对每天写业务代码、修线上问题、参加评审的后端或全栈开发来说，真正写代码的时间常被排查问题、写文档和同步进度挤占，很多重复性的文字和样板代码其实可以交给 AI 起草。目标定得太虚就无法衡量，定得太细又失去方向，很多人写 OKR 时卡在“关键结果”怎么写。下面以程序员的真实场景为例，演示用 AI 制定目标和 OKR的完整流程：把方向、现状和资源告诉 AI，让它生成目标和可衡量的关键结果，再让它以审核者身份检查是否具体、可衡量、有挑战。

场景：程序员为什么需要 AI 制定目标和 OKR

程序员需要为下个季度制定工作目标，方向大概知道是“订单服务从单体拆分为微服务”，但写出来的都是“提升效率”“做好服务”这样的句子，技术负责人看了也不知道怎么评估。现实中，程序员还得兼顾“评审同事提交的 3 个合并请求”等日常事务，所以更需要一套拿来就能用的方法。

推荐工具

用 ChatGPT、Kimi、通义千问等对话助手即可；定好的目标可以录入飞书 OKR、钉钉等目标管理工具跟进。

把上个季度的完成情况一起提供给 AI，生成的目标会更贴合实际。

一个虚构的例子

我们用一个虚构人物把流程串起来：晓雯，程序员，最近在忙“排查定时任务重复执行问题”。一次需求评审会结束后，晓雯意识到需要尽快制定目标和 OKR，可当天还要处理“修复支付回调偶发超时问题”。于是晓雯把要求和背景一次性写进提示词，让 AI 先出一版，再花时间修改关键部分。最后交给技术负责人的版本，结构和措辞都是晓雯亲自把过关的。

操作步骤

  1. 写下方向、现状和可用资源
  2. 让 AI 生成 1-2 个目标和每个目标的 3 个关键结果
  3. 让 AI 检查每个关键结果是否可衡量
  4. 和技术负责人对齐优先级和资源
  5. 设定每周或每两周的检查节奏

提示词示例

下面的提示词可以直接复制，按程序员的实际情况替换细节：

【背景】最近在处理“评审同事提交的 3 个合并请求”，同时要准备“排查定时任务重复执行问题”。
我是程序员，要制定下季度的 OKR。
方向：订单服务从单体拆分为微服务
现状：完成订单服务接口重构，接口平均响应从约 300ms 降到 120ms 左右（以压测为准）；修复支付回调偶发超时问题；存在的问题：依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配
资源：现有团队，没有额外预算

请：
1. 写出 1-2 个目标（O），鼓舞人心但不空泛
2. 每个目标写 3 个关键结果（KR），必须可衡量；现状数据我没提供的，用【基线待补充】标注
3. 以严格审核者的身份检查每个 KR：是否可衡量、是否是结果而不是任务、是否有挑战性，并给出修改
4. 列出为达成 KR 需要做的 3-5 项关键举措

AI 输出示例（示意）

示例输出如下（虚构内容，仅演示 AI 大致会给出什么样的结果）：

O1：让“订单服务从单体拆分为微服务”取得看得见的进展

  • KR1：完成“上线订单服务灰度”，并获得技术负责人验收
  • KR2：相关问题的处理时间较【基线待补充】缩短 20%
  • KR3：业务方同事满意度评分达到【基线待补充】以上

审核意见

  • 原 KR“推进整理缓存方案技术文档”是任务而不是结果，建议改为“整理缓存方案技术文档完成并投入使用”
  • KR2 需要先确认基线数据，否则无法衡量

关键举措

  1. 上线订单服务灰度
  2. 整理缓存方案技术文档
  3. 每两周复盘一次进度

拿到类似的结果后，晓雯的做法是先核对事实和数字，再结合“排查定时任务重复执行问题”的安排调整重点，最后才对外使用。

注意事项与技巧

  • 关键结果要写“达到什么结果”，而不是“做了什么事”。
  • 目标不宜太多，1-2 个目标、每个 3 个关键结果比较合适。
  • 定期检查比制定更重要，把检查时间写进日历。

给程序员的特别提醒

把报错堆栈、相关代码片段和运行环境版本一起贴给 AI，比只描述现象有效得多。同时要记住：AI 生成的代码必须经过本地运行、测试和代码评审，不要直接合入主干。

举一反三

  • 目标拆解：把季度目标拆成月度和每周的里程碑。
  • 团队对齐：把个人目标与团队目标对照，检查是否一致。

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