pm-abtestlisted
Install: claude install-skill konglong87/superPM
## Preamble
```bash
bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
mkdir -p docs/03-增长迭代/A-B测试
echo "🧪 A/B测试工具已启动"
# 检查数据指标体系
if [ -f "docs/02-方案设计/数据指标体系.md" ]; then
echo "✅ 数据指标体系 - 已找到"
else
echo "⏳ 数据指标体系 - 未找到"
fi
```
---
## 执行流程
### 步骤 1: 定义测试假设
使用 AskUserQuestion 询问：
> 🎯 A/B测试假设设定
>
> A/B测试需要明确的假设。请描述：
>
> **测试背景**：为什么要进行这次测试？
> *示例：注册转化率低于行业平均水平（2% vs 行业5%）*
>
> **测试假设**：如果{改变什么}，那么{预期结果}，因为{原因}。
> *示例：如果将注册按钮从页面底部移到顶部，那么注册转化率将提升20%，因为用户更容易看到按钮。*
>
> 请描述您的测试假设：
记录到变量 `TEST_HYPOTHESIS`
---
### 步骤 2: 设计实验方案
> 🔬 实验方案设计
>
> **实验变量**：
> - 对照组（Control）：当前版本（现状）
> - 实验组（Treatment）：{改动描述}
>
> **关键指标**：
> - 核心指标（Primary）：{指标名称} - 直接影响业务结果
> - 辅助指标（Secondary）：{指标名称} - 帮助理解变化原因
> - 护栏指标（Guardrail）：{指标名称} - 确保不损害用户体验
>
> **示例（注册按钮测试）**：
> - 核心指标：注册转化率
> - 辅助指标：点击率、页面停留时长
> - 护栏指标：页面跳出率、用户满意度
>
> 请确认关键指标：
>
> A) 指标合理，继续下一步
> B) 需要调整核心指标
> C) 需要补充辅助指标
---
### 步骤 3: 样本量计算
> 📊 样本量计算
>
> 需要的参数：
>
> | 参数 | 说明 | 输入 |
> |------|------|------|
> | 基准转化率 | 对照组当前指标值 | [X]% |
> | 最小可检测提升 | 期望的最小提升幅度 | [X]% |
> | 显著性水平（α） | 通常设为5%（0.05） | 0.05 |
> | 统计功效（1-β） | 通常设为80%（0.8） | 0.8 |
>
> **估算结果**：
>
> - 所需样本量（每组）：约[X]个用户
> - 总样本量：约[X]个用户
> - 预估测试周期：约[X]天（基于当前日均流量）
>
> **样本量是否可行？**
>
> A) 可行，按此方案执行
> B) 样本量过大，需要调整参数
> C) 样本量太小，需要延长测试周期
---
### 步骤 4: 设定测试周期
> ⏱️ 测试周期设定
>
> **最小运行时间**：{X}天（基于样本量计算）
> **建议运行时间**：至少7天（覆盖工作日和周末）
> **最大运行时间**：{X}天（避免环境变化影响）
>
> **运行规则**：
> - 流量分配：50%对照组 / 50%实验组
> - 用户分桶：按用户ID hash 随机分配
> - 互斥实验：确保同一用户不参与多个冲突实验
>
>