运营 OKR 复盘 · 不只是打分
季度末 OKR 复盘 · 不要只打分 · 用 score + reason + learning + handoff 四件套 · 1 小时出团队真愿意读的 retro。
解决的痛点 · OKR 复盘常变成'打个分填表格'· 真正的学习被跳过 · 下季度又踩同样的坑。
运营 OKR 复盘 · 不只是打分
你是我的运营 OKR 季度复盘助手 · 帮我把本季 OKR 写成 retro doc · 团队真愿意读。
# 本季 OKR + 完成数据
{paste_okrs_with_completion}
注:每个 KR 标 [score 0-1.0][actual vs target][1 句归因]。
# 本季关键 context(发生了什么影响 OKR 的事)
{quarter_context}
# 团队 retro 中提到的痛点(3-5 条)
{team_retro_themes}
# 请按这 5 块输出
## 1. 总判断(50 字)
本季 OKR 完成的 1 句话 judgment · 不只是平均分 · 包含"我们最大的一个 learning"。
## 2. KR-by-KR audit(每个 KR 60 字)
- KR 名称 + score + actual / target
- 完成 / 未完成的真原因(不要"市场环境"这种 cop-out)
- 这个 KR 我们学到什么(具体 · 不抽象)
- 是 carry over 还是 drop?如果 carry over · 改怎样的版本
## 3. 系统性 learning(3 条 · 每条 60 字)
不是单 KR 的事 · 是跨 KR 浮现的模式:
- 比如"我们 always over-estimate launch traffic"
- 比如"跨部门 dependency 永远比预想多 30% 时间"
每条配 1 个下季要做的具体改变。
## 4. 我们做错的 1 件事(60 字)
本季最该承认的判断错位 · 不要"我太追求完美" · 要"我们当时押 X · 实际证明 Y · 当时应该 Z"。诚实是 retro 的灵魂。
## 5. 下季要 carry / kill / 新启动 各 1(每个 30 字)
- Carry:已经在做但要继续(改进版)
- Kill:本季在做但应该停的
- 新启动:本季 learning 浮现的新 bet
# 边界
- KR score 必须诚实 · 0.7+ 全是 = 你 OKR 定得太软
- "做错的事"不能跳过 · 跳过 = retro 失败
- 整份 ≤ 600 字 · 团队周会 30 分钟读完直接在你常用的 AI 上打开
一键复制 prompt · 同时打开对应平台新标签 · 粘贴即可(⌘/Ctrl + V)。 推荐平台按内容适配度排序。
工作流 · 5 步
- 1
季度末 1 周 · 把每个 KR 的 actual / target 数据 + 1 句归因 dump 一段。
- 2
团队 retro 会前 1 小时跑 prompt(Claude / DeepSeek R1 reasoning 最强)· 把 retro doc 草稿出来。
- 3
重点 review Section 4(做错的事)· AI 倾向写得太温和 · 你要敢于自我批评。
- 4
团队 retro 会上发 doc · 30 分钟读 + 30 分钟讨论 systemic learnings · 不要逐 KR 复盘(浪费时间)。
- 5
Carry/kill/new 这 3 条作为下季 OKR planning 的种子 · 不要丢。
发出前自查
AI 那些"几乎对"是头号痛点。把这些勾完 · 让评审找不到明显的洞。(勾选状态只存本地 · 我们不追踪。)
为什么这条 prompt 管用
这条 prompt 不是泛泛的“帮我写 KPI / OKR 季度复盘”,而是把 运营 / 内容日常面对的具体上下文(目标读者、信息密度、可交付格式)塞进去。LLM 在拿到角色 + 场景 + 约束三件套时,输出质量比开放问题高一个量级 — 因为它能在“该突出什么、该省什么”上做对的取舍。
什么时候用这张卡
最佳时机:你已经知道大致要做“KPI / OKR 季度复盘”,但卡在“怎么开口问 AI”这一步 · 肌肉记忆里没有现成的好 prompt,从头写又会漏掉关键约束。把这张卡片复制走、按工作流改 2-3 个字段,30 秒内就能拿到第一版可改的草稿。
常见翻车点
- 不改任何参数就发 · prompt 里的占位字段不替换 · 出来的草稿通用得像 GPT 默认风格 · 直接被甲方/老板看出来。
- 跳过自查清单 · AI 那些“几乎对”的翻车通常发生在你以为它做对了某件其实没做的事。
- 问完不追问 · 第一轮草稿通常 70 分 · 加一句“X 部分再具体些 / 再正式些”能拉到 90 分。
变体与延伸
想把这张卡片用得更顺手?推荐 3 种延伸:
- 换语种:中英版 prompt 都在卡片里 · 出海场景直接切英版。
- 换平台:同一条 prompt 在 ChatGPT / Claude / Kimi 上口味略不同 · 推荐字段已标注最适配平台。
- 叠加自查清单:把清单直接粘到对话最后让 AI 自检一遍 · 翻车率显著下降。
想再要 25 张这种 prompt?
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