38 个 Skill 全面 Python 化：三端通吃、灵犀适配——工匠精神，就是不落下任何一个值得服务的人

原创李伟坚 Excel催化剂（附件请在原始资料库或公众号中获取）)

2026年9月25日

熟悉我的老朋友都知道，我这几个月做了很多件大事：38 个 Skill，覆盖办公、设计、三维、GIS、知识管理……一个接一个发布。但今天这篇，不讲新 Skill，讲一件“背后的工程”——我把全部 38 个 Skill，完成了一次彻底的 Python 化改造。 之前那些靠 PowerShell 脚本驱动的 Skill，全部重构为 Python，支持多端使用；针对金山灵犀这类“不开放 PowerShell 调用”的智能体，也完成了完整适配。这不是一次修补，而是一次全量收尾——为了一个朴素的目标：让每个值得服务的人，都用得上。

一、从“单个 Skill”到“全部 38 个”：这次是彻底收尾

还记得前段时间，我在多篇文章里提过 Python 化改造这件事吗？

先是 python-dev 这个大 Skill，一次打通 Windows / Mac / Linux 三端，专门适配了灵犀这种“连脚本都不让跑”的受限环境；
然后是 WPS 多维表格 Skill，我把 16 个 PowerShell 驱动全部退役，全面换成 Python——那篇文章的标题叫《强者恒强》。

但这两次，都只是“从点到面”的开始。从今天起，我可以正式宣布：全部 38 个 Skill，Python 化改造已全部完成。

之前那些基于 PowerShell 脚本开发的 Skill——不管是数据处理的、浏览器自动化的、还是办公文档的——底层驱动已经全面重构为 Python，支持多端使用。

为什么这件事值得单独写一篇？因为它的工程量，远超绝大多数人的想象：

38 个 Skill，每一个都要重写底层驱动——不是把 PowerShell 翻译成 Python 那么简单，而是按 Python 的生态重新实现、逐个真机验证，确认功能完全等效之后，才敢替换；
每一处文档、每一个示例、每一条脚本引用，都要同步更新——不能出现“代码换了，教程还教旧命令”的断层；
每换一个，都要跑全链路回归——确保改完的 Skill，交付质量和原来一模一样，甚至更好。

这就是“收尾”的分量：不是做完大部分，而是全部做完、全部验证、全部可用。

二、为什么非 Python 不可？三个硬伤，逼着我不回头

有人可能会问：PowerShell 在 Windows 上不是挺好用的吗？为什么要大动干戈？

因为有三个硬伤，绕不过去：

第一，PowerShell 只属于 Windows。 Mac 没有、Linux 没有——只要 Skill 的底层依赖它，就等于把自己锁死在一个系统上。

第二，很多 AI 智能体不允许跑 PowerShell。 比如金山灵犀这类办公智能体，出于安全考虑，脚本执行是受限的——PowerShell 这套，在它里面根本转不动。

第三，它是 Windows 的“专属方言”。 会的人少、生态窄，AI 能学的素材有限，写起来容易出错；而 Python 是全球最通用的语言，素材海量、AI 学得动，生成质量更有保障。

所以，Python 化不是一道选择题，而是一道必答题。 换了心脏，Skill 才能从“Windows 专属”变成“全球通用”。

三、为金山灵犀适配：作为 KVP 讲师，这是我给金山的一份贡献

这次迭代里，我最上心的一个目标，是金山灵犀。

你可能知道，我是金山的 KVP 讲师——这份身份对我意义重大。我一直想为金山做点什么，而灵犀，就是我能做贡献的最直接的地方。

但灵犀有一个现实约束：出于安全原因，它没有开放 PowerShell 调用。

这意味着什么？意味着以前那些依赖 PowerShell 的 Skill，在灵犀里是跑不起来的——哪怕功能再好，用户在灵犀里也用不上。 这在我看来，是一种巨大的浪费。

所以这次迭代，我专门为灵犀做了完整适配：

整套驱动改用 Python 实现，而灵犀本身内置 Python 环境，天然就能跑；
Skill 里所有自动化入口，全部是 python xxx.py 一条命令的事——任何智能体，只要会调 Python，就能驱动整套能力；
针对灵犀的运行环境特点，把环境探测、依赖安装、路径处理这些容易翻车的环节，全部做了针对性处理。

我追求的目标很简单，就一句话：让用户在灵犀里不仅“能用”，而且“最大可能地能用”。

“能用”和“最大可能地能用”之间的差距，就是那些被提前踩平的坑：不挑系统、不挑环境、不挑智能体版本——只要你想用，我就尽量让你用上。

四、说句实话：不是所有 Skill 都能三端跑，但能做的我都做了

这篇迭代篇，我也想跟你说一句实话，不想把话说满：

我把话说得具体一点，你一听就明白哪些能跨平台、哪些不能：

目前只能在 Windows 上用的，主要是这几类：

.NET 类的 Skill：凡是底层是 C# / .NET 插件体系的（比如 AutoCAD .NET、Revit、SolidWorks、ArcGIS Pro 这类商业软件的插件开发），目前只能在 Windows 上跑；
Office 需要调用 COM 组件的 Skill：Excel、Word、PowerPoint 这些 Office 组件，在 Windows 上是通过 COM 接口来驱动的，这套机制 Mac 和 Linux 上没有，所以这类 Skill 也只在 Windows 上最完整；
其他极个别的商业软件、设计软件：只要它们的自动化需要调用 COM 组件的，同样是 Windows 专属，跨平台就力不从心了。

而除此之外，其余部分，已经实现了全面跨平台。 纯 Python 驱动的那些 Skill——数据处理、浏览器自动化、多维表格、开源软件插件（像 QGIS、Inkscape、Blender 这类）——Windows、Mac、Linux 都能跑。

这里再单独说说 WPS，因为它的两种情况要分开看：

WPS JS 加载项，是可以三端通用的。 JS 加载项本身不依赖 COM 机制，在 Windows、Mac、Linux 上都能开发、都能运行，这是 WPS 生态里跨平台性最好的一块；
但 JSA 插件（JS 宏）的冒烟测试，不行。 因为 JSA 的验证环节要调用 COM 组件来驱动真实环境，而 COM 是 Windows 专属的——就算你在 Mac 或 Linux 端把插件开发好了，也做不了冒烟测试这一步，只能回到 Windows 上跑验证。

所以 WPS 的结论是：能开发、能运行，三端都行；但想要完整走完’开发 → 验证 → 交付’全链路，Windows 依然是最稳的。

这句话我要说得清清楚楚，因为这才是我的风格：

该说的实话，我说；能做到的，我全做到。

我不会用“三端通吃”四个字把所有 Skill 一概而论——做不到的，我如实告诉你原因；能做到的，我确实都做到了。这种诚实，本身就是工匠精神的一部分。

顺带跟咱们 Office 群体的老朋友说几句心里话：

这套 Python 化改造，让 Skill 在三端都能用了，是件好事。但我必须跟你说清楚一个事实——论体验的完整度，Office 生态始终是 Windows 上最完善的。

因为 Office 最强大的自动化能力，全都长在 Windows 的 COM 机制上：VBA、COM 接口、与 Office 组件之间的深度联动……这些在 Mac 和 Linux 上，要么没有、要么打折。

所以如果你是 Office 重度用户，想把这套 Skill 的能力用得最尽、体验得最完整——Windows 依然是你最好的主场。 Mac、Linux 能跑是锦上添花，但真正把 Office 自动化玩到极致，还得回到 Windows。

五、扩展用户群体：从 Windows，到 Linux 和 Mac

这次迭代的直接成果，是用户群体的扩大：

以前：只有 Windows 用户能顺畅使用这套 Skill 体系；
现在：Linux 用户、Mac 用户，都能用上；
还有一类人最让我在意：那些用着“小众 AI 办公智能体”的用户——他们用的智能体可能用户量不大、生态不成熟、文档不齐全，但他们是真实存在的、认真想要用 AI 解决问题的人。以前他们可能连环境都跑不起来，现在，他们也能顺利使用了。

小众的用户，也是用户；小众的平台，也值得被认真对待。 这在我看来，不是“额外的恩惠”，而是本分。

六、工匠精神 + 国产替代：不落下任何一个值得服务的人

写到最后，我想把这次迭代背后更深的东西，跟你聊透。

我这些年做 Skill，有一条一直没变的原则：不落下任何一个值得服务的人群。

不管你的环境多艰苦——没有管理员权限？我为你做免安装的路线；
不管你的软件多缺乏成熟支持——官方文档不齐全？我自己实测、自己踩坑、自己补全语料；
不管你的平台多非主流——Windows 之外的 Mac、Linux？我全量 Python 化，逐个适配。

只要是认真想要用 AI 解决自己问题的人，我就希望他能用上我的东西。

而这件事，往大了说，还有一个更大的意义——国产化、国产替代。

这些年，国产操作系统（尤其是 Linux 系的国产系统）正在一步步走进企业和个人。但很多工具软件，对 Linux 的支持一直跟不上，导致国产系统用户“有系统、没工具”。

我这轮 Python 化，就是为这个愿景贡献的一份力量：让 Linux 国产系统的用户，能更多地用上浏览器插件、Python、多维表格、图标设计、飞书这些 Skill 工具——让工具跟上系统的国产化，让国产系统的用户，不再被工具短缺困住。

这不是什么宏大叙事，就是一件件小事：一个 Skill 能在国产系统上跑起来了，一个用户能正常使用了……但正是这一件件小事，在把“国产替代”从口号，变成日常。

写在最后

写这篇迭代篇，我脑子里一直有一句话：

做产品的人，最容易犯的错，就是只服务“大多数”。 只做 Windows、只做主流平台、只做用户量大的智能体——省事，但丢下了那些认真但小众的人。

我不愿意这样。

所以我花了这么大力气，把 38 个 Skill 全部 Python 化——不为别的，就为让每一个认真想用 AI 解决问题的人，不管他用的什么系统、什么智能体，都能站上同一条起跑线。

这就是我的工匠精神：环境再艰苦、平台再小众，我也要让你真正用得上。

这套迭代成果，是你的，也是每一个用 AI 办公的人的。叫上身边的人，一起来把 AI 编程玩转——让更多人知道：这条路，已经不挑系统了。

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