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Agent Skill · 效率

delonix-pl-analysis(Delonix PL 分析)

delonix-pl-analysis 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

delonix-pl-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 19,258。

总安装 2,095周安装 90GitHub Stars 公开资料未说明下载 734核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
3.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:delonix-pl-analysis(Delonix PL 分析)
来源仓库:https://github.com/chaoliuzhu/delonix-pl-analysis
安装命令:
openclaw skills install delonix-pl-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install delonix-pl-analysis

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

提供酒店项目P&L全方位分析,包括损益表、投资回报、多店对标、成本异常诊断及偏差校准等功能。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install delonix-pl-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

delonix-pl-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install delonix-pl-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

delonix-pl-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

delonix-pl-analysis 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

delonix-pl-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

delonix-pl-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,095 次,近一周安装 90 次,下载 734 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

delonix-pl-analysis 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
delonix-pl-analysis

Delonix PL 分析 · 本页

2,095—权限未标注MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

P&L.skill — 酒店投资与经营分析工具 v3.0

版本:v3.0 · 德胧集团官方版 适用:店总自检 / 项目立项 / 经营复盘 / 竞品对标 数据源:开元名庭动态模型202603 + 集团实测数据

核心能力速查

能力触发词输出
快速P&L分析「分析P&L」「本月经营分析」完整损益表+关键指标
投资回报测算「投资回报」「回本周期」IRR/NPVRR/回本周期
多店对标「对标分析」「横向对比」多店排名+差距分析
成本异常诊断「成本预警」「成本异常」超支项+改进建议
保本点分析「保本点」「盈亏平衡」安全边际+压力测试
敏感性分析「敏感性」「压力测试」多场景矩阵
偏差校准「偏差分析」「实际vs预测」根因溯源+参数修正
竞品SWOT「竞品分析」「SWOT」四维分析+策略建议

A类 · 基础参数合规校验

通用参数校验

参数德胧标准异常阈值
物理房量120间(±50%)超±50%
单房造价13.69万/间超±15%
物业租金85元/㎡/月(含税)超±20%
加盟费60万(品牌30+技术20+保证金10)偏离
人房比(虫洞后)≤0.175>0.20

城市基准ADR

城市基准ADR备注
深圳630-710元七大城市第一
上海480元—
广州530元—
杭州330-420元—
北京580-790元—
成都450-540元—
重庆340-430元—

B类 · 经营预测合理性

收入预测标准公式

年客房收入 = 365 × 房量 × OCC × ADR
RevPAR = ADR × OCC
客源收入 = Σ(渠道占比 × 渠道ADR × 已售间夜)

客源结构标准

渠道标准占比ADR系数佣金率
百达屋60%×0.858%
OTA30%×0.9012%
线下10%×0.703%

C类 · 成本结构健康度

人力成本(最大单项)

检查项标准预警线
人房比≤0.175>0.20
人力成本占营收比25-35%>40%
外包比例≤20%>30%
人均工资5524元/月超±30%

变动成本标准(每间夜)

成本项标准值实际参考
早餐19.13元11-34元
易耗品7.39元2-17元
布草洗涤9.95元7-10元
能耗(高OCC)12-15元/㎡—
能耗(低OCC)8-10元/㎡—

管理费

费用项比例
基本管理费营收×2.7%
品牌营销费营收×1.8%
系统使用费首年4.8万,第二年起1.5万/年

D类 · 偏差校准分析

偏差溯源框架

实际 vs 预测偏差
  └─ 收入偏差
      ├─ OCC拖累 → 市场/竞品/季节问题
      └─ ADR拖累 → 定价/渠道结构问题
  └─ 成本偏差
      ├─ 人力超支 → 招聘失控/薪资偏高
      ├─ 能耗超支 → 设备/管控问题
      └─ 易耗品超支 → 浪费/管理缺失

偏差预警标准

类型可接受预警
收入偏差±5%>±10%
成本偏差±5%>±10%
OCC偏差±3pct>±5pct
ADR偏差±5%>±10%

E类 · 投资回报测算

核心指标达标线

指标达标优秀
静态回本周期≤8年≤5年
IRR(5年)≥15%≥25%
GOP率≥35%≥45%
EBITDA率≥20%≥30%

敏感性矩阵

场景    OCC     ADR      年收入    净利润    回本周期
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
乐观   +5pct  +10%     +18%     翻倍      缩短40%
基准   85%     550元    3102万    717万     3.6年
保守   -10pct  -15%    -22%     -45%      延长60%
极端   -20pct  -25%    -38%     亏损       临界点

保本公式

保本OCC = (固定成本+租金) / (ADR×房量×365×贡献边际率)
安全边际 = 实际OCC - 保本OCC

使用示例

示例1:快速分析

用户:帮我分析深圳蛇口店1月的P&L

AI:请提供1月实际数据:
    - OCC:83%
    - ADR:实际值?
    - 总营收:203万

用户:OCC 83%,ADR 550元,收入203万

AI:分析中...

示例2:偏差诊断

用户:为什么我们1月成本超支了?

AI:对比预测vs实际:
    - 成本偏差:+54%(124万 vs 预测81万)
    - 主因:人力成本+92%(57万 vs 29万)
    - 底薪超标:+129%
    - 建议:检查1月是否新入职员工过多

示例3:多店对标

用户:对比奉化、大连、蛇口三店的效率

AI:横向对标结果:
    ┌────────┬──────┬──────┬──────┐
    │ 门店   │ 人房比│ GOP率│ RevPAR│
    ├────────┼──────┼──────┼──────┤
    │ 蛇口   │ 0.18  │ 36%  │ 395元 │
    │ 奉化   │ 0.36  │ 15%  │ 120元 │
    │ 大连   │ 0.48  │ -5%  │ 85元  │
    └────────┴──────┴──────┴──────┘

真实数据参考(来自集团财务模型)

深圳蛇口店(2026年1月实际)

  • 房量:189间,OCC 83%(预测85%,偏差-2%)
  • 收入:203万(预测224万,偏差-9%)
  • 成本:125万(预测81万,偏差+54%)
  • 人力成本:57万(预测30万,偏差+92%)⚠️
  • 结论:1月成本失控,主因新员工入职+外包增加

奉化店(2025年11月-2026年1月)

  • 房量:153间,淡季OCC 42-64%,ADR 206-228元
  • 问题:OCC远低于基准85%,人房比0.36(标准0.175)

大连店(同期)

  • 房量:166间,淡季OCC 32-43%,ADR 169-185元
  • 问题:人房比0.48-0.56(严重超标),接近亏损

*v3.0 · 2026-04-23 · 基于德胧实测数据 + 集团财务模型*

平台分布

OpenClaw

94.96%
按下载量换算697

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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