想测试一下最新的 Claude Fable5 模型，看看它到底能不能真正完成复杂 Excel 表格制作，而不是只会写几行简单公式。
这次我没有让它做普通的收支表，也没有让它做简单的课程表，而是直接给了一个比较极限的任务：
让 Fable5 在 Excel 里制作一套完整的
《跨境电商集团 2025-2026 全链路经营数据分析系统》。
里面包含大量数据、公式、统计表、分析表、数据透视表、风险预警、Dashboard 看板等内容，主要目的就是测试它在 Excel 里的逻辑能力、数据建模能力、跨表引用能力、函数使用能力和自动化表格能力。
一、先在 Excel 里安装 Claude
这次我不是在网页端使用 Claude，而是直接在 Microsoft Excel 里面安装 Claude，操作流程也很简单。
打开 Excel 后，在顶部菜单栏找到 加载项，然后点击搜索，在加载项市场里搜索：Claude 搜索出来后，可以看到相关插件，Claude by Anthropic for Excel
点击添加之后，Excel 右侧就会出现一个 Claude 对话框。它不是单独在网页里回答你，而是直接在 Excel 当前工作簿里进行操作。
也就是说，它可以直接帮你创建工作表、修改单元格、生成公式、整理数据、做分析表，甚至还能尝试帮你做图表和看板。
二、右侧可以直接选择模型
安装完成后，Excel 右侧会出现 Claude 的聊天窗口。在输入框下面，可以看到模型选择按钮。我这里可以选择：
Fable 5
Opus 4.8
Opus 4.7
Opus 4.6
Sonnet 4.6
这次主要就是为了测试 Fable5，所以我直接切换到了 Fable 5。
然后我给它输入了一段非常详细的提示词，让它不要只做一个普通表格，而是尽可能制作一个完整、复杂、接近真实业务的数据系统。
三、我给它的任务非常重
这次我要求它制作的 Excel 不是一两张表，而是接近企业内部经营分析系统的结构。核心要求包括：创建 20 张工作表。生成 500 个 SKU 的产品维度表。生成 3000 个客户数据。生成 30000 行订单明细数据。生成 10000 行库存流水数据。生成 8000 行广告投放数据。生成 10000 行物流数据。生成 5000 行以上退款售后数据。同时还要包含：财务汇总表客户分析表产品分析表广告分析表库存分析表物流分析表风险预警表数据透视表Dashboard 可视化看板模型评分表README 使用说明这个任务的重点不是“生成数据”这么简单，而是看它能不能把这些数据之间的关系做出来。比如订单表里的 SKU 要能对应产品表，店铺 ID 要能对应店铺表，客户 ID 要能对应客户表。销售额、净销售额、毛利润、净利润、毛利率、净利率都需要通过公式计算。广告表里要计算 CTR、CPC、ROAS、转化率、CAC。物流表里要计算配送天数、是否延迟、延迟天数和赔付金额。库存表里要根据最低库存和最高库存判断是否需要补货。风险预警表还要自动识别低利润、广告亏损、库存积压、退款率异常、物流延迟等问题。也就是说，这不是让它填空，而是让它真正做一个有业务逻辑的 Excel 系统。
四、Fable5 会先判断任务难度
比较有意思的是，当我把提示词发给它后，它并没有马上盲目开始做，而是先提醒了我一个问题。
它说这个任务的数据量非常大。
因为我要它做：
30000 行订单
10000 行库存
8000 行广告
10000 行物流
5000 行退款
再加上大量公式、跨表引用、统计分析和 Dashboard，这种规模在 Excel 插件环境里可能需要较长时间，而且大量公式会让表格打开和计算变慢。
这一点我觉得挺合理的。
它不是为了完成任务而硬做，而是先告诉我这个表格可能会比较重，尤其是如果很多字段都使用 XLOOKUP、SUMIFS、COUNTIFS 这种公式，工作簿会比较卡。
五、最后它真的做出了 20 张工作表
等待一段时间后，它开始一步步执行。
从截图里可以看到，它的任务流程非常清楚：
创建工作表框架
参数配置 Config
三张维度表：店铺、产品、客户
订单明细 30000 行
库存流水 10000 行
广告投放 8000 行
物流数据 10000 行
退款售后 5700 行
构建财务汇总
客户分析与 RFM
产品、广告、库存、物流分析表
风险预警表
数据透视表
Dashboard 看板
评分表和 README
恢复计算并全面质检
这个过程看起来已经不是简单的“帮我做个表格”，而是像一个自动化 Excel 数据工程师在搭建系统。
最后生成的工作簿里确实包含了很多张表，而且命名也比较清晰。
这次测试下来，我最大的感受是：
Fable5 在 Excel 里的能力已经不只是“回答问题”了，而是能真正参与到表格制作流程里。
它可以理解复杂需求，拆解任务步骤，创建多个工作表，生成大量模拟数据，设计跨表关系，写公式，做分析，甚至尝试搭建 Dashboard。
对于普通用户来说，这意味着以后做 Excel 的门槛会降低很多。
以前你不会 SUMIFS、COUNTIFS、XLOOKUP、RFM、ROAS、CAC、库存周转这些公式和模型，就很难做出专业的数据表。
但现在你只要能把需求描述清楚，AI 就可以先帮你搭出一个基础版本。
当然，能不能做得非常准，取决于你的提示词是否详细，也取决于你后续是否愿意检查和优化。
