Airfront

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Airfront · 寫作 · 行銷

Airfront 是代理式的 Excel 解析工具,能把結構混亂的試算表轉成結構化 JSON,供 AI 代理與資料管線直接使用;它會先讀懂表格結構與儲存格格式,而不是對著一堆格子猜。

Airfront 的介面預覽

關於 Airfront

About

Airfront 是什麼

Airfront 處理的是 AI 工作裡最不起眼的一類麻煩:從真實的 Excel 檔案裡取出乾淨的資料。多數套件都假設表格排列整齊、第一列就是表頭。企業檔案很少長這樣。一份報價單可能在同一張工作表上疊了三張表,第一列橫跨一整條合併標題,F42 還有一行備註解釋星號代表什麼。

原廠的說法很直接:試算表本身不是結構化資料,而是一種視覺格式,人靠位置、顏色和版面來讀。所以 Airfront 的試算表解析照著人的順序走。先找出有哪些表格,再判斷每張表的起點與終點,接著重建表頭,最後才讀數值。格式也不會在中途被丟掉,紅色儲存格或加總的粗體字會以結構化標記的形式留下來。

輸出是符合你指定 schema 的結構化 JSON,這一點在 AI 資料管線裡差別很大。收到 {"unit_price": 12.5, "currency": "TWD"} 的代理可以直接計算;收到同一張表貼成純文字的代理,得先把上下文預算花在猜哪一欄是價格。Airfront 鎖定的就是那些做代理、RAG 系統和內部資料工具、卻一直卡在同一道牆前的團隊。

產品還在早期階段。目前採申請制,寄信排隊,沒有公開的價格頁,也沒有文件站。首頁只放了一段命令列範例和幾組 benchmark 數字,這也說明第一批使用者大概不怕打開終端機。

開始使用

  1. 依照網站上的信箱寄信申請試用,信中寫明姓名、公司,以及你想處理哪一類檔案。
  2. 收到開通通知後安裝 airfront 命令列工具,先拿一份活頁簿確認帳號能正常運作。
  3. 為你要的資料寫一份小型 schema,例如含料號、品名、單價與幣別的報價資料列。
  4. 執行 airfront parse "報價單.xlsx" --schema pricing > data.json,把輸出的 JSON 跟原表核對過,再接到流程裡。

產品資訊

快速了解 Airfront 的定價、支援平台與效能。

免費方案否
付費方案N/A (early access, pricing not published)
平台Web, CLI
開發者Airfront
類別寫作 · 行銷
發布日期N/A
最近更新Oct 2026
網站訪問量N/A
網站全球排名N/A
API 提供狀態N/A

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

  • 正在打造讀取企業檔案的 AI 代理開發者:有 schema 約束的 JSON 省掉一整層臨時湊出來的提示詞,但 schema 得自己先寫好,輸出才有意義。
  • 接手一整批前人留下的 Excel 活頁簿的資料團隊:當沒有人記得檔案怎麼排的、舊匯入腳本又總在合併儲存格上掛掉,這類工具就派得上用場。
  • 需要把資料交給模型的分析人員:如果你想停止把整段儲存格範圍貼進對話視窗,它合適;如果你本來只處理乾淨的 CSV,就不太必要。

任務

  • 從供應商工作表裡抽出報價表:表格偵測在標題被合併儲存格壓在上方時仍找得到表頭,這正是多數正規表達式寫法失敗的地方。
  • 把結構混亂的試算表變成資料庫資料列:輸出已經是帶型別的日期、幣別與百分比,可以省掉第二輪清理。
  • 把試算表內容餵進 RAG 系統:每個數值都保留來源,檢索到的數字能追回原本的儲存格,而不是憑空出現。

情境

  • 每季結算要彙整來自十二個團隊的十二份活頁簿:一份解析契約,勝過十二支為個別檔案量身打造的腳本。
  • 接入一份完全陌生的新資料源:先跑一次解析、看 JSON 長什麼樣,再調整 schema,不必手動反推每一欄的意義。
  • 需要數字而不是整段文字的代理:當工具呼叫必須回傳某個欄位,結構化 JSON 決定的是得到答案,還是繼續來回確認。

主要功能

在混亂工作表上做表格偵測

Airfront 在讀取任何值之前,先把工作表切成一個個獨立的表格與區塊。並排的、上下堆疊的、只隔一列空白的表都能處理,標題、備註和散落的標籤則被排除在資料列之外。

表頭重建

單列表頭是最簡單的情況。表頭重建還會處理多列表頭、合併儲存格與重複出現的標籤群組,這些地方用一般方式擷取,往往只得到一欄叫 Unnamed: 4。若表頭根本不存在,它會依周邊標籤和下方資料的形狀推回來。

把格式當資料讀

顏色、粗體、醒目提示和數字格式在企業檔案裡都帶著意思。整列標紅可能代表停售,整列加粗可能是小計。Airfront 把這些訊號存成結構化標記,後續程式可以據此篩選,不會在轉成純文字的那一刻全部消失。

公式求解與型別正規化

含公式的儲存格會先求出結果值。日期、幣別與百分比在解析過程就轉成真正的型別,價格進來是帶幣別的數字,而不是 NT$12.50 這樣一串文字。這決定你拿到的是可以直接加總的欄位,還是又要再清洗一次的欄位。

通過 schema 驗證且可追溯的 JSON

在命令列指定 schema,回傳的 JSON 就會符合它。每個值都保留來源,這正好回答客服最常被問的那句:這個數字哪裡來的。輸出可以直接進代理、RAG 索引或資料倉儲,不必再加一層轉換。

線上評測式的驗證

每一次解析都會對照預期輸出評分,做法就像程式競賽的線上評測。實際效果是,服務會告訴你它有沒有讀對這張表,而不是很有自信地給出錯的東西。對無人看管的流程來說,這種訊號比多幾個百分點的正確率更值錢。

優缺點

優點

  • 先讀結構再讀數值,而這正是試算表資料擷取在真實檔案上失敗的真正原因。
  • 格式以標記形式保留,顏色編碼和粗體小計都能帶進你的資料裡。
  • 輸出從 schema 出發,流程拿到的是自己指定的欄位,不是對欄位名的猜測。
  • 在 SpreadsheetBench 上公開 benchmark,連目前仍做錯的題目也一併列出。

缺點

  • 只有早期存取,價格與文件都未公布,簽下去之前無法評估成本,也讀不到技術參考。
  • 官方示範的流程是命令列工具,最需要它的非技術團隊反而用不上。
  • 它只讀試算表,不會寫回去,想找 Excel 自動化工具的人得另外處理編輯那一段。
  • 主打的 benchmark 數字只涵蓋較簡單的題目,原廠自己也承認較難的題目仍有相當比例失敗。

常見問題

它負責 Excel 轉 JSON 這一段:找出表格、重建表頭,回傳帶型別的資料列,交給腳本或代理使用。