revenue-kun可將租賃明細PDF/CSV轉換為可用於收益試算的Excel檔案,支援從Codex/Claude Code啟動,並可透過Web UI在本地環境使用。畫面中的數值為合成資料示意圖。

2026年7月15日更新】已於OpenAI插件目錄公開

不動產收益試算開源軟體「revenue-kun」v0.5.2已正式登陸OpenAI插件目錄。

您可在ChatGPT的插件介面中搜尋「revenue-kun」並新增使用。

除了原有的Claude Code與Codex途徑外,一般用戶現可直接透過ChatGPT使用revenue-kun。

OpenAI插件目錄:https://chatgpt.com/plugins?q=revenue

技術原始資訊:https://github.com/signal-yield/revenue-kun/releases/tag/v0.5.2

您可在ChatGPT插件介面搜尋「revenue-kun」並新增

Signal Yield Advisory已發布「revenue-kun(收益還原君)」最新版本v0.5.2,此為一款開源軟體,能從租賃明細CSV或可文字提取的PDF中,自動生成以直接還原法計算的收益試算Excel檔案。

revenue-kun的本地Web UI。上傳租賃明細PDF或CSV,確認提取結果後,即可生成包含OER版與費用明細版的三工作表Excel檔案。

revenue-kun的功能僅限於讀取租賃明細,並產出`直接還原法_OER`、`直接還原法_費用明細版`、`讀取租賃明細`三張工作表。應用程式本身不會要求使用者選擇計算方式(OER或費用明細)或前提條件,而是設計為在輸出Excel後,由使用者自行填入所需項目。 revenue-kun以Apache License 2.0授權公開,為完全開源軟體,所有原始碼皆已公開。

開發背景

從租賃明細轉錄至收益試算表的過程需大量重複手動輸入。金額與非金額的判別、月租與年租的區分、空置單位的處理、缺漏欄位的判讀等,皆容易產生細微錯誤。

此外,各物件對營運費用的掌握程度不一。有些案件具備個別費用明細,有些則希望以簡便的營運費用率(OER)快速試算。為因應兩種情境,revenue-kun同時輸出OER版與費用累計版工作表,讓使用者依實際狀況選擇使用。

revenue-kun旨在協助完成此類轉錄與彙總的初期作業,產出可供人工確認內容的Excel檔案。其定位並非完全自動化業務,而是作為專家審核前,整理試算內容的輔助工具。

v0.5.2新增功能

・可從瀏覽器上傳CSV或可文字提取的PDF檔案

・於生成Excel前,預覽提取單位數、在住/空置狀態與缺漏資訊

・確認租賃明細中記載的水費、停車費及其他經常性附帶收入

・生成直接還原法Excel檔案(`direct_cap.xlsx`)

・下載(同時輸出OER版與費用累計版) ・計算流程由GPI(潛在總收入)至EGI(有效總收入)

・再至NOI(營運淨收益)

OER版與費用明細版的使用方式

若費用明細不明確,可使用`直接還原法_OER`工作表。

適用於費用資訊不明時的OER版。於Excel輸出後填入採用OER與還原利率等參數,即可確認NOI與收益試算值。畫面為合成資料的輸入範例。

輸入空置損失率、呆帳損失率、採用OER(營運費用÷EGI)、資本支出、還原利率後,系統將自動由EGI計算至NOI與收益試算值。

若費用明確,可於`直接還原法_費用明細版`工作表中輸入個別費用(管理費、修繕費、損害保險費、固定資產稅、水電瓦斯費、其他營運費用)。無需填滿所有項目,僅需輸入已知項目,系統即可自動由EGI計算至NOI與收益試算值。

適用於個別費用明確的費用明細版。輸入管理費、修繕費、公課、水電費等項目,獨立於OER版計算NOI與收益試算值。畫面為合成資料的輸入範例。

兩張工作表各自獨立計算NOI與收益試算值,任一工作表的輸入或計算結果皆不會影響另一張。使用哪一張或兩者皆用,由接收Excel的使用者自行判斷。

安全設計原則

經常性附帶收入(水費、停車費、其他收入)將自動反映至兩張計算表的總收入(GPI)。 ・絕不以推測方式補齊缺漏項目

・不將月計、年計等彙總列視為個別單位 上述計算過程可在Excel中以儲存格為單位確認,生成前亦可在預覽畫面確認提取內容。惟不保證絕對無誤或完全安全。

水費、停車費及其他經常性附帶收入,無需任何選擇操作,即自動反映至兩張計算表的總收入(GPI)

Excel輸出

生成的Excel檔案包含以下三張工作表: 直接還原法_OER、直接還原法_費用明細版、讀取租賃明細 從提取的租賃明細、月租/年租收入彙總,至GPI、EGI、NOI、還原對象淨收益、直接還原法收益試算值的完整計算過程,皆可在Excel中確認。輸出金額為「收益試算值」,非「收益價格」。

驗證內容

Local Web UI與CLI皆支援Docker,已確認於Docker環境中Web UI的建置與啟動,以及透過`/api/preview`與`/api/generate`進行預覽與Excel生成。現有測試套件(pytest)共401項,全部通過。 現行邏輯亦使用非公開的實際業務租賃明細PDF進行評估。透過CLI與Local Web UI皆確認提取與Excel生成,單位數、租金與共益費彙總與原始資料一致,經常性附帶收入的自動反映亦獲確認。

現行邏輯亦使用三份非公開的實際業務租賃明細PDF進行評估。透過CLI與Local Web UI皆確認提取與Excel生成,單位數、租金與共益費彙總與原始資料一致,經常性附帶收入的自動反映亦獲確認。

FACT BOX · 重點整理

  • 來源:PR TIMES
  • 分類:新品
  • 相關組織:OpenAI / Signal Yield Advisory
  • 原文日期2026年7月15日
  • 產品、服務:revenue-kun / Local Web UI