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생산성 분석기 (건설 노무)

현장 작업 실적 데이터로 계획 대비 실제 생산성, 추세, 산업 벤치마크 비교와 완료 예측까지 자동 계산해 준다.

데이터·분석중급★ 279⑂ 72AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 2. 14.

무엇을 해주나

  • 일자별 작업 실적(계획 물량, 실제 물량, 투입 공수, 인원, 작업 조건)을 입력하거나 데이터프레임으로 불러와 활동별 생산성을 집계합니다.
  • 효율(%)을 계산해 excellent / on_target / below / critical 4단계로 상태를 판정하고, 초기 구간과 후기 구간을 비교해 improving / declining / stable 추세를 산출합니다.
  • 콘크리트 타설, 철근, 거푸집, 조적, 석고보드, 도장, 전선관, 배관, 굴착, 되메우기 등 10개 공종의 산업 표준 단위 생산성(단위/인시)과 비교합니다.
  • 문제 공종을 우선순위(HIGH/MEDIUM)와 함께 뽑아내고, 남은 물량 기준으로 필요 공수·소요일수·예상 완료일을 예측합니다.
  • 요약 / 문제 구역 / 원시 데이터 3개 시트로 구성된 엑셀 보고서를 내보냅니다.

이런 분께 추천

  • 건설 현장 공무·공정 담당자, 시공 관리자(PM/CM)
  • 주간 생산성 보고서를 반복 작성해야 하는 원가·공정 엔지니어
  • 하도급 팀별 실적을 벤치마크와 비교해 근거 있게 관리하려는 분

활용 예시

  1. "지난 10일간 3층 슬래브 타설 실적을 넣어 효율과 추세를 계산해줘" → 효율 92%, 추세 improving 같은 결과를 즉시 확인.
  2. "남은 콘크리트 500m³을 현재 생산성으로 언제 끝낼 수 있나?" → 필요 인시, 소요일수, 예상 완료일 산출.
  3. "이번 달 전체 공종 중 벤치마크 미달 항목만 우선순위로 정리하고 엑셀로 저장해줘".

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction/HEAD/1_DDC_Toolkit/Analytics/productivity-analyzer/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction 의 1_DDC_Toolkit/Analytics/productivity-analyzer 폴더를 내 ~/.claude/skills/productivity-analyzer/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction.git /tmp/ddc && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/ddc/1_DDC_Toolkit/Analytics/productivity-analyzer ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 파이썬이 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version
  2. 필요한 라이브러리를 설치합니다: pip install pandas numpy openpyxl
  3. 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction.git
  4. 스킬 폴더를 클로드 스킬 경로로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction/1_DDC_Toolkit/Analytics/productivity-analyzer ~/.claude/skills/
  5. Claude Code를 재시작하고 "productivity-analyzer 스킬로 현장 생산성 분석해줘"처럼 요청합니다.
  6. 실적 데이터는 date, activity_code, planned_output, actual_output, manhours 열을 가진 CSV/엑셀로 준비하면 바로 불러올 수 있습니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT