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Planning okr

Skill LuckyOneTwoThree/pm-skill/pm-02-strategy/skills/planning-okr

当需要制定季度/年度OKR、目标分解、绩效考核标准时使用。OKR自动生成。从战略方向生成目标与关键结果,包括Objective生成、Key Results设计、可行性评估和OKR对齐检查。关键词:OKR、目标管理、关键结果、目标分解、OKR对齐、定目标、目标拆解。From its SKILL.md

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SKILL.md

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OKR自动生成

核心原则

  1. O从战略来——Objective必须源于SWOT战略方向,不可脱离战略凭空设定
  2. KR必须可量化——每个KR有明确数字目标和验证方法,拒绝模糊表述
  3. 可行性硬检查——达成概率<0.3升级调整目标,>0.9升级增加挑战
  4. 对齐闭环——O与KR逻辑一致、KR之间相互支撑、与北极星指标关联

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项类型必填来源说明
SWOT战略方向JSON是output/pm-strategy/strategic-analysis/strategic-analysis.jsonSO/ST/WO/WT战略方向
北极星指标JSON是output/pm-strategy/planning-north-star/north-star.json北极星指标及下钻指标
BMC商业模式画布JSON○output/pm-strategy/business-model-canvas/bmc.json价值主张、收入来源
业务现状数据JSON○用户提供当前业务指标基线

执行步骤

Step 1: Objective生成

生成2-3个Objective候选

质量检查标准:

  • 方向感:表达清晰的方向和意图
  • 战略一致性:与SWOT战略方向一致
  • 激励性:能够激励团队
  • 时间-bound:有明确的周期

Objective模板:

O: [动词] + [什么] + [达成什么]

Step 2: Key Results生成

每个Objective生成3-5个Key Results

质量检查标准:

  • 可量化:用数字衡量
  • 可验证:有明确的验证方法
  • 多维度:覆盖不同维度(数量/质量/时间/成本)
  • 有挑战性:需要努力才能达成

KR模板:

KR: [时间] [数量/百分比] [做什么] 达到 [目标值]

KR达成概率估算规则:

场景估算方法置信度
有历史数据基于历史趋势外推,target/baseline比值与历史增速对比高(≥0.7)
有行业基准参考同行业同阶段公司的KR达成率中(0.4-0.7)
无参考数据基于德尔菲法——AI提供3档概率(乐观0.8/中性0.5/保守0.2),人类选择低(<0.4)

达成概率 < 0.3 的 KR 标注 needs_human_validation: true,建议调整 target 或拆分为多个渐进式KR。

北极星指标消费:从输入的北极星指标中提取核心指标和下钻指标,确保至少1个KR的metric与北极星指标直接关联,标注 north_star_alignment: true。

Step 3: KR可行性评估

对每个KR进行可行性评估:

kr_assessment:
  baseline: 当前值
  target: 目标值
  growth_needed: 需要的增长率
  achievability: 达成概率 (0-1)
  dimension: 维度分类
  confidence_level: 置信度

achievability 计算方法:

achievability_score = w1 × resource_fit + w2 × historical_trend + w3 × dependency_risk

- resource_fit: 团队当前资源/预估所需资源(0-1),基于团队规模动态校准:
  - 1-3人: 0.3(资源紧张)
  - 4-6人: 0.5(资源适中)
  - 7-10人: 0.7(资源充裕)
  - >10人: 0.8(资源丰富)
  - 若团队规模未知,默认0.4(偏保守)
- historical_trend: 基于历史数据时为达成概率,无历史数据时为0.5
- dependency_risk: 1 - (外部依赖数量 × 0.15),最低0.1
- w1=0.4, w2=0.35, w3=0.25

achievability_score < 0.4 标注为高风险KR,needs_human_validation: true

Step 4: OKR对齐检查

检查OKR之间的对齐关系:

  • 与公司战略对齐
  • O与KR逻辑一致
  • KR之间相互支撑
  • 时间线合理

对齐检查执行规则:

检查维度检查方法通过条件不通过处理
O-KR一致性每个KR必须直接贡献对应O的达成所有KR与O有直接因果关系标注不一致KR,建议重新定义
KR间独立性KR之间不应有包含或因果关系KR两两之间无逻辑依赖合并依赖KR或拆分为独立KR
北极星对齐至少1个KR的指标与北极星指标直接关联north_star_alignment=true的KR≥1标注北极星对齐缺失,建议增加关联KR
量化可验证每个KR包含数字目标值和截止时间所有KR包含metric+target+deadline标注不可验证KR,建议补充量化指标
资源可行性achievability_score ≥ 0.4所有KR的achievability ≥ 0.4标注高风险KR,建议调整target或增加资源

输出

存储路径:output/pm-strategy/planning-okr/

输出文件:okr.json

输出校验规则

字段路径类型必填说明
okr_candidatesarray是至少2个Objective候选
okr_candidates[].objectivestring是Objective描述
okr_candidates[].key_resultsarray是每个O至少3个KR
okr_candidates[].key_results[].krstring是KR描述
okr_candidates[].key_results[].baselinestring是当前基线值
okr_candidates[].key_results[].targetstring是目标值
okr_candidates[].key_results[].growth_neededstring是需增长率
okr_candidates[].key_results[].achievabilitynumber是达成概率0-1
okr_candidates[].key_results[].confidence_levelnumber是置信度0-1
okr_candidates[].key_results[].deadlinestring是KR截止日期(ISO8601格式)
okr_candidates[].alignment_check.strategic_alignmentboolean是战略对齐检查
okr_candidates[].alignment_check.kr_coherenceboolean是KR一致性检查
okr_candidates[].alignment_check.timeline_feasibilityboolean是时间线可行性
okr_candidates:
  - objective: "O1: 提升用户活跃度"
    key_results:
      - kr: "KR1: DAU达到100万"
        baseline: 60万
        target: 100万
        growth_needed: 67%
        achievability: 0.65
        dimension: "数量"
        confidence_level: 0.85
        deadline: "2026-06-30"
      - kr: "KR2: 用户次留率达到45%"
        baseline: 35%
        target: 45%
        growth_needed: 29%
        achievability: 0.70
        dimension: "质量"
        confidence_level: 0.80
        deadline: "2026-06-30"
      - kr: "KR3: 核心功能使用率达到60%"
        baseline: 40%
        target: 60%
        growth_needed: 50%
        achievability: 0.55
        dimension: "质量"
        confidence_level: 0.75
        deadline: "2026-06-30"
    alignment_check:
      strategic_alignment: true
      kr_coherence: true
      timeline_feasibility: true
      notes: "对齐检查说明"
  - objective: "O2: 优化单位经济模型"
    key_results:
      - kr: "KR1: CAC降低20%"
        baseline: 150元
        target: 120元
        growth_needed: -20%
        achievability: 0.60
        dimension: "成本"
        confidence_level: 0.75
        deadline: "2026-06-30"
    alignment_check:
      strategic_alignment: true
      kr_coherence: true
      timeline_feasibility: true
      notes: "对齐检查说明"

决策规则

  1. 达成概率升级:
    • 达成概率 < 0.3:升级调整目标
    • 达成概率 > 0.9:升级增加挑战
  2. OKR最终确认:必须人类决策
  3. 资源匹配:检查KR资源需求是否可满足

质量检查

  • 每个O包含1句话描述且≤30字
  • 每个KR包含≥1个数字目标值(metric+target)
  • 每个KR包含deadline字段(ISO8601格式)
  • north_star_alignment=true的KR≥1,O-KR一致性检查100%通过
  • 所有KR的achievability_score已计算且≥0.4的KR占比≥60%
  • 战略一致性已验证

降级策略

当上游文件不存在时,本Skill仍可独立执行:

缺失的上游输入降级方案输出影响
strategic-analysis.json用户提供业务目标 → 直接生成OKR候选缺乏战略分析数据支撑,O与战略方向对齐度可能不足
north-star.json用户提供业务目标 → 直接生成OKR候选缺乏北极星指标对齐,KR可能与核心指标脱节
bmc.json用户提供业务目标 → 直接生成OKR候选缺乏BMC数据,OKR与商业模型关联度可能偏弱
strategic-analysis.json + north-star.json + bmc.json用户提供业务目标 → 直接生成OKR候选整体置信度降低,OKR缺乏战略和指标锚定
所有上游文件均缺失提示用户先执行前序阶段,或基于用户提供的业务目标直接生成OKR候选整体置信度显著降低,OKR仅为通用目标参考
业务现状数据(用户提供)若用户未提供业务现状数据,提示用户提供或跳过该输入相关步骤缺乏基线数据,KR目标值缺乏参照

数据获取说明

本Skill需要战略分析、北极星指标和BMC数据,请通过以下方式之一提供:

  1. 直接描述业务目标和关键结果预期
  2. 上传strategic-analysis.json / north-star.json / bmc.json文件
  3. 提供数据文件路径
  • AI不负责外部数据采集,仅负责分析

上游变更响应

上游变更影响表

上游变更影响范围响应策略
strategic-analysis.json战略方向调整Objective生成需重新对齐重新执行Step 1,更新O候选
north-star.json北极星变更KR需与北极星重新对齐重新执行Step 2,更新KR和关联关系
bmc.json商业模式变更OKR与商业模型关联重新评估OKR与收入/成本结构对齐

下游通知机制表

变更类型影响范围通知方式
Objective调整planning-roadmap、business-strategy-report输出文件版本号+变更摘要
KR目标值变更planning-roadmap输出文件版本号+变更摘要
对齐检查结果变更planning-roadmap输出文件版本号+变更摘要

与prd.json数据契约对齐

本Skill输出字段prd.json对应字段对齐规则
okr_candidates[].objectiveprd.json.goals[].descriptionO描述与PRD目标描述一致
okr_candidates[].key_results[].krprd.json.goals[].success_metrics[].metric_nameKR描述包含PRD成功指标名称
okr_candidates[].key_results[].targetprd.json.goals[].success_metrics[].target_valueKR目标值与PRD指标目标值一致
okr_candidates[].key_results[].baselineprd.json.goals[].success_metrics[].current_valueKR基线与PRD指标当前值一致

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.