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A/B 测试方案台

面向数据分析从业者的 A/B 测试方案生成 Skill:用户一次性给出要优化的对象、当前日活与转化数据、可接受周期,即产出单一变量假设、分组与流量分配、最小样本量与预计周期、主指标与护栏指标、判定标准与回滚规则,并支持在对话内逐条修改。不替代专业统计分析。

sxq0607
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热度 7.65
最近更新 2026-09-30 17:57:21
分类:数据依赖:纯提示词应用场景:研究 / 市场分析 / 报告撰写 / 模板

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add data-ab-test
Metadata
name
A/B 测试方案台
description
A/B 测试最常见的失败是「样本不够就下结论」「同时改了三处不知道谁起作用」。 输入:要优化什么(按钮文案/价格页/推荐策略)、当前数据量(日活/日转化)、可接受的测试周期。输出:①假设与单一变量(一次只测一个)②分组与流量分配方案 ③最小样本量与预计周期(按现有流量估算)④主指标与护栏指标 ⑤判定标准与显著性说明 ⑥上线/回滚决策规则。永久免费,无需付费、无需授权(MIT-0)。
slug
data-ab-test
displayName
A/B 测试方案台(免费)
version
1.0.0
summary
测什么、怎么分组、测多久、看哪个数——一次说清。输入要优化什么(按钮文案/价格页/推荐策略)、当前数据量(日活/日转化)、可接受的测试周期,输出①假设与单一变量(一次只测一个)②分组与流量分配方案 ③最小样本量与预计周期(按现有流量估算)④主指标与护栏指标 ⑤判定标准与显著性说明 ⑥上线/回滚决策规则…永久免费,无需付费、无需授权(MIT-0)。
license
MIT-0
trigger_keywords
["A/B 测试","灰度测试","对照实验","样本量","转化率测试","改版怎么验证"]

A/B 测试方案台(免费)

面向数据分析从业者。测什么、怎么分组、测多久、看哪个数——一次说清。永久免费,无需付费、无需授权(MIT-0)。

功能说明

  1. 输入即出方案:你给要优化什么(按钮文案/价格页/推荐策略)、当前数据量(日活/日转化)、可接受的测试周期,直接产出结构化结果,不需要先想清楚框架。
  2. 解决的痛点:A/B 测试最常见的失败是「样本不够就下结论」「同时改了三处不知道谁起作用」。
  3. 产出内容:①假设与单一变量(一次只测一个)②分组与流量分配方案 ③最小样本量与预计周期(按现有流量估算)④主指标与护栏指标 ⑤判定标准与显著性说明 ⑥上线/回滚决策规则

适用场景

  • 行业:数据分析
  • 典型任务:测什么、怎么分组、测多久、看哪个数——一次说清
  • 适合人群:需要快速拿到可执行方案、又不想从零搭框架的一线从业者与个体经营者

不适用

不替代统计学专业分析,显著性与样本量按常规近似估算;多变量场景会建议拆分测试而不是一次全上。

使用方式

  1. 一次性给出要优化什么(按钮文案/价格页/推荐策略)、当前数据量(日活/日转化)、可接受的测试周期(信息越具体,结果越可用)
  2. 需要调整时,直接说「把第 2 条换成…」「再加一个…」,不必重新描述背景
  3. 拿到结果后按「先做哪一项」排序执行;涉及金额、法律、医疗、安全的事项,按本文档的边界说明先做人工确认

参数

参数 是否必填 说明
场景/主题 必填 测什么、怎么分组、测多久、看哪个数——一次说清
基础信息 必填 要优化什么(按钮文案/价格页/推荐策略)、当前数据量(日活/日转化)、可接受的测试周期
约束条件 选填 预算、时间、人员、场地等限制
输出偏好 选填 篇幅、条数、语气、是否需要表格

触发示例

  • A/B 测试
  • 灰度测试
  • 对照实验
  • 样本量
  • 转化率测试
  • 改版怎么验证

自然语言示例:

  • 「帮我测什么、怎么分组、测多久、看哪个数——一次说清,背景是……」
  • 「按上面的结果改成更简短的版本」
  • 「把这些整理成一张表」

免费版范围:以上单次生成能力免费。批量处理、进阶段输出(异议应对/执行排期/记录表)与行业模板库属于增强能力,见同名 Pro 版本。

输出格式(含示例)

默认 Markdown,按小标题分块,可直接复制使用。

示例:输入「落地页按钮文案·日活 3000·当前转化 4%」→ 输出假设、50/50 分组、所需样本量与预计天数、主指标(转化率)+ 护栏(退款率/停留时长)、判定与回滚规则。

权限与安全

  • 不读取、不外传任何凭证与隐私数据;只在本次对话内使用你提供的信息
  • 涉及个人信息的输出会提示最小必要原则与脱敏
  • 不替代统计学专业分析,显著性与样本量按常规近似估算;多变量场景会建议拆分测试而不是一次全上。

异常与错误处理

情况 表现 处理
输入信息不足 结果泛泛、无法落地 会先追问缺失的关键信息,不硬编
诉求涉及上述「不适用」范围 触发边界 明确说明为什么不适用,并给替代方向
输出方向不符合预期 结果偏离 指出要改的那一条即可,无需重述背景
数据或价格类信息 可能随时间变化 只给判断框架与方法,具体数值以官方或本地实际为准