de Hermes Agent (Windows R fork)19
Remplir et valider des modèles Excel de rachat avec effet de levier (LBO) via openpyxl headless : construire les sources & utilisations, l'échéancier de la dette, les cash sweeps et l'onglet de sensibilité IRR/MOIC.
Cette compétence construit des modèles LBO professionnels à l'intérieur de modèles Excel en utilisant openpyxl headless. Elle suit des conventions strictes : tous les calculs sont des formules Excel (pas de résultats codés en dur), la structure du modèle est préservée, les formules sont formatées et colorées, et une étape de recalcul/vérification garantit l'exactitude. La compétence guide l'analyse du modèle, le remplissage des formules, la construction du tableau de sensibilité et une liste de vérification.
Utilisez-la lorsqu'un utilisateur a besoin d'un modèle LBO pour un screening de private equity, des supports de présentation ou des exercices de valorisation, et qu'il fournit un modèle (préférable) ou demande le modèle standard. Les phrases déclencheurs incluent : "construire un modèle LBO", "modèle LBO" ou "générer un Excel LBO".
Idéalement utilisée par des agents pouvant exécuter Python et gérer des fichiers (intégration excel-author). Fonctionne avec des environnements headless supportant openpyxl et des flux de travail basés sur des fichiers.
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