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A/B测试设计指南

coreyhaines31/marketingskills

指导团队从假设、样本量、指标到实现与分析，系统搭建 A/B 测试与增长实验体系，确保结论可量化、风险受控。

系统化调试向导

debugging-wizard

Jeffallan/claude-skills

指导开发者重现问题、缩小失败范围、验证假设并确认修复，同时补充回归测试与预防措施，结合工具、日志、堆栈与 git bisect 等资料定位根因。

PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

A/B测试与实验设计

alirezarezvani/claude-skills

该技能是A/B测试和产品实验的专家指南。它帮助用户设计和规划具有统计学严谨性的实验，涵盖了从构建假设、选择关键指标、计算样本量到结果分析的完整流程，旨在提供可执行的商业洞察。

综合情景风险战室

scenario-war-room

alirezarezvani/claude-skills

本工具旨在进行跨职能的复杂情景模拟建模。它超越了单一假设的压力测试，能同时模拟多个变量导致的复合型困境（例如，营收下降、融资延误和核心人员流失）。适用于进行高层战略规划、评估重大下行风险，或预判复杂的市场危机。

业务假设压力测试

alirezarezvani/claude-skills

帮助创始人逐步拆解业务假设，寻找反证、建模下行、评估敏感度并制定对冲策略，防止营收、市场或招聘上的高风险预设在现实中被击穿。

设计冲刺流程

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过五天的映射、素描、决策、原型与测试流程，让团队在实际用户面前验证产品假设，快速聚焦重点，降低开发风险。

产品发现与验证框架

product-discovery

alirezarezvani/claude-skills

本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。

系统根源原因分析

root-cause-analysis

rohitg00/skillkit

本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状，通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤，深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。

统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst

alirezarezvani/claude-skills

该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。

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