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Your team has high autonomy — and standups are vague, weekly meetings drift into status reports, and 1:1s produce nothing but "I'm fine." This playbook fixes all three layers at once. What's inside: • Daily Standup system — 3-field format, good sample, 4 COO principles to keep it honest • Weekly Meeting — strict 25-min agenda, Scrum Master rotation, 0–10 pulse check • 1:1 Framework — 9-dimension quantified pulse, 5-group deep question bank, bilateral feedback structure • Diagnostic layer — "stuck-at" detection: info / authority / collaboration / capability / direction • FAQ for 4 common failure modes (dead standups, status-report meetings, "I'm fine" 1:1s, scaling beyond 10 people) 🇨🇳 你的团队自由度很高——但 standup 越来越糊,例会变成汇报,1:1 问不出真话。这套三层 Motivation 操作手册解决的正是这件事:standup 是信息层,例会是对齐层,1:1 是个人层。三件事做好了,motivation 不是管出来的,是长出来的。 🇯🇵 チームの自律性は高いのに、スタンドアップは曖昧で、週次ミーティングは進捗報告になり、1on1では「大丈夫です」しか返ってこない——このプレイブックは、その3層すべてを同時に解決します。 🇰🇷 팀의 자율성은 높은데 스탠드업은 두루뭉술하고, 주간 회의는 진척 보고가 되어버리고, 1:1에서는 진심을 들을 수 없다면 — 이 플레이북이 세 레이어 모두를 동시에 해결합니다. Triggers: "团队 motivation" | "standup 没人写" | "例会变成汇报" | "1:1 问不出真话" | "高自由度团队管理" | "COO 如何管人" | "team motivation" | "standup best practices" | "1on1 framework" | "weekly meeting template" | "チームモチベーション" | "팀 동기부여" | "AI startup team ops" | "remote team alignment" | "engagement下降"

Overview

PublisherGingiris-1031
Repositorygingiris-skills
Skill nameteam-motivation-ops
Stars
88
Forks
6
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Gingiris-1031 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Team Motivation Ops AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Gingiris-1031/gingiris-skills/tree/main/skills/team-motivation-ops
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Gingiris-1031/gingiris-skills.git /tmp/gingiris-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/gingiris-skills/skills/team-motivation-ops .claude/skills/team-motivation-ops
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Team Motivation Ops in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Team Motivation Ops on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Team Motivation Ops is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

🌍 Language / 语言: 中文 | English | 日本語 | 한국어

团队 Motivation 操作手册

这套体系的底层逻辑:自由和责任是一体的。Standup 是让人想清楚,例会是让人对齐,1:1 是让人被看见。三件事做好了,motivation 不是管出来的,是长出来的。

适用场景:AI 科技公司 COO 或团队负责人,团队规模 3-30 人,高自由度、远程或半远程。

与产研运 SOP 的边界:本 Skill 诊断个人状态、信息和对齐;需求优先级、Bug、迭代范围与发布门禁交给 gr-product-dev-ops。1:1 发现的问题只有进入明确负责人、截止时间和验证方式的 Action Item,才算闭环。


第一层:每日 Standup — 信息层

设计哲学

Standup 的本质不是汇报,是一种强迫自己想清楚的仪式。写得出来,说明真想清楚了;写不出来,通常是因为自己也没搞清楚今天要干什么。

含糊是会传染的——COO 自己的 standup 要先写好,模式从上往下渗透。

标准格式(三个必填项)

  1. 今天做了什么:具体交付,不写「继续开发」
  2. 明天要做什么:具体到别人能判断你做没做完
  3. 遇到什么困难 / 晚上要聊什么:卡点、ownership 不清楚的事

好 Standup 样本

今天做了什么
- 把 XX 接口写完,本地 50 条数据跑通,平均 80ms,比上一版快一倍
- 帮队友定位 WhatsApp 会话列表渲染卡顿,根源是没做虚拟滚动,指了 react-window 方案,他十分钟搞定
- 实话实说,下午摸鱼了一小时,顺手把竞品新发的 case study 存进竞品库,算将功补过

明天要做什么
- 把批量报价接口推上 staging,拿真实场景跑一遍
- 补今天没写的接口文档

遇到什么困难 / 晚上要聊
- XXX 架构决策还没拍板,影响我这边进度,想今晚对一下

COO 使用原则

  • 不要求写完美,要求写真实。摸鱼了就写摸鱼了,但写清楚摸鱼之外做了什么。
  • 不批评短 standup,但要追问「今天具体交付了什么」。问题在具体性,不在长度。
  • 公开表扬一条好 standup,不批评烂的。具体也会传染。
  • 好 standup 是送给队友的礼物,这个认知要反复说。

第二层:每周例会 — 对齐层

设计哲学

例会不是进度汇报会。它解决的是「在场感」——让每个人知道公司整体在哪,让每个人当众说出自己承诺了什么。这两件事都不能靠异步完成。

议程结构(25 分钟严格计时)

段落时长内容
公司板块8 分钟目前进展 / 接下来一周规划 / 需要团队决策的事
个人板块每人约 3 分钟上周承诺做到没 / 本周承诺 1-3 件具体事 / 需要团队帮什么 / 当前状态(0-10 分)
集体讨论剩余时间个人分享完后统一讨论;需要 1:1 的问题改为会后单聊

「当前状态 0-10 分」不能省。 它是唯一一个让人可以不解释、直接表达现在感受的通道。低分要追问,但不要当众深挖,改为 1:1 后续。

Scrum Master 机制

每周轮换,职责是维持发言顺序和时间节奏。轮换制会降低对 COO 的依赖感,让每个人对会议流程有主人翁感。

COO 使用原则

  • 个人承诺要具体到「别人能判断你做没做完」,COO 先示范这个标准。
  • 25 分钟是硬约束。超时意味着问题没提前分流,不是大家话太多。
  • 例会超时的解法:提前建「需要决策」列表,分流到会后或 1:1。

第三层:一对一会议 — 个人层

设计哲学

1:1 是这套体系里信息密度最高也最难做好的部分。它不是向下传达信息的渠道,是让 COO 真正知道每个人「卡在哪一层」的窗口。

卡层诊断框架:信息不够 / 权限不够 / 协作不顺 / 能力边界 / 方向不清。不同的卡层对应完全不同的解法,混淆了会白费功夫。

一、量化脉搏(5 分钟)

每项 1-5 分(1=很糟 / 3=普通可接受 / 5=非常好):

维度说明
能量(精力状态)
目标清晰度最重要的 1-2 件事是什么、成功长什么样
使命认同工作和公司方向之间的连接感
自主与支持决策空间 vs 所需支持的匹配度
成长感
节奏可持续性再持续 1 个月扛得住吗
心流时间深度工作的时长与质量
技术成长
工具与开发体验

量化脉搏的意义不在于精确,而在于趋势。连续三周某人「节奏可持续性」都给 2 分,比某次给 1 分更值得警惕。建议 COO 把历史数据记下来,1:1 开头先回顾上次。

二、深度展开问题库(15-20 分钟,选 3-4 个)

关于工作本身

  • 这两周最有成就感的一件事是什么?为什么?
  • 最让你卡壳的一件事是什么?卡在哪一层——信息 / 权限 / 协作 / 能力 / 方向?
  • 你花时间最多的事 = 你认为最高杠杆的事吗?差距在哪?
  • 如果下周可以砍掉一项工作,你会砍哪个?为什么没砍?

关于决策与担当

  • 有没有事你其实可以自己拍板、但来问了我?为什么?
  • 有没有「明显该做但没人在做」的事?
  • 反过来,有没有你自己拍了但事后觉得该先对齐的?

关于坦诚(最难问,也最值得问)

  • 这段时间有没有「想说但没说」的事?
  • 团队里有没有正在悄悄发生问题、但还没被讨论的事?
  • 我做的什么决定你不理解或不同意?

关于成长

  • 这个月你在哪个能力上明确变强了?怎么证明?
  • 接下来 90 天最想刻意练习的能力是什么?需要什么资源?
  • 现在的工具链 / 代码库 / LLM 工作流,哪一处最拖后腿?

关于人和组织

  • 团队里最愿意请教 / 协作的人是谁?最难协作的是谁?为什么?
  • 如果你是 CEO,明天会立刻改一件什么事?

三、双向反馈(5-10 分钟)

「他 → 我」那部分不能跳过——你收到的反馈质量,决定了你能改进的速度。

方向问题
他 → 我我做的什么最有帮助(继续做)/ 我做的什么让你更难(停止做)/ 我应该开始做什么
我 → 他你做得很好的地方 / 你需要调整的地方 / 我对你接下来 1 周的一个具体期待

COO 使用原则

  • 量化脉搏的分数是开门的钥匙,不是评分。「2 分」要问为什么。
  • 先示范坦诚——说出自己某个决定被质疑了,才有人愿意说真话。
  • 1:1 结束时必须有 Action Items,哪怕只有一条。没有 action 的 1:1 会让人觉得只是说说而已。

常见卡点解法

Standup 没人认真写? 先检查自己的 standup 是不是够具体。含糊传染,具体也传染。公开表扬一条好的,不批评差的。

例会变成进度汇报? 把「这周做了什么」改成「上周你承诺的 X 做到了吗」。是/否比进度汇报更有张力,也更短。

1:1 对方总说「还好」? 检查自己有没有创造过「说真话不会被惩罚」的证据。这件事需要用几次真实案例建立信任,不是靠一个好问题。

团队规模大了,没精力做每个人 1:1? 每两周一次即可。先把量化脉搏教给 tech lead 或 line manager,COO 保留「脉搏异常」的升级通道。


输出格式建议

当用户问到具体场景时,优先给:

  1. 诊断:当前卡在哪一层(信息 / 对齐 / 个人)
  2. 一个立刻能用的动作:具体到「今天就能做」
  3. 防止反弹的护栏:一两条 COO 需要先做到的前置条件

不要给通用的「建议加强沟通」,要给「把这个问题从例会板块挪到 1:1,因为它需要的是……」这种具体的操作建议。

加入出海社群与购买资料包 · Community & Resources

  • 加入出海社群: 微信添加 staywildgrow,留言「加入社群」即可。

  • 购买资料包: 微信添加 staywildgrow,咨询购买 Gingiris 出海资料包,价格 599 元人民币。

  • Join the global growth community: Add staywildgrow on WeChat and send “加入社群” (join the community).

  • Get the resource pack: Add staywildgrow on WeChat to purchase the Gingiris global growth resource pack for CNY 599.

社群与资料包为可选入口,不影响本开源 Skill 的安装和使用。

The community and paid resource pack are optional; neither is required to install or use this open-source skill.

Frequently asked questions

What does the Team Motivation Ops AI skill do?

Your team has high autonomy — and standups are vague, weekly meetings drift into status reports, and 1:1s produce nothing but "I'm fine." This playbook fixes all three layers at once. What's inside: • Daily Standup system — 3-field format, good sample, 4 COO principles to keep it honest • Weekly Meeting — strict 25-min agenda, Scrum Master rotation, 0–10 pulse check • 1:1 Framework — 9-dimension quantified pulse, 5-group deep question bank, bilateral feedback structure • Diagnostic layer — "stuck-at" detection: info / authority / collaboration / capability / direction • FAQ for 4 common fai...

Why use Team Motivation Ops on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Team Motivation Ops is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Team Motivation Ops in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Gingiris-1031/gingiris-skills/tree/main/skills/team-motivation-ops. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Team Motivation Ops?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Team Motivation Ops?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Team Motivation Ops with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Team Motivation Ops AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Gingiris-1031 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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