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Agent Skill · 开发

labor-productivity-analyzer(劳动生产率分析仪)

labor-productivity-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

labor-productivity-analyzer 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,452。

总安装 412周安装 17GitHub Stars 111下载 135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
unknown

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:labor-productivity-analyzer(劳动生产率分析仪)
来源仓库:https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction
仓库路径:skills/labor-productivity-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction --skill labor-productivity-analyzer
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction --skill labor-productivity-analyzer

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

labor-productivity-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。适用于代码仓库管理、Issue 跟踪和协作流程梳理等开发场景。

通过 npx skills add 命令从 ddc_skills_for_ai_agents_in_construction 仓库安装并使用该技能。安装前需确认权限范围和维护状态,注意是否会触发联网或命令执行操作。建议结合原始 README 文档了解具体功能和使用限制。

来源仓库内路径:skills/labor-productivity-analyzer

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agent…;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

labor-productivity-analyzer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_const…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

labor-productivity-analyzer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

labor-productivity-analyzer 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。

labor-productivity-analyzer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

labor-productivity-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 412 次,近一周安装 17 次,下载 135 次,GitHub 111 星。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。

labor-productivity-analyzer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
labor-productivity-analyzer

劳动生产率分析仪 · 本页

412111权限未标注未明确通过

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

Labor Productivity Analyzer

Technical Implementation

import pandas as pd
from datetime import date
from typing import Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum

class ProductivityStatus(Enum):
    EXCEEDING = "exceeding"
    ON_TARGET = "on_target"
    BELOW_TARGET = "below_target"
    CRITICAL = "critical"

@dataclass
class ProductivityEntry:
    entry_id: str
    date: date
    trade: str
    activity_code: str
    activity_description: str
    location: str
    crew_size: int
    hours_worked: float
    quantity_installed: float
    unit: str
    target_productivity: float  # units per hour

    @property
    def actual_productivity(self) -> float:
        if self.hours_worked == 0:
            return 0
        return self.quantity_installed / self.hours_worked

    @property
    def productivity_factor(self) -> float:
        if self.target_productivity == 0:
            return 0
        return self.actual_productivity / self.target_productivity

    @property
    def status(self) -> ProductivityStatus:
        pf = self.productivity_factor
        if pf >= 1.1:
            return ProductivityStatus.EXCEEDING
        elif pf >= 0.9:
            return ProductivityStatus.ON_TARGET
        elif pf >= 0.7:
            return ProductivityStatus.BELOW_TARGET
        return ProductivityStatus.CRITICAL

class LaborProductivityAnalyzer:
    def __init__(self, project_name: str):
        self.project_name = project_name
        self.entries: List[ProductivityEntry] = []
        self.targets: Dict[str, float] = {}  # activity_code: target_productivity
        self._counter = 0

    def set_target(self, activity_code: str, target_productivity: float):
        self.targets[activity_code] = target_productivity

    def add_entry(self, entry_date: date, trade: str, activity_code: str,
                 activity_description: str, location: str, crew_size: int,
                 hours_worked: float, quantity_installed: float,
                 unit: str) -> ProductivityEntry:
        self._counter += 1
        entry_id = f"PROD-{self._counter:05d}"

        target = self.targets.get(activity_code, 1.0)

        entry = ProductivityEntry(
            entry_id=entry_id,
            date=entry_date,
            trade=trade,
            activity_code=activity_code,
            activity_description=activity_description,
            location=location,
            crew_size=crew_size,
            hours_worked=hours_worked,
            quantity_installed=quantity_installed,
            unit=unit,
            target_productivity=target
        )
        self.entries.append(entry)
        return entry

    def get_productivity_by_trade(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        by_trade = {}
        for entry in self.entries:
            if entry.trade not in by_trade:
                by_trade[entry.trade] = {'hours': 0, 'quantity': 0, 'entries': 0}
            by_trade[entry.trade]['hours'] += entry.hours_worked
            by_trade[entry.trade]['quantity'] += entry.quantity_installed
            by_trade[entry.trade]['entries'] += 1

        for trade in by_trade:
            hours = by_trade[trade]['hours']
            qty = by_trade[trade]['quantity']
            by_trade[trade]['avg_productivity'] = qty / hours if hours > 0 else 0

        return by_trade

    def get_productivity_by_activity(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        by_activity = {}
        for entry in self.entries:
            code = entry.activity_code
            if code not in by_activity:
                by_activity[code] = {
                    'description': entry.activity_description,
                    'hours': 0, 'quantity': 0, 'target': entry.target_productivity
                }
            by_activity[code]['hours'] += entry.hours_worked
            by_activity[code]['quantity'] += entry.quantity_installed

        for code in by_activity:
            hours = by_activity[code]['hours']
            qty = by_activity[code]['quantity']
            by_activity[code]['actual'] = qty / hours if hours > 0 else 0
            by_activity[code]['factor'] = (
                by_activity[code]['actual'] / by_activity[code]['target']
                if by_activity[code]['target'] > 0 else 0
            )

        return by_activity

    def get_low_performers(self) -> List[ProductivityEntry]:
        return [e for e in self.entries
                if e.status in [ProductivityStatus.BELOW_TARGET, ProductivityStatus.CRITICAL]]

    def get_summary(self) -> Dict[str, Any]:
        if not self.entries:
            return {'total_entries': 0}

        total_hours = sum(e.hours_worked for e in self.entries)
        factors = [e.productivity_factor for e in self.entries]
        avg_factor = sum(factors) / len(factors)

        return {
            'total_entries': len(self.entries),
            'total_hours': total_hours,
            'average_productivity_factor': round(avg_factor, 2),
            'exceeding': sum(1 for e in self.entries if e.status == ProductivityStatus.EXCEEDING),
            'on_target': sum(1 for e in self.entries if e.status == ProductivityStatus.ON_TARGET),
            'below_target': sum(1 for e in self.entries if e.status == ProductivityStatus.BELOW_TARGET),
            'critical': sum(1 for e in self.entries if e.status == ProductivityStatus.CRITICAL)
        }

    def export_report(self, output_path: str):
        data = [{
            'Date': e.date,
            'Trade': e.trade,
            'Activity': e.activity_code,
            'Location': e.location,
            'Crew': e.crew_size,
            'Hours': e.hours_worked,
            'Quantity': e.quantity_installed,
            'Unit': e.unit,
            'Target': e.target_productivity,
            'Actual': round(e.actual_productivity, 2),
            'Factor': round(e.productivity_factor, 2),
            'Status': e.status.value
        } for e in self.entries]
        pd.DataFrame(data).to_excel(output_path, index=False)

Quick Start

analyzer = LaborProductivityAnalyzer("Office Tower")

# Set targets
analyzer.set_target("CONC-001", 2.5)  # m3 per hour

# Add entry
entry = analyzer.add_entry(
    entry_date=date.today(),
    trade="Concrete",
    activity_code="CONC-001",
    activity_description="Pour concrete slab",
    location="Level 3",
    crew_size=8,
    hours_worked=80,
    quantity_installed=180,
    unit="m3"
)

print(f"Productivity factor: {entry.productivity_factor:.2f}")
print(f"Status: {entry.status.value}")

Resources

  • DDC Book: Chapter 3.2 - Resource Management

平台分布

Codex

38.27%
按下载量换算52

Claude

30.55%
按下载量换算41

Cursor

17.53%
按下载量换算24

Gemini CLI

10%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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