用途：围绕单一团队季度主题，生成并校验结果导向的 OKR 集合，使用 Christina Wodtke 的 Radical Focus 方法论。
主要能力：以主题为锚，每个团队每季度一个主题，所有目标与关键结果都要回溯该主题；生成 3 套不同 OKR，每套含一个定性目标、3 个关键结果（主指标、次要维度、反指标）及理由；反指标测试防止通过有害行为刷指标；用 okr_validator.py 自动评分并标记伪装成任务的 KR、缺失指标、以产出为导向的 KR、缺失反指标。
使用方式：先确认季度主题、上级/公司目标、当前基线三项输入，若有未知或含糊应询问而非假设；用户要求直接起草时可继续，但需在产物顶部列出假设。验证命令：python scripts/okr_validator.py --input okrs.json 校验并评分；python scripts/okr_validator.py --demo 运行内置好坏示例。评分低于 70% 的 OKR 集合在提交前必须修改。可参考 references 中的工作流与示例、最佳实践、红旗清单，以及 assets/okr_template.md 模板。
适用场景：设定季度 OKR；提交前校验现有 OKR；团队目标对齐公司目标；讲解产出与结果的区别。
限制：不负责季度内的 OKR 跟踪与进度监控；不处理公司层 OKR 级联与跨团队对齐；不适用于与个人绩效挂钩的 OKR；不涉及指标埋点或分析搭建。校验器只能发现结构问题，无法评估战略质量；OKR 宜配合每周检查，仅季度末回顾会降低完成率；OKR 应自上而下与自下而上结合。具体集成关系见资料中列出的各技能协作方向。