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BusinessMay 29, 2026

用 Kimi K2.5 將 Excel 銷售資料轉成完整分析報告

EigentEigent
Kimi K2.5 — 銷售績效 Excel 分析 + HTML 報告
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從原始 Excel 資料到可直接提交董事會的分析報告

銷售績效檢視每次都從相同流程開始:下載資料、打開 Excel、寫公式、格式化表格、複製到報告中,再加上一些結論。這往往要花上好幾個小時。這套工作流程——由 Kimi K2.5 驅動的 Eigent——只要一個提示詞和一份試算表附件,就能完成全部步驟,產出一份完整的 HTML 分析報告,包含執行摘要、比較表與策略建議。

1將 Kimi K2.5 設定為你的模型

Kimi K2.5(由 Moonshot AI 提供)是一款高容量模型,非常適合資料密集型任務。要在 Eigent 中使用它,請前往 Settings → Models → Custom Models,並依照以下設定新增 Kimi:

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

驗證後設為預設模型。Eigent 會在儲存前確認是否支援 function-calling。

2附上 Excel 檔案並撰寫提示詞

將你的 Sales Order.xlsx 檔案直接附加到提示詞中:

我們正在進行銷售績效評估。請分析此系統中的銷售資料,並依照關鍵指標比較所有業務,包括訂單數、總營收、平均/中位數/最高訂單金額、每位業務每月 GMV,以及訂單轉換率。請生成一份結構化的 HTML 分析報告,包含摘要、比較表與結論,並將其儲存到指定資料夾。

不需要前處理。不需要樞紐分析表。只要檔案和需求即可。

3三個代理,三項任務

Eigent 會將工作拆分為三個依序執行的任務:

Task 1 — Document Agent: 讀取 Sales Order.xlsx 的每一列與每一欄,並將完整資料集輸出為結構化 JSON,其中每個工作表作為一個 key,每一列作為以欄位標題為鍵的物件。

Task 2 — Developer Agent: 取得 JSON 資料集,並針對每位業務計算:

  • 總訂單數
  • 總營收
  • 平均、中位數與最高訂單金額
  • 每位業務每月 GMV
  • 訂單轉換率

結果會以 JSON 陣列形式回傳。

Task 3 — Developer Agent: 取得指標 JSON 後,產生完整的 HTML 報告:

  • 執行摘要段落
  • 包含所有業務與所有指標並排呈現的比較表
  • 重點洞察與策略結論
  • 儲存為 sales_performance_report.html

4報告揭示了什麼

生成的報告能揭露出人工檢視往往要花好幾個小時才能發現的洞察。在這個範例資料集中,分析結果顯示:

  • 最佳表現者:Mitchell Admin — 貢獻了團隊總營收的 89%,平均訂單金額為 $15,095
  • 營收集中度: Mitchell 產生的營收是第二名的 9 倍
  • 三位業務皆為 100% 轉換率 — 每一筆下單都已完成
  • 量與價值的分布: Marc Demo 的訂單數最多(35 筆),但平均訂單金額較低
  • 成長機會: OdooBot 在較少的訂單數下仍展現合理的平均金額,顯示尚未被充分開發的潛力

每項洞察都附有對應的策略建議——例如導師制度設計、區域重新分配分析、方法論分享——可直接用於績效檢視。

5為什麼這很重要

Excel 到報告的流程是銷售營運中最常見的瓶頸之一。資料擷取、指標計算與敘事生成的組合,正是 Eigent 原生擅長的多步驟分析工作——不需要使用者撰寫任何 Python、設定任何 BI 工具,或手動格式化表格。

Kimi K2.5 為這套流程帶來強大的數值推理能力,讓它能可靠地處理不同的試算表結構與資料量。

6下一步可以試試看

將相同分析套用到上季的 Excel 檔案,並與這份結果比較——告訴我哪些業務有所進步。

將報告生成為 PDF,並寄送給銷售團隊。

在 HTML 報告中加入顯示各業務營收的長條圖。

標記任何與上個月相比轉換率下降超過 10% 的業務。

7提升結果的技巧

  • 整理欄位標題。 Document Agent 會依欄位標題名稱對列進行對應。保持標題一致且具描述性(例如使用 "Order Value" 而不是 "Col_D")可以讓指標計算更準確,報告標籤也更易讀。

  • 指定輸出路徑。 在提示詞中加入「將其儲存到指定資料夾」,或直接提供絕對路徑,可確保報告正確輸出到你需要的位置,而不是落在代理的工作目錄中。

  • 要求可供圖表使用的資料。 加上「另外將指標以 CSV 格式匯出,並與 HTML 報告一起保存」,即可取得一份結構化資料集,方便你匯入任何 BI 工具進一步視覺化。

Other use cases

Gemini 4:一個提示詞,在 Blender 中 Vibe Coding 一段 3D 電影短片

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在 Cozy Kitchen 場景中製作一段四個鏡頭、十二秒的電影短片:一陣穿堂風把食譜卡片從架子上吹起,帶著它飛過料理台,最後讓它搭在草莓塔上。保留溫暖的插畫風廚房。加入一張薄薄的雙面 RecipePage,上面有清楚可讀的食譜內容;依照 action.json 中的飛行通道移動,並透過看得見的風的線索,呈現平靜的開場、有動機的升起、飛行、接觸和落定。使用四台不同的攝影機和綁定攝影機的剪輯點,鏡頭 2 和 3 使用景深,卡片和攝影機的運動要平順且可測量。交付一個已打包、可編輯的 sequence.blend、一份 CSV 鏡頭表、一張附標註的 3×3 分鏡圖和九張靜態畫面。

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觀看列出的 YouTube 演講,將其中的方法和洞見轉化為 2–4 個可重複使用的檔案式代理技能,並且只以這些影片作為主要來源。為每部演講建立附時間戳記的大綱,記錄關鍵洞見、結果和警示,並將每項論點標示為 OBSERVED、INFERRED 或 UPDATED。每個技能包含一個附關鍵洞見章節和工具無關路徑的 SKILL.md,以及一個 evidence.md。驗證每個技能,然後在 127.0.0.1 上發布一份淺色模式的 HTML 報告,內含嵌入的演講影片、可點擊的時間戳記、演講比較、標出缺口的覆蓋矩陣,以及清楚的限制清單。

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分析上傳參考影片中的 Transformers 角色,並匯出可供正式製作用的高細節 3D CAD/網格模型(.glb)。分析角色風格、關節與表面細節;以邏輯關節樞軸分離身體和裝甲部件,建立高精度硬表面機械幾何;使用陽極金屬、拉絲鋼、深色鈦和高光塗裝等金屬 PBR 材質,並為眼睛、胸部核心和關節光效使用自發光通道。將 Diffuse、Normal、Roughness、Metallic 和 Emissive 紋理直接封裝在 GLB,確保拓撲乾淨、幾何為流形且適合即時預覽。

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