Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Zarządzanie i produkt · Planowanie

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.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
15.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
2
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 15.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

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

  1. Rules
  2. Workflow context
  3. Output
  4. Output contract
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 34 linii, 319 słów
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

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · omexit/claude-skills-pack100MIT
neuromechanist/research-skills100BSD-3-Clause
rampstackco/claude-skills100MIT
qa-aman/claude-skills100MIT
fcakyon/phd-skills100MIT
beita6969/scienceclaw100MIT
creatop-gtm/apollo-operator100MIT
creatop-gtm/apollo-operator100MIT
aipoch/medical-research-skills100MIT

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.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.