销售额÷订单数），按销售额从高到低排序。
3. 生成柱形图，比较各门店第三季度的销售额。

清理过程中删除或修改的行，请单独列在“{清理记录}”工作表中，便于核对。

分步推进示例

数据量较大或步骤较多的任务，建议按“收集与清洗、计算、分析与可视化”的顺序分轮推进，每轮确认结果后再进入下一步，避免前一步的错误影响最终结果。

请分三步完成《{2026年第三季度门店销售明细.xlsx}》的分析。

第一步：清理数据并完成门店汇总，暂不生成图表。
第二步：待确认后，计算各门店月度销售额的环比增长率。
第三步：待确认后，生成图表并总结三条主要发现。

当前仅执行第一步，完成后列出处理的行数及发现的异常数据。

#手动编辑

表格内置的编辑器支持类似 Excel 的手动操作，功能区布局与 Excel 相近。以 开始 选项卡为例，包含撤销、剪贴板、字体、对齐方式、数字、样式、单元格和编辑等分组。常用的手动操作如下：

手动编辑与 AI 编辑配合使用时，需注意以下几点：

• 小幅调整手动完成：修改个别数值、调整列宽或字体等操作，直接在编辑器中完成即可，无需发送指令，可减少积分消耗。
• 说明手动修改的位置：手动修改后再交由 AI 处理时，应在指令中写明已修改的单元格，并要求保留，避免被后续操作覆盖。

#辅助编辑

除手动操作外，也可用自然语言让 AI 直接修改表格。常用方式有以下几种：

① 生成公式

用自然语言描述计算逻辑，AI 会生成对应的 Excel 公式并写入表格。

在“{门店汇总}”工作表的 E 列新增“毛利率”，计算方式为（销售额－成本）÷销售额，以百分比显示，保留一位小数。

② 生成图表

说明要展示的数据与对比关系，AI 会选择合适的图表类型并生成。

根据“{月度销售}”工作表的数据生成折线图，展示 7—9 月各门店销售额的变化，横轴为月份。

③ 发送到对话

选中单元格区域后，点击 发送到对话，所选区域会被发送至对话框，AI 将仅针对该区域进行修正、分析或生成图表。

检查所选区域中的手机号码，统一为 11 位纯数字格式；将无法识别的单元格填充为黄色，并在手机号码列之后新增一列，用于说明无法识别的原因。

使用 AI 编辑时，需注意以下几点：

• 指明具体位置：描述问题时直接写明工作表和单元格，例如“门店汇总工作表 D8 单元格显示为 0，应为 B8 与 C8 之差”，比“修正合计数”更容易被准确执行。
• 一次一条指令：每条指令执行后先检查结果，再发送下一条。
• 指明修改对象：修改图表或格式时，写明对象名称及所在工作表，例如“将门店汇总工作表中的柱形图改为按销售额降序排列”。

#分析与追问

表格生成后，可直接就表格内容提问，回答时会注明对应的单元格引用，也可要求深入挖掘数据、提炼结论，并使用 HTML 工具制作可视化看板。并且支持大多数可通过 Excel 公式完成的数据分析，包括统计分析。

上传包含多个工作表的工作簿后，还可让其解释其中的复杂公式与模型结构，或用自然语言完成跨工作表的关联分析。

数据追问示例

第三季度销售额环比下降最多的三家门店是哪几家？请列出对应单元格，并说明下降与哪些字段的变化有关。

跨表分析示例

将“{销售明细}”工作表与“{库存}”工作表按商品编号关联，筛选出近 30 天销量高于当前库存的商品。

结果写入新工作表“{补货建议}”，列出商品名称、近 30 天销量、当前库存和建议补货数量，并说明建议补货数量的计算方式。

看板生成示例

基于“{门店汇总}”工作表生成可视化看板，展示销售额排名、各门店毛利率对比和月度销售趋势，并用三句话概括主要结论。

对话轮次过多时，上下文压缩可能导致处理效果下降。上下文过长时，可点击 新聊天 开启新对话，如需继续处理当前工作簿，可先导出为 .xlsx 文件，再在新对话中通过 打开文件 导入，并简要说明表格结构、已完成步骤和下一步任务。

#导入与导出

编辑器提供 打开文件 和 导出 两个功能，用法如下：

进行大范围删除、重排等风险较高的操作前，建议先导出一份 .xlsx 文件作为备份。

#分享与版本恢复

分享项目

项目生成后，点击页面的 分享，调整权限设置后分享项目链接，供他人查看或协作编辑。分享前应确认权限范围，防止未经授权的访问；含敏感数据的项目不宜开放给无关人员。

恢复版本

AI 修改出错、表格变为空白或步骤丢失时，可在对话区对应的结果卡片上点击 恢复（悬停提示为“恢复到此版本”），将工作簿还原至该步骤之前的状态。使用时需注意：

• 恢复功能限制：“恢复”不提供可浏览的版本历史，也不支持为工作簿命名或保存单独的快照。
• 恢复操作时机：AI 正在回复时，恢复选项呈灰色，并提示“AI 响应期间无法恢复”。请等待当前任务结束后再操作。
• 删除不可撤销：删除表格项目为永久操作，无法撤销，也无法从项目列表中找回。删除前，请先导出需要保留的内容。

#使用限制

不支持的 Excel 功能

AI 表格对部分 Excel 功能的支持存在限制，具体情况及相关替代方案如下表所示。

#注意事项

重点关注以下事项，以保障数据处理的准确性、操作安全性及任务执行效率。

数据规模管理：AI 表格不设固定的单元格数量上限，但表格操作在浏览器中执行，实际运行性能受电脑硬件配置及可用内存影响。智能体单次读取范围上限为 3,000 个单元格，超出该范围时将分块处理。工作簿较大或出现操作卡顿时，建议拆分为较小的工作表，或新建项目分批处理。

数据质量核验：AI 表格会对关键数据进行多源交叉核对，但自动收集和生成的内容仍可能存在错误。对于重要数值，应结合表格中的来源单元格及引用链接逐项核实，重点检查统计口径、时间范围和计量单位。用于重要决策的数据，应在完成人工复核后使用。

积分消耗管理：任务部分成功时仍会消耗积分，重复生成所消耗的积分与首次生成相同。若同一步骤连续失败，建议及时停止任务，检查输入内容、数据格式及任务要求，完成调整后再重新执行，避免反复重试造成不必要的积分消耗。

任务要求说明：提交任务时，应明确目标工作表、数据范围、处理规则及预期输出格式，避免使用含糊或相互矛盾的指令。涉及多个处理步骤时，建议分阶段执行，并在确认当前阶段结果无误后继续后续操作。

公式计算校验：处理数据前，建议统一日期、数字、百分比及货币等字段的格式，并检查空值、重复记录和异常数据。使用 AI 生成的公式时，应核对函数逻辑、单元格引用及计算范围，必要时通过样本计算验证结果，避免格式差异或引用错误影响计算准确性。

文件备份管理：执行批量修改、数据覆盖、删除单元格内容或删除工作表等操作前，建议备份原始文件或保留关键数据副本。对于影响范围较大的操作，应先在少量数据上验证，确认结果符合预期后再扩大处理范围。

文件兼容检查：导入包含复杂公式、特殊格式或不受支持功能的 Excel 文件时，应重点检查相关内容是否完整保留、能否正常使用。导出文件后，建议在目标应用中重新打开，核验公式结果、图表显示、工作表结构及格式，确保满足后续使用要求。

数据安全保护：上传或处理数据前，应确认具备相应的使用权限，并遵守所在组织的数据安全管理要求。涉及个人信息、商业秘密或其他敏感内容时，建议先进行脱敏处理，仅提供完成任务所必需的数据。共享或导出文件前，应再次检查是否包含不宜披露的信息。