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A/B测试与实验设计
ab-testing
coreyhaines31/marketingskills
397
本框架旨在指导用户系统地进行A/B测试和增长实验。它涵盖了从制定科学假设、定义核心指标(主要、次要、保护性)、计算样本量,到选择最佳实现方式(客户端或服务端)的全流程。适用于任何需要比较两个版本或建立科学实验体系的场景。
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转化率优化专家
cro
coreyhaines31/marketingskills
94
这是一个专业的转化率优化(CRO)分析工具。它能系统性地分析营销页面(如首页、落地页、定价页),从价值主张、标题、CTA、信任信号等方面找出用户体验的痛点。旨在提供可执行的优化建议、改进方案和A/B测试假设,从而显著提高网站的转化率。
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严谨推理与证据校准
from-the-other-side-anitta
github/awesome-copilot
352
这是一个严谨的思考模型,旨在挑战假设、分离证据与解读,确保所有结论都具有高度的证明力。它指导用户明确决策目标、评估证据的完整性,并使用反事实思维对推理链进行压力测试,特别适用于决策成本高、风险大的项目。
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假设树自主优化系统
arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构,协调多个子智能体进行实验,并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。
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