planning-okr

name	planning-okr
description	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。
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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.json	SO/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_candidates	array	是	至少2个Objective候选
okr_candidates[].objective	string	是	Objective描述
okr_candidates[].key_results	array	是	每个O至少3个KR
okr_candidates[].key_results[].kr	string	是	KR描述
okr_candidates[].key_results[].baseline	string	是	当前基线值
okr_candidates[].key_results[].target	string	是	目标值
okr_candidates[].key_results[].growth_needed	string	是	需增长率
okr_candidates[].key_results[].achievability	number	是	达成概率0-1
okr_candidates[].key_results[].confidence_level	number	是	置信度0-1
okr_candidates[].key_results[].deadline	string	是	KR截止日期（ISO8601格式）
okr_candidates[].alignment_check.strategic_alignment	boolean	是	战略对齐检查
okr_candidates[].alignment_check.kr_coherence	boolean	是	KR一致性检查
okr_candidates[].alignment_check.timeline_feasibility	boolean	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

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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

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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[].objective	prd.json.goals[].description	O描述与PRD目标描述一致
okr_candidates[].key_results[].kr	prd.json.goals[].success_metrics[].metric_name	KR描述包含PRD成功指标名称
okr_candidates[].key_results[].target	prd.json.goals[].success_metrics[].target_value	KR目标值与PRD指标目标值一致
okr_candidates[].key_results[].baseline	prd.json.goals[].success_metrics[].current_value	KR基线与PRD指标当前值一致