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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。

数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

系统化调试与根因分析

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Jeffallan/claude-skills

该指南提供了一套系统化的调试方法论，帮助用户分析复杂的代码错误。它指导用户如何从堆栈跟踪和日志中定位故障点，并通过假设验证和隔离测试，找到问题的根本原因，从而彻底解决代码中的Bug或崩溃问题，是专业故障排除和质量保证的必备技能。

多智能体结构化设计评审

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能模拟了一个高度结构化、顺序化的多智能体同行评审流程。通过引入角色限定的智能体（如怀疑论者、约束守护者和用户倡导者），它能够对设计进行严格的压力测试，识别潜在的失败模式和隐藏假设。其核心目的是在实际开发前，确保设计达到鲁棒性、可扩展性和可用性的高标准，最终输出一份经过明确决策记录的、可实施的方案。

PyTorch模型因果干预

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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。

结构化批判性思维分析

Jeffallan/claude-skills

本技能提供结构化的批判性推理框架，用于对想法、计划或决策进行深度压力测试。它可以扮演魔鬼代言人、进行预验尸分析（Pre-mortem）、红队演习或假设审计。通过运用苏格拉底质疑、辩证法和证伪主义等多种高级模式，帮助用户发现盲点、弱点和未明言的隐藏假设。

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

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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。

精益创业方法论指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一个系统化的产品和商业模型验证框架。它指导用户遵循“构建-衡量-学习”循环，强调通过真实行为进行验证式学习，而非依赖表面数据。通过设计最小可行产品（MVP）来测试核心假设，帮助用户决定是继续发展还是进行战略转型。

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。

创意精炼与概念验证

addyosmani/agent-skills

该技能提供了一个结构化的三阶段流程，帮助用户将模糊的原始创意提升为清晰、可执行的概念。它结合了发散式思维（拓展变体）、收敛式评估（压力测试）和假设验证，用于定义核心问题、确定MVP范围，并明确列出不包含的功能点，确保项目有清晰的方向和边界。

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