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brainstorm-okrs

brainstorm-okrs

github.com/borghei生産性1.0k108 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

brainstorm-okrs について

brainstorm-okrs は、Christina Wodtke の Radical Focus に基づき、四半期 OKR を作成・検証するチーム向けスキルです。テーマに沿った成果重視の OKR を 3 セット生成し、検証ツールで構造を確認します。

主な機能

  1. 01テーマに沿った OKR を 3 セット生成
  2. 02測定可能な主要結果と理由を提示
  3. 03カウンターメトリクスで主要結果を検証
  4. 04採点し構造上の問題を指摘
  5. 05テーマ、上位目標、基準値を先に確認

活用シーン

  1. 01四半期テーマからチーム OKR を作成
  2. 02チームで確定する前に OKR を確認
  3. 03アウトプットと成果の違いをチームに説明

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill brainstorm-okrs

インストール後、Claude Code で/brainstorm-okrsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

assets/
okr_template.md
examples/
q3-okrs-shared-dashboards-launch.md
references/
okr-best-practices.md
okr-workflow-and-examples.md
red-flags.md
scripts/
okr_validator.py

詳細

OKR ブレインストーミングエキスパート

エージェントは、Christina Wodtke の Radical Focus メソドロジーを使い、成果を重視した OKR セットを生成し、検証します。測定可能な主要な成果を伴う、意欲をかき立てる目標を作成し、反指標テストを適用して、実証済みの基準に照らして品質を評価します。

主な機能

  • テーマに基づく生成 — 四半期ごとにチームごとのテーマを 1 つ設定し、すべての OKR をそのテーマに結び付けます
  • 3 つの異なる OKR セット — それぞれに、定性的な目標、3 つの主要な成果(主要指標、副次的な側面、反指標)、および根拠を含めます
  • 反指標テスト — 有害な行為によって KR を操作することを防ぎます
  • 自動検証 — okr_validator.py がセットを評価し、タスクを装った KR、指標の欠落、アウトプットを基準にした KR、反指標の欠落を検出します

使用する場面

  • 単一のチームテーマから四半期 OKR を設定する
  • 確定する前に、既存の OKR を品質基準に照らして検証する
  • チームの目標を会社の目標に整合させる
  • アウトプットと成果の違いをチームに教える

最初に確認すること

OKR セットを生成する前に、以下の情報を確認してください。不明確な項目があれば、推測せずに質問してください。

  • 四半期テーマ — その四半期における単一のチームテーマ(すべての目標と KR を結び付ける必要があります。テーマがないとセットの焦点が定まりません)
  • 上位目標/会社目標 — チームが支援する上位レベルの優先事項(目標の枠組みとトップダウンの整合性を決めます)
  • 現在のベースライン — 候補となる指標の現在の値(KR を意欲的な推測ではなく、測定・評価可能な目標にします)

停止ルール:出力に最も大きな影響を与える 2~3 項目だけを質問してください。ユーザーが「とにかく下書きを作って」と言った場合は、そのまま進め、成果物の冒頭に前提を列挙してください。

クイックスタート

python scripts/okr_validator.py --input okrs.json   # validate & score
python scripts/okr_validator.py --demo              # built-in good/bad demo

70%未満のスコアとなった OKR セットは、確定する前に必ず修正してください。ワークフロー全体と入力スキーマについては、リファレンスを参照してください。

リファレンス

タスクに合ったリファレンスを読み込んでください。このファイルは簡潔に保ち、必要に応じて詳細を参照してください。

  • references/okr-workflow-and-examples.md — 詳細な手順、四半期 OKR の実例、よくある間違い/KPI の表、トラブルシューティング、成功基準、および okr_validator.py のフラグと JSON スキーマのリファレンスが含まれています。OKR を生成するとき、またはバリデーターを組み込むときに読んでください。
  • references/okr-best-practices.md — Radical Focus を使った、OKR の構成、評価、管理に関する包括的なガイドです。ルールの背景にある「なぜ」を詳しく知りたいときに読んでください。
  • references/red-flags.md — よくある OKR の失敗パターンについて、具体的な悪い例と良い例、および修正方法を紹介しています。OKR セットのドラフトを共有する前に読んでください。
  • assets/okr_template.md — OKR ドキュメントのテンプレートと四半期レビューの形式です。確定したセットを文書化するときに使用してください。

対象範囲と制限

対象範囲:

  • Christina Wodtke の Radical Focus メソドロジーを使った OKR のブレインストーミング
  • テーマごとに 3 つの異なる OKR セットを生成し、反指標テストを実施
  • OKR の品質を自動検証・評価(アウトプットの検出、指標の有無、構造チェック)
  • OKR、KPI、North Star Metric の違いに関するガイダンス
  • よくある OKR の間違いの特定と修正

対象範囲外:

  • 四半期を通じた OKR の追跡と進捗モニタリング(専用の OKR プラットフォームを使用してください)
  • 会社レベルでの OKR のカスケードとチーム間の整合(ポートフォリオの整合については senior-pm/ を参照してください)
  • 個人の業績評価に結び付けた OKR(OKR はチームの目標であり、業績評価ではありません)
  • 主要な成果の測定に必要な指標の計装や分析環境の設定

重要な注意事項:

  • OKR は週次チェックインと組み合わせると最も効果的です。四半期末にしか OKR を確認しないチームでは、達成率が 30~45%低くなります。
  • バリデーターは構造上の問題を検出しますが、戦略的な質は評価できません。スコアが完璧な OKR でも、目標自体が間違っている場合があります。
  • OKR はトップダウン(戦略的方向性)とボトムアップ(チームの洞察)の両方で整合させる必要があります。トップダウンだけの OKR では、チームの当事者意識が低下します。

統合ポイント

統合方向説明
scrum-master/受け取るスプリントのベロシティとキャパシティのデータを、現実的なKR目標の設定に活用します
senior-pm/受け取るポートフォリオの戦略的優先事項が、四半期ごとのOKRテーマを形作ります
execution/outcome-roadmap/反映するOKRの主要な成果指標が、ロードマップのNow/Next項目の成功指標になります
execution/prioritization-frameworks/補完する優先順位付けされた取り組みを踏まえ、注力するOKRテーマを決定します
discovery/identify-assumptions/受け取る検証済みの前提により、OKR目標の実現可能性への確信が高まります
discovery/brainstorm-experiments/反映する検証された実験の指標が、OKRの主要な成果指標になる場合があります

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