experiment-design
/experiment-design
Pomaga zmierzyć wpływ zmiany produktowej: test A/B, wdrożenie za flagą funkcji, stopniowa ekspozycja oraz dobór metryk, barier ochronnych, czasu trwania i reguły decyzyjnej.
- Autor
- omexit ↗
- Repozytorium
- claude-skills-pack ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 15.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 2
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 15.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Pomaga zmierzyć wpływ zmiany produktowej: test A/B, wdrożenie za flagą funkcji, stopniowa ekspozycja oraz dobór metryk, barier ochronnych, czasu trwania i reguły decyzyjnej.
Oryginalny opis (EN)
Use when the user wants to measure the impact of a product change: A/B test, experiment, feature flag rollout, staged exposure, or deciding metrics, guardrails, duration, and a decision rule.
Jak działa
- Rules
- Workflow context
- Output
- Output contract
Podgląd SKILL.md
---
name: experiment-design
description: "Use when the user wants to measure the impact of a product change: A/B test, experiment, feature flag rollout, staged exposure, or deciding metrics, guardrails, duration, and a decision rule."
---
# Experiment design
Plan how a change will be measured before anyone is exposed to it: hypothesis, one primary metric, guardrails, assignment, duration, and the decision rule. Engineering should be able to implement it and product or data should be able to read the result without arguing about what counts.
Ask only what is missing: the change, the expected effect and why, the population, and how much risk and time the team accepts.
## Rules
- Hypothesis: "If we X, then Y moves by about Z, because W." Falsifiable or it is not ready.
- One primary metric with an exact definition and data source. Secondary metrics inform; they do not decide.
- Guardrails with thresholds for what must not get worse (errors, latency, revenue, support contacts, abuse), and a stop rule if one is breached.
- Randomization unit matches how the effect spreads (user, account, session, market). Check that group sizes match the planned split before reading results.
- Sample size and duration from baseline rate and the smallest effect worth acting on, even if approximate. Cover at least one full weekly cycle. If traffic cannot detect that effect, say so and propose a staged rollout with guardrails or qualitative validation instead.
- Segments are named before launch. No peeking-based early stops unless the design is sequential.
- Decision rule written in advance: what result means ship, iterate, or revert.
- Instrumentation is verified in a test environment before exposure. Auditing existing events and data quality belongs to `metrics-review`.
## Workflow context
- `experiment-design` decides what to measure and how to judge it before exposure; `metrics-review` audits whether existing tracking and data can be trusted.
- Follows `prd` or `design-doc`; feeds `ticket-breakdown` (instrumentation and flag work) and `go-to-market`.
## Output
Fill `assets/experiment-plan.md`.
## Output contract
```yaml
produces:
- type: "experiment-plan"
format: "markdown"
path: "claudedocs/<feature>-experiment-design.md"
sections: [hypothesis, metrics, segments, duration, decision_rule]
handoff: "Write claudedocs/handoff-experiment-design-<timestamp>.yaml - suggest: ticket-breakdown, metrics-review"
```
Pliki w paczce (2)
- SKILL.md 2 KB
- assets/experiment-plan.md 1 KB
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · omexit/claude-skills-pack | 100 | MIT |
| neuromechanist/research-skills | 100 | BSD-3-Clause |
| rampstackco/claude-skills | 100 | MIT |
| qa-aman/claude-skills | 100 | MIT |
| fcakyon/phd-skills | 100 | MIT |
| beita6969/scienceclaw | 100 | MIT |
| creatop-gtm/apollo-operator | 100 | MIT |
| creatop-gtm/apollo-operator | 100 | MIT |
| aipoch/medical-research-skills | 100 | MIT |
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki dfbf4c22a673 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 90create-experiment-design
Projektuje rzetelny test A/B lub eksperyment, na prośbę o walidację hipotezy. - 95posthog-feature-revenue-impact
Sprawdza, czy wdrożenie funkcji zmieniło przychód, porównując przychód ze Stripe i retencję użytkowników z feature flagą lub eksperymentem z grupą kontrolną, w insightcie PostHog. - 100manage-experiments
Tworzy, aktualizuje i usuwa eksperymenty z flagami funkcji w Harness FME: metryki, daty, hipotezę, warianty bazowe i porównawcze oraz status, delegując dobór metryk i wyniki do powiązanych skilli. - 90experimentation-engineer
Przygotowuje projekt eksperymentu, kolejność testów, zabezpieczenia wdrożenia i logikę pomiaru przed udostępnieniem nowej funkcji użytkownikom. - 90experimentation-engineer
Przygotowuje projekt eksperymentu, kolejność testów, zabezpieczenia wdrożenia i logikę pomiaru przed udostępnieniem nowej funkcji użytkownikom. - 100pm-ab-test
Projektuje testy A/B: hipoteza, wielkość próby, kryteria sukcesu, metryki ochronne i plan wdrożenia, z porównaniem podejścia bayesowskiego i częstościowego oraz etapowym wdrożeniem funkcji ERP z uwzględnieniem compliance.