OKR 撰写 Skill 两种写法对比:五行提示词还是完整技能包
把「OKR 撰写」交给智能体,难点不在模型能力,而在流程是否说清楚:输入是什么(团队目标),按什么顺序处理,交付什么(OKR 草稿),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
很多人纠结一开始要不要把技能写得很完整。答案是:先极简,再按需升级。下面对比「OKR 撰写」的两种写法。
极简版:五行就够
你负责OKR 撰写。
输入:团队目标。
步骤:明确方向;写目标;写可衡量关键结果;检查是否有挑战性。
输出:OKR 草稿。
信息不足先提问,不要编造。
适合个人临时使用、验证流程是否合理。缺点是输出格式不够稳定,边界情况处理不一致。
进阶版:完整技能包
.claude/skills/okr-writer/
├── SKILL.md
└── reference.md # 可选:团队规范、模板等长资料,按需加载
进阶版在极简版基础上增加:
- 精确的 description,确保自动触发
- 固定的输出结构与“需人工确认”清单
- 约束段落(权限、领域规矩、不可逆操作)
- 参考资料(团队规范、范例),按需加载
- tests/ 测试样例
对比
| 维度 | 极简版 | 进阶版 |
|---|---|---|
| 编写时间 | 几分钟 | 一到两小时 |
| 输出稳定性 | 一般 | 较好 |
| 边界处理 | 依赖模型自觉 | 有明确规则 |
| 团队共享 | 不方便 | 可评审、可版本化 |
| 适用 | 个人试用 | 日常高频、多人使用 |
什么时候该升级
- 每周使用超过几次
- 输出要给别人看或进入正式流程
- 已经发现两次以上同类错误
- 风险较低,但输出仍需快速过目再使用
升级时参考SKILL.md 写法,并用测试用例验证。
平台选择建议
同一个「OKR 撰写」技能可以落在不同平台上,选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统:
- 飞书 aily:飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台。详见飞书 aily 版
- GPTs:GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
- Dify 工作流:Dify 是开源的大模型应用开发平台。详见Dify 工作流 版
这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用,可据此排除不支持相应能力的平台。
智能体与人的分工
技能不是把工作全部交出去,而是把重复、机械的部分交给智能体,人把住判断和责任:
| 步骤 | 智能体负责 | 人负责 |
|---|---|---|
| 明确方向 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 写目标 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 写可衡量关键结果 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 检查是否有挑战性 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 最终交付 | 整理OKR 草稿 | 决定是否采用、是否对外 |
风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的OKR 草稿范例,往往比多写十条规则更有效。好范例应当:
- 来自真实工作,但已去除个人信息和敏感数据
- 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
- 包含一处“需人工确认”的标注示范,让智能体学会如何表达不确定
- 篇幅适中,不要比平时的产出长太多
范例不必多,一到两份即可;太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。
延伸阅读
- OKR 撰写 · 检查清单
- OKR 撰写 · MCP 服务 版
- OKR 撰写 · 阿里云百炼智能体应用 版
- 文件批量整理 · 极简与进阶
- 多表合并 · 极简与进阶
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。