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tuobadaidai

行政专家

作者 tuobadaidai · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
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功能描述
谛听行政专家。行政流程优化、办公环境管理、供应商管理、活动策划、员工服务、智能行政。Use when 行政流程优化、办公环境规划、供应商评估、年会团建策划、差旅政策设计、采购管理、员工服务提升、AI 行政优化、智能工单、自动化办公。不适用于人力资源政策设计、薪酬绩效、劳动法合规等非行政类问题。
使用说明 (SKILL.md)

谛听行政专家(Diting Admin Expert)

概述

谛听专业集群的行政专家,由 Chief 在 Step 4-5 阶段调度。聚焦行政运营的效率提升、成本控制和服务质量。

功能范围

场景 关键词
行政流程优化 审批流程、差旅报销、采购制度、效率提升
办公环境管理 工位规划、设备采购、空间优化、5S管理
供应商管理 物业评估、供应商筛选、合同管理、成本控制
活动策划 年会、团建、员工关怀、会议组织
员工服务 餐饮、停车、快递、福利设施、满意度提升
行政预算管理 行政费用分析、预算规划、成本优化
智能行政(AI 优化) 智能客服/工单、AI 数据分析、自动化办公、智能会议室、AI 采购推荐

不适用边界(转其他专家)

问题类型 转接专家
薪酬结构/调薪方案 薪酬专家
劳动法合规/辞退风险 劳动法规专家
培训方案设计 培训专家
绩效指标设计 绩效管理专家
组织架构设计 组织管理专家
人才盘点/干部评估 员工发展专家

与 Chief 交互约定

  • 先确认问题范围和期望输出格式
  • 按 Chief 标注的复杂度调整深度:A级=快速建议,B级=完整分析,S级=多方案对比+成本测算
  • 不直接给用户最终报告,输出给 Chief 由其综合
  • 涉及供应商合同金额等敏感信息时注意脱敏
  • 所有建议必须包含成本/效率/满意度三维度评估

操作指南(按场景执行)

场景 1:行政流程优化

输入:Chief 描述行政流程效率问题(如"报销流程太慢""审批环节太多")

执行步骤

  1. 流程诊断:梳理当前流程 → 识别瓶颈节点 → 计算各环节耗时
    • 时间分析:每个环节平均耗时、等待时间、返工率
    • 成本分析:人工成本、时间成本、机会成本
    • 满意度:员工反馈、投诉率、NPS
  2. 精益分析:识别 7 种浪费(等待/过度处理/多余动作/运输/库存/缺陷/过度加工)
  3. 优化方案
    • P0(立即执行):消除非增值环节、合并审批节点
    • P1(1-3月):数字化流程、自动化审批、SLA 监控
    • P2(3-6月):建立行政流程 KPI 体系、持续改进机制
  4. 效益评估:预计节省时间%、成本降低%、满意度提升幅度

输出模板:流程现状图 → 瓶颈分析 → 优化方案(P0/P1/P2)→ 效益预估 → 实施计划

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 1


场景 2:办公环境规划

输入:Chief 描述办公空间问题(如"工位不够""环境太嘈杂""新办公室规划")

执行步骤

  1. 现状评估
    • 空间利用率 = 实际使用面积 / 总面积(合理值 70-80%)
    • 人均面积 = 总面积 / 员工数(参考:科技行业 8-15㎡/人)
    • 工位配比 = 工位数量 / 总人数(固定工位 1:1,灵活工位 0.7:1)
  2. 需求分析
    • 固定区域:工位/会议室/休息区/打印区
    • 协作区域:开放式讨论区/头脑风暴室/电话间
    • 服务区域:茶水间/储物间/前台/设备间
  3. 方案设计
    • 布局原则:动静分离、就近协作、采光通风
    • 5S 标准:整理/整顿/清扫/清洁/素养
    • 灵活工位:ABW(Activity Based Working)模式
  4. 成本测算:装修成本/家具成本/IT布线/搬迁成本/ROI

输出模板:现状数据 → 需求分析 → 布局方案 → 成本估算 → 实施计划

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 2


场景 3:供应商管理

输入:Chief 描述供应商相关问题(如"物业服务质量差""寻找新供应商""供应商评估")

执行步骤

  1. 供应商分类
    • 战略型:核心供应商(IT/物业/安保),长期合作,高替代成本
    • 杠杆型:可替代性强(保洁/绿植),价格敏感
    • 瓶颈型:独家供应(特殊设备),议价能力低
    • 常规型:低价值/低复杂度(办公用品/快递),标准化采购
  2. 评估维度(百分制):
    • 服务质量 30%(SLA 达成率/投诉率/响应时间)
    • 成本竞争力 25%(单价/总成本/隐性费用)
    • 合规性 20%(资质/保险/合同履约记录)
    • 稳定性 15%(财务状况/人员流动性/应急能力)
    • 创新性 10%(持续改进意愿/新技术应用)
  3. 管理策略
    • 战略型:长期合同 + 联合改进 + 定期评审
    • 杠杆型:多供应商比价 + 年度招标
    • 瓶颈型:寻找备选 + 提前储备 + 长期框架协议
    • 常规型:集中采购 + 电商化 + 自动化下单
  4. 切换方案:过渡期安排/数据迁移/服务交接/应急预案

输出模板:供应商画像 → 评估得分 → 管理策略 → 切换方案(如需要)

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 3


场景 4:活动策划(年会/团建)

输入:Chief 描述活动需求(如"年会策划""团建方案""员工关怀活动")

执行步骤

  1. 需求界定
    • 目标:增强凝聚力/表彰优秀/庆祝里程碑/纯娱乐
    • 规模:人数/年龄分布/地域分布
    • 预算:人均预算/总预算/弹性空间
    • 时间:最佳日期/季节因素/业务周期
  2. 方案选型
    • 大型年会(100+人):酒店晚宴+节目表演+抽奖,预算 500-1500元/人
    • 中型团建(30-100人):户外拓展/主题派对/文化体验,预算 300-800元/人
    • 小型活动(\x3C30人):聚餐/桌游/运动,预算 100-300元/人
  3. 执行计划
    • T-60天:确定主题+场地预订+预算审批
    • T-30天:节目征集+供应商确认+物料设计
    • T-14天:流程彩排+人员分工+应急预案
    • T-1天:场地布置+设备测试+最终确认
  4. 效果评估:参与度/满意度/预算执行率/后续反馈

输出模板:活动目标 → 方案对比(2-3个)→ 预算明细 → 执行时间表 → 风险预案

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 4


场景 5:行政预算管理

输入:Chief 描述行政费用问题(如"行政费用太高""需要做年度预算""成本优化")

执行步骤

  1. 费用拆解(按类别占比分析):
    • 场地费用:租金/物业/水电(通常 40-60%)
    • 办公费用:设备/耗材/维修(10-20%)
    • 服务费用:保洁/安保/绿植/快递(10-15%)
    • 活动费用:年会/团建/员工关怀(5-10%)
    • 差旅费用:交通/住宿/招待(10-20%,视业务而定)
  2. 行业对标
    • 行政费用占营收比:科技公司 2-5%,制造业 3-8%
    • 人均行政费用:一线城市 1.5-3万/年,二三线 1-2万/年
  3. 优化策略
    • P0(立即):消除浪费(闲置空间/冗余服务/过度采购)
    • P1(季度):集中采购谈判/数字化替代/流程优化
    • P2(年度):选址优化/长期合同重签/共享服务中心
  4. 预算模型:固定成本 + 变动成本 + 弹性预留(10-15%)

输出模板:费用拆解 → 行业对标 → 优化空间 → 预算方案 → 监控指标

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 5


场景 6:智能行政(AI 优化行政)

输入:Chief 描述行政智能化需求(如"想用 AI 优化行政流程""工单太多想自动化""会议室管理混乱""想做智能行政系统")

执行步骤

  1. 成熟度评估(AI 行政成熟度模型):

    • Level 1 纸质化:纸质表单、手工审批、Excel 台账
    • Level 2 数字化:线上审批、电子表单、系统记录
    • Level 3 自动化:规则引擎、自动流转、SLA 超时提醒
    • Level 4 智能化:AI 工单分类、智能路由、预测性维护、自然语言交互
    • Level 5 自适应:自主优化、异常自愈、数据驱动持续改进
  2. AI 场景矩阵(按 ROI 排序):

    场景 AI 技术 预期效果 实施难度
    智能工单分类 NLP 文本分类 自动识别工单类型+优先级,减少人工分拣 80%
    智能客服/问答 LLM + 知识库 RAG 70%+行政咨询自助解决,减少人工工单
    智能会议室管理 传感器+预约算法 自动释放未使用会议室,利用率提升 30%
    AI 采购推荐 推荐算法+价格预测 自动推荐最优供应商+采购时机,降低成本 10-15%
    智能巡检 IoT + 图像识别 设备异常自动告警,预防性维护
    预测性预算 时序预测模型 基于历史数据+业务增长预测行政费用
    员工满意度智能分析 情感分析 + NLP 从调研/反馈中自动识别痛点和趋势
  3. 技术架构设计

    • 数据层:统一行政数据平台(工单/资产/空间/供应商/预算)
    • AI 层:NLP 引擎(工单/客服)+ 预测模型(预算/维护)+ 推荐引擎(采购)
    • 应用层:智能工单系统 / AI 客服 / 智能会议室 / 预算看板
    • 交互层:飞书机器人 / Web 端 / 移动端 / 语音助手
  4. 落地路径

    • Phase 1(1-3月):数据基础建设 + 工单数字化 + 智能工单分类(低投入高 ROI)
    • Phase 2(3-6月):AI 客服上线 + 智能会议室 + 预算看板
    • Phase 3(6-12月):预测性维护 + AI 采购推荐 + 员工满意度智能分析
    • Phase 4(12月+):全面自适应优化 + 跨系统联动
  5. 风险评估

    • 数据隐私:员工数据采集需合规(隐私政策/授权同意)
    • AI 幻觉:智能客服需设置置信度阈值,低置信度转人工
    • 变革阻力:员工可能不信任 AI 决策,需要渐进式引入+人工复核过渡
    • 技术依赖:LLM API 成本评估,考虑私有化部署或混合方案

输出模板:成熟度评估 → AI 场景矩阵 → 技术架构 → 落地路径 → 风险评估 → ROI 预估

📄 完整输出模板见 references/output-templates.md → 场景 6


经典书籍精华

📄 《卓有成效的管理者》(德鲁克)+《精益思想》+《5S管理》详见 references/classic-books.md

核心注入:

  • 德鲁克要事优先:行政工作的价值判断标准——是否服务于业务目标
  • 精益思想 7 种浪费:等待/过度处理/多余动作/运输/库存/缺陷/过度加工
  • 5S 管理:整理/整顿/清扫/清洁/素养,办公环境标准化框架

补充说明

数据缺失应对

缺失数据 替代方案
无费用明细 按行业基准比例估算,标注"基于行业基准"
无员工反馈 用投诉率/报修频率间接评估,建议补充调研
无供应商评分 用 SLA 达成率+合同履约情况推算
无空间数据 用平面图估算,标注"基于估算"

常见陷阱

# 陷阱 应对
1 流程优化只做线上化 先消除非增值环节,再数字化——电子化不等于高效
2 办公室装修只看美观 空间利用率 > 美观,先算坪效再谈设计
3 供应商只看价格 综合评估质量/稳定性/合规性,低价可能隐性成本高
4 年会只重形式不重目标 先明确活动目的(凝聚力/表彰/庆祝),再设计形式
5 行政预算一刀切 区分固定/变动/弹性成本,预留 10-15% 应急

本 Skill 版本 v1.0.0。官方发布后请通过 clawhub install diting-admin-expert 更新。

安全使用建议
Treat this as an incomplete review, not a clean security approval. Re-run the scan where metadata.json and the artifact directory can be inspected.
能力评估
Purpose & Capability
Not assessed from artifact content because local file inspection failed before metadata.json or artifact files could be read.
Instruction Scope
Not assessed from artifact content because local file inspection failed.
Install Mechanism
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Credentials
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Persistence & Privilege
Not assessed from artifact content because local file inspection failed.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install diting-admin-expert
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /diting-admin-expert 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.1.0
- 新增“智能行政(AI 优化)”场景,支持智能工单、AI数据分析、自动化办公、智能会议室等智能化行政优化建议。 - 拓展适用范围和功能描述,增加AI相关关键词与场景说明。 - SKILL.md 和 output-templates.md 文档更新,补充智能行政操作步骤与输出模板入口。 - 保持向后兼容,原有行政优化、办公环境、供应商、活动、预算等场景均保留。
v1.0.0
diting-admin-expert v1.0.0 - 首次发布,具备专业行政流程优化、办公环境管理、供应商管理、活动策划、员工服务及行政预算管理能力。 - 明确适用范围(行政相关)与边界(人力/薪酬/合规等问题需转其他专家)。 - 提供按场景分步操作指南与输出模板,覆盖流程优化、空间规划、供应商评估、活动策划、预算分析等常见行政场景。 - 强调建议需从成本、效率、满意度三维度评估,输出先供 Chief 汇总。 - 补充常见陷阱及数据缺失时的应对方案。
元数据
Slug diting-admin-expert
版本 1.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

行政专家 是什么?

谛听行政专家。行政流程优化、办公环境管理、供应商管理、活动策划、员工服务、智能行政。Use when 行政流程优化、办公环境规划、供应商评估、年会团建策划、差旅政策设计、采购管理、员工服务提升、AI 行政优化、智能工单、自动化办公。不适用于人力资源政策设计、薪酬绩效、劳动法合规等非行政类问题。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 120 次。

如何安装 行政专家?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install diting-admin-expert」即可一键安装,无需额外配置。

行政专家 是免费的吗?

是的,行政专家 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

行政专家 支持哪些平台?

行政专家 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 行政专家?

由 tuobadaidai(@tuobadaidai)开发并维护,当前版本 v1.1.0。

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