logo
  • البيئات
  • الشركات
  • الأسعار
BusinessMay 29, 2026

حوّل بيانات مبيعات Excel إلى تقرير بـ Kimi K2.5

EigentEigent
Kimi K2.5 — تحليل أداء المبيعات في Excel + تقرير HTML
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

من بيانات Excel الخام إلى تقرير تحليلي جاهز للعرض على الإدارة

تبدأ مراجعات أداء المبيعات بالطريقة نفسها في كل مرة: تنزيل البيانات، فتح Excel، كتابة المعادلات، تنسيق الجدول، نسخه إلى تقرير، وإضافة بعض الاستنتاجات. يستغرق ذلك ساعات. هذا سير العمل — Eigent المدعوم بـ Kimi K2.5 — يقوم بكل ذلك من خلال Prompt واحد ومرفق جدول بيانات، وينتج تقريرًا تحليليًا HTML كاملًا يتضمن ملخصًا تنفيذيًا وجدول مقارنة وتوصيات استراتيجية.

1إعداد Kimi K2.5 كنموذجك

Kimi K2.5 (من Moonshot AI) هو نموذج عالي السعة ومناسب جدًا للمهام كثيفة البيانات. لاستخدامه في Eigent، انتقل إلى الإعدادات → النماذج → النماذج المخصصة، وأضف Kimi بالإعدادات التالية:

  • مضيف API: https://api.moonshot.ai/v1
  • النموذج: kimi-k2.5

تحقق منه واجعله الافتراضي. يؤكد Eigent دعم function-calling قبل الحفظ.

2إرفاق ملف Excel وكتابة الـ Prompt

أرفق ملف Sales Order.xlsx مباشرة مع الـ Prompt:

نحن نقوم بإجراء تقييم لأداء المبيعات. حلّل بيانات المبيعات في هذا النظام وقارن جميع مندوبي المبيعات عبر المقاييس الرئيسية، بما في ذلك عدد الطلبات، إجمالي الإيرادات، متوسط/الوسيط/أعلى قيمة للطلب، إجمالي قيمة البضائع (GMV) لكل شخص شهريًا، ومعدل تحويل الطلبات. أنشئ تقريرًا تحليليًا HTML منظمًا يتضمن ملخصًا وجدول مقارنة واستنتاجات، واحفظه في المجلد المحدد.

لا توجد معالجة مسبقة. لا توجد Pivot tables. فقط الملف والمطلوب.

3ثلاثة وكلاء، ثلاث مهام

يقسم Eigent العمل إلى ثلاث مهام متتالية:

المهمة 1 — Document Agent: يقرأ كل صف وعمود من Sales Order.xlsx ويخرج مجموعة البيانات كاملة بصيغة JSON منظمة، حيث تكون كل ورقة مفتاحًا، والصفوف كائنات مفهرسة بحسب اسم العمود.

المهمة 2 — Developer Agent: يأخذ مجموعة بيانات JSON ويحسب، لكل مندوب مبيعات:

  • إجمالي عدد الطلبات
  • إجمالي الإيرادات
  • متوسط، وسيط، وأعلى قيمة للطلب
  • إجمالي قيمة البضائع (GMV) لكل شخص شهريًا
  • معدل تحويل الطلبات

تُعاد النتائج على شكل مصفوفة JSON.

المهمة 3 — Developer Agent: يأخذ JSON المقاييس ويولّد تقرير HTML كاملًا:

  • فقرة ملخص تنفيذي
  • جدول مقارنة يضع جميع مندوبي المبيعات وجميع المقاييس جنبًا إلى جنب
  • أبرز الأفكار والاستنتاجات الاستراتيجية
  • محفوظ باسم sales_performance_report.html

4ما الذي يكشفه التقرير

يكشف التقرير المولّد عن رؤى قد تستغرق ساعات لاستخراجها يدويًا. في هذه المجموعة من البيانات، وجد التحليل:

  • أفضل أداء: Mitchell Admin — مسؤول عن 89% من إجمالي إيرادات الفريق، بمتوسط قيمة طلب يبلغ $15,095
  • تركيز الإيرادات: يحقق Mitchell إيرادات تفوق ثاني أفضل أداء بـ 9 مرات
  • معدلات تحويل 100% لدى جميع مندوبي المبيعات الثلاثة — كل طلب تم تقديمه اكتمل
  • تقسيم بين الحجم والقيمة: يتصدر Marc Demo في عدد الطلبات (35 طلبًا) لكن متوسط قيمة الطلب لديه أقل
  • فرصة نمو: يظهر OdooBot متوسط قيمة معقولًا عبر عدد قليل من الطلبات، مما يشير إلى إمكانات غير مستغلة

تتضمن كل رؤية توصية استراتيجية مقابلة — تصميم برنامج إرشاد، تحليل إعادة توزيع المناطق، مشاركة المنهجية — جاهزة للاستخدام في مراجعة الأداء.

5لماذا هذا مهم

تُعد مسارات العمل من Excel إلى التقرير واحدة من أكثر الاختناقات شيوعًا في عمليات المبيعات. إن الجمع بين استخراج البيانات، وحساب المقاييس، وتوليد السرد النصي هو بالضبط نوع العمل التحليلي متعدد الخطوات الذي يتعامل معه Eigent بشكل أصيل — دون أن يحتاج المستخدم إلى كتابة أي Python، أو إعداد أي أداة BI، أو تنسيق أي جدول يدويًا.

يضيف Kimi K2.5 قدرة قوية على الاستدلال الكمي إلى هذا workflow، مما يجعله موثوقًا عبر هياكل جداول البيانات المختلفة وأحجام البيانات المتنوعة.

6ما الذي يمكنك تجربته بعد ذلك

شغّل التحليل نفسه على ملف Excel الخاص بالربع الماضي وقارنه بهذا الملف — وأرني أي المندوبين تحسنوا.

أنشئ التقرير بصيغة PDF وأرسله عبر البريد الإلكتروني إلى فريق المبيعات.

أضف مخططًا يوضح الإيرادات حسب المندوب على شكل bar chart داخل تقرير HTML.

ضع علامة على أي مندوب انخفض معدل التحويل لديه بأكثر من 10% مقارنة بالشهر الماضي.

7نصائح للحصول على نتائج أفضل

  • نظّف عناوين الأعمدة. يقوم Document Agent بربط الصفوف بأسماء عناوين الأعمدة. العناوين المتسقة والواضحة (مثل "Order Value" بدلًا من "Col_D") تجعل حساب المقاييس أكثر دقة وتجعل تسميات التقرير أسهل في القراءة.

  • حدد مسار الإخراج. إن تضمين عبارة "احفظه في المجلد المحدد" في Prompt، أو تسمية مسار مطلق، يضمن وصول التقرير إلى المكان الذي تحتاجه بالضبط — بدلًا من مجلد العمل الخاص بالوكيل.

  • اطلب بيانات جاهزة للرسوم البيانية. إضافة "وقم أيضًا بتصدير المقاييس كملف CSV إلى جانب تقرير HTML" يمنحك مجموعة بيانات منظمة يمكنك إدخالها في أي أداة BI لمزيد من التصور.

Other use cases

إقرار ضريبة القيمة المضافة الآلي من الإيصالات والفواتير

إقرار ضريبة القيمة المضافة الآلي من الإيصالات والفواتير

يرجى معالجة جميع الإيصالات والفواتير في مجلد "VAT"، بما في ذلك الصور وملفات PDF الممسوحة ضوئيًا والفواتير الرقمية. يجب أن يتضمن الناتج النهائي ملفين فقط: (1) vat_return.xlsx — يجب أن يتضمن ملف Excel صفًا واحدًا لكل إيصال أو فاتورة، وأن يسرد جميع الحقول المستخرجة، ويعرض ما إذا كان كل بند مؤهلًا لاسترداد ضريبة القيمة المضافة، ويعرض مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد لكل بند مؤهل، ويشمل سبب الاستبعاد للبنود غير القابلة للاسترداد، ويضع علامة واضحة على البنود التي تتطلب مراجعة يدوية، ويشمل ورقة ملخص تعرض إجمالي مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد. (2) vat_return.html — أنشئ ملف HTML مستقلًا يمكن فتحه مباشرة ومشاركته مع فريق المحاسبة. يجب أن يعرض ملف HTML جميع بنود استرداد ضريبة القيمة المضافة، ومبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد لكل بند، والبنود المستبعدة وأسباب الاستبعاد، والبنود التي تتطلب مراجعة يدوية، وإجمالي مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد. لا تخمّن أي معلومات غير مؤكدة.

مهمة طويلة الأفق: GLM-5.1 مقابل GLM-5.2 على Eigent

مهمة طويلة الأفق: GLM-5.1 مقابل GLM-5.2 على Eigent

قم بإجراء بحث معمّق حول 26 شركة في منظومة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي — وهو المسار الرئيسي الأكثر وضوحًا في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي. غطِّ هذه القطاعات الفرعية الستة (اختر شركات تمثيلية في كل منها، من القادة ذوي القيمة السوقية الكبيرة حتى اللاعبين الأصغر): مركز بيانات الذكاء الاصطناعي (بنية الحوسبة التحتية / التوسع الإنشائي)؛ وحدات معالجة الرسوميات / شرائح الذكاء الاصطناعي (سيليكون التدريب والاستدلال، ASICs، الملكية الفكرية)؛ الخوادم والشبكات والوحدات الضوئية (المبدلات، NICs، الربط الضوئي)؛ الطاقة والتبريد السائل وتخزين الطاقة (إمدادات الطاقة، الإدارة الحرارية، إدارة الطاقة)؛ سحابة الذكاء الاصطناعي / منصة الحوسبة (مزوّدو الحوسبة فائقة النطاق، سحابات GPU، منصات تأجير الحوسبة)؛ المنظومة الداعمة (HBM / التغليف المتقدم، المصانع، الموصلات والمكونات الحيوية الأخرى). لكل شركة، ابحث عن: اسم الشركة، القطاع الفرعي، المقر / الدولة؛ المنتجات الأساسية ودورها المحدد في سلسلة الذكاء الاصطناعي؛ عامة أم خاصة (الرمز + البورصة إذا كانت مدرجة؛ وإذا كانت خاصة، اذكر أحدث التقييم / جولة التمويل)؛ القيمة السوقية أو حجم التقييم (يُستخدم للترتيب)؛ التموضع وميزة الحماية في المنظومة (1–2 جمل)؛ العملاء / المنافسون الرئيسيون. الترتيب: داخل كل قطاع فرعي، رتّب من الأكبر إلى الأصغر (حسب القيمة السوقية / التقييم). نظّم العمل كله من الأعلى إلى الأسفل: من المشهد الكامل لمنظومة العتاد إلى كل شركة على حدة. متطلبات الإخراج: أولًا، أنشئ ملف بيانات منظّم ai_infra_data.json — يتضمن جميع الشركات الـ26 مع الحقول المذكورة أعلاه، وتصنيفات القطاعات الفرعية الستة، وعلامة عام/خاص، ومصفوفة مقارنة عبر الشركات (القطاع الفرعي × الأبعاد الرئيسية). ثم أنشئ تقرير HTML مصقولًا انطلاقًا من ذلك JSON: يتضمن مخططًا لمنظر المنظومة / مخططًا طبقيًا، وأقسامًا حسب القطاع، وبطاقات للشركات، ومؤشرًا بصريًا واضحًا للعامة مقابل الخاصة (وسوم أو ترميز لوني)، ومخطط ترتيب القيمة السوقية، وجدول مقارنة قابل للفرز / التصفية. اجعل التصميم احترافيًا، كثيف المعلومات، وتفاعليًا. تحقّق أولًا من دقة بيانات البحث (حالة الإدراج، الرموز، التقييمات — استخدم أحدث الأرقام واذكر المصادر)، ثم أنشئ التقرير. أرسل المهمة في وضع الوكيل الأحادي.

بناء 10 ألعاب HTML5 لرأس السنة الصينية بـ Eigent

بناء 10 ألعاب HTML5 لرأس السنة الصينية بـ Eigent

أنشئ 10 ألعاب منفصلة وكاملة تمامًا بمواضيع مرتبطة برأس السنة الصينية 2026 (الحصان) باستخدام HTML وCSS وJS (من دون مكتبات). يجب أن تكون الألعاب ممتعة وأصلية ومصقولة ومتوافقة مع الأجهزة المحمولة. أضف نظام تسجيل، وتدرجًا في الصعوبة، وأزرار إعادة التشغيل، ومؤثرات بصرية سلسة. تشمل: لعبة أركيد، ولعبة ألغاز، ولعبة عدّاء لا نهائي، ولعبة رد فعل، ولعبة استراتيجية، ولعبة ذاكرة، ولعبة محلية لشخصين، ولعبة خاملة، ولعبة بكسل ريترو، ولعبة تجريبية واحدة.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

جرّب Eigent اليوم

حمّل تطبيق سطح المكتب مفتوح المصدر وابدأ الأتمتة بقوة عمل ذكاء اصطناعي على جهازك.

تنزيل Eigent
Eigent

احصل على أحدث التحديثات والدروس حول أتمتة Workforce بالذكاء الاصطناعي.

المنتجEigentالبيئاتالأسعارالمؤسسات
استكشافالحلولحالات الاستخدامالمهاراتالإضافاتالمدونة
المطورونالوثائقGitHubCAMEL-AIصندوق المصدر المفتوحشريك
تنزيلللإصدار مفتوح المصدر
الشركةمن نحنالعلامة التجاريةالوظائفشروط الاستخدامسياسة الخصوصيةالأمان والثقةسياسة ملفات تعريف الارتباطسياسة الاسترداد والتجربة

جميع الحقوق محفوظة © 2026 EIGENT UK LTD

تم إصدار النسخة الجديدة من Eigent 1.0!download