[Dify实战] OKR 智能校对：目标可衡量性评估 + 关键结果拆解

1. 背景痛点：OKR 质量不稳定

OKR 常见问题：

• 目标过于空泛，难以衡量
• 关键结果无法量化
• 不同团队标准不一致

Dify OKR 校对助手可自动评估目标可衡量性，并给出拆解建议。它的价值在于让 OKR 从“口号”回到“可执行指标”。(配套增值实例开发中，后续上传。)

2. 流程设计

推荐流程：

1. 输入 OKR
2. 识别目标与 KR
3. 评估可衡量性
4. 输出优化建议
5. 形成修订版本与评分

3. Prompt 设计

你是一名 OKR 教练，请基于输入的 OKR：
1. 评估目标是否清晰可衡量
2. 检查 KR 是否量化
3. 提供拆解与优化建议
4. 给出 OKR 质量评分（1-5）
输出 Markdown 格式。

4. 输出模板示例

## 评估结果
目标：清晰但不够量化

## K