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BusinessMay 29, 2026

Transforme dados de vendas Excel em relatório com Kimi

EigentEigent
Kimi K2.5 — Análise de Desempenho de Vendas no Excel + Relatório HTML
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De dados brutos do Excel a um relatório analítico pronto para a diretoria

As análises de desempenho de vendas sempre começam da mesma forma: baixar os dados, abrir o Excel, escrever fórmulas, formatar uma tabela, copiá-la para um relatório, adicionar algumas conclusões. Isso leva horas. Este fluxo de trabalho — Eigent potencializado por Kimi K2.5 — faz tudo isso a partir de um único prompt e de um arquivo de planilha anexado, produzindo um relatório analítico completo em HTML com resumo executivo, tabela comparativa e recomendações estratégicas.

1Configure o Kimi K2.5 como seu modelo

Kimi K2.5 (da Moonshot AI) é um modelo de alta capacidade, bem adequado para tarefas intensivas em dados. Para usá-lo no Eigent, vá em Settings → Models → Custom Models, adicione o Kimi com estas configurações:

  • API Host: https://api.moonshot.ai/v1
  • Model: kimi-k2.5

Valide e defina como Default. O Eigent confirma o suporte a function-calling antes de salvar.

2Anexe o arquivo Excel e escreva o prompt

Anexe seu arquivo Sales Order.xlsx diretamente ao prompt:

Estamos realizando uma avaliação de desempenho de vendas. Analise os dados de vendas neste sistema e compare todos os vendedores com base em métricas-chave, incluindo contagem de pedidos, receita total, valor médio/mediano/máximo do pedido, GMV por pessoa por mês e taxa de conversão de pedidos. Gere um relatório analítico em HTML estruturado com um resumo, uma tabela comparativa e conclusões, e salve-o na pasta especificada.

Sem pré-processamento. Sem tabelas dinâmicas. Apenas o arquivo e a solicitação.

3Três agentes, três tarefas

O Eigent divide o trabalho em três tarefas sequenciais:

Tarefa 1 — Agente de Documento: Lê cada linha e coluna de Sales Order.xlsx e gera o conjunto de dados completo como JSON estruturado, com cada planilha como uma chave e as linhas como objetos indexados pelo cabeçalho da coluna.

Tarefa 2 — Agente de Desenvolvimento: Usa o conjunto de dados em JSON e calcula, por vendedor:

  • Contagem total de pedidos
  • Receita total
  • Valor médio, mediano e máximo do pedido
  • GMV por pessoa por mês
  • Taxa de conversão de pedidos

Os resultados são retornados como um array JSON.

Tarefa 3 — Agente de Desenvolvimento: Usa o JSON de métricas e gera um relatório HTML completo:

  • Parágrafo de resumo executivo
  • Tabela comparativa com todos os vendedores e todas as métricas lado a lado
  • Principais insights e conclusões estratégicas
  • Salvo como sales_performance_report.html

4O que o relatório revela

O relatório gerado traz insights que podem levar horas para serem encontrados manualmente. Neste exemplo de conjunto de dados, a análise descobriu:

  • Maior desempenho: Mitchell Admin — responsável por 89% da receita total da equipe, com um valor médio de pedido de $15,095
  • Concentração de receita: Mitchell gera 9x mais receita do que o segundo melhor desempenho
  • Taxas de conversão de 100% entre todos os três representantes de vendas — todos os pedidos realizados foram concluídos
  • Divisão entre volume e valor: Marc Demo lidera em contagem de pedidos (35 pedidos), mas tem um valor médio de pedido menor
  • Oportunidade de crescimento: OdooBot apresenta um valor médio razoável com uma baixa contagem de pedidos, indicando potencial inexplorado

Cada insight vem com uma recomendação estratégica correspondente — desenho de programa de mentoria, análise de redistribuição de território, compartilhamento de metodologia — pronto para uso em uma avaliação de desempenho.

5Por que isso importa

Pipelines de Excel para relatório estão entre os gargalos mais comuns nas operações de vendas. A combinação de extração de dados, cálculo de métricas e geração de narrativa é exatamente o tipo de trabalho analítico em várias etapas que o Eigent executa nativamente — sem exigir que o usuário escreva Python, configure uma ferramenta de BI ou formate manualmente qualquer tabela.

O Kimi K2.5 traz um forte raciocínio quantitativo para este fluxo de trabalho, tornando-o confiável em diferentes estruturas de planilhas e volumes de dados.

6O que testar em seguida

Execute a mesma análise no arquivo Excel do trimestre passado e compare com este — mostre quais representantes melhoraram.

Gere o relatório em PDF e envie-o por e-mail para a equipe de vendas.

Adicione um gráfico mostrando a receita por representante como um gráfico de barras no relatório HTML.

Sinalize qualquer representante cuja taxa de conversão tenha caído mais de 10% em comparação com o mês passado.

7Dicas para melhores resultados

  • Limpe os cabeçalhos das colunas. O Agente de Documento mapeia as linhas pelos nomes dos cabeçalhos das colunas. Cabeçalhos consistentes e descritivos (como "Order Value" em vez de "Col_D") tornam os cálculos de métricas mais precisos e os rótulos do relatório mais legíveis.

  • Especifique o caminho de saída. Incluir "salve-o na pasta especificada" no prompt, ou nomear um caminho absoluto, garante que o relatório seja salvo exatamente onde você precisa — em vez de na pasta de trabalho do agente.

  • Peça dados prontos para gráficos. Adicionar "também exporte as métricas como um CSV junto com o relatório HTML" fornece um conjunto de dados estruturado que você pode inserir em qualquer ferramenta de BI para visualização adicional.

Other use cases

Declaração de IVA automatizada a partir de recibos e faturas

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Processe todos os recibos e faturas na pasta "VAT", incluindo fotos, PDFs digitalizados e faturas digitais. A saída final deve incluir apenas dois arquivos: (1) vat_return.xlsx — o arquivo Excel deve incluir uma linha por recibo ou fatura, listar todos os campos extraídos, mostrar se cada item é elegível para recuperação de IVA, mostrar o valor de IVA recuperável para cada item elegível, incluir o motivo de exclusão para itens não recuperáveis, sinalizar claramente os itens que exigem revisão manual e incluir uma planilha de resumo mostrando o valor total de IVA recuperável. (2) vat_return.html — crie um arquivo HTML autônomo que possa ser aberto diretamente e compartilhado com a equipe de contabilidade. O arquivo HTML deve mostrar todos os itens de recuperação de IVA, o valor de IVA recuperável de cada item, os itens excluídos e os motivos da exclusão, os itens que exigem revisão manual e o valor total de IVA recuperável. Não invente nenhuma informação incerta.

Tarefa de longo horizonte: GLM-5.1 vs GLM-5.2 no Eigent

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Faça uma pesquisa aprofundada sobre 26 empresas do ecossistema de infraestrutura de IA — o principal fio condutor mais certo de toda a cadeia de valor da IA. Cubra estes 6 subsegmentos (escolha empresas representativas em cada um, de líderes de grande capitalização até participantes menores): Data Center de IA (infraestrutura de computação / expansão); GPU / Chips de IA (silício para treinamento e inferência, ASICs, IP); Servidores, Rede e Módulos Ópticos (switches, NICs, interconexão óptica); Energia, Resfriamento Líquido e Armazenamento de Energia (fonte de alimentação, térmica, gestão de energia); Cloud de IA / Plataforma de Computação (hyperscalers, GPU clouds, plataformas de aluguel de computação); Ecossistema de Suporte (HBM / empacotamento avançado, foundry, conectores e outros componentes críticos). Para cada empresa, pesquise: nome da empresa, subsegmento, sede / país; produtos principais e seu papel específico na cadeia de IA; pública ou privada (ticker + bolsa se listada; se privada, informe a avaliação / rodada de captação mais recente); valor de mercado ou tamanho da avaliação (usado para ranqueamento); posicionamento e moat no ecossistema (1–2 frases); principais clientes / concorrentes. Ordenação: dentro de cada subsegmento, classifique da maior para a menor (por valor de mercado / avaliação). Estruture tudo de forma top-down: do panorama completo do ecossistema de hardware até cada empresa individual. Requisitos de saída: Primeiro, gere um arquivo de dados estruturado ai_infra_data.json — contendo todas as 26 empresas com os campos acima, as 6 classificações de subsegmentos, uma flag público/privado e uma matriz de comparação entre empresas (subsegmento × dimensões-chave). Depois, gere um relatório HTML refinado a partir desse JSON: inclua um diagrama do panorama / camadas do ecossistema, seções por setor, cards de empresas, um indicador visual claro para público vs. privado (tags ou codificação por cor), um gráfico de ranqueamento por valor de mercado e uma tabela de comparação ordenável / filtrável. Faça o design profissional, rico em informações e interativo. Verifique primeiro a precisão dos dados da pesquisa (status de listagem, tickers, avaliações — use as cifras mais recentes e cite as fontes), e só então gere o relatório. Envie a tarefa em modo single-agent.

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Crie 10 jogos separados e COMPLETOS com temas relacionados ao Ano Novo Chinês de 2026 (Cavalo) em HTML, CSS e JS (sem bibliotecas). Os jogos devem ser divertidos, originais, polidos e otimizados para dispositivos móveis. Inclua pontuação, dificuldade progressiva, botões de reiniciar e visuais suaves. Cubra: arcade, puzzle, endless runner, reação, estratégia, memória, 2 jogadores local, idle, pixel art retrô e 1 jogo experimental.

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