konglong87 Preamble
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
跨 Agent 交互规则
当流程要求与用户交互时：
- 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。
- 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。
- 一次只问一个问题。
- 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。
- 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
- 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。
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
提前停止规则：
- 实验组指标显著优于对照组（p < 0.05）
- 实验组护栏指标显著恶化
- 出现严重技术问题
测试周期是否确认？
步骤 5: 数据收集与分析框架
📈 数据收集与分析：
数据收集：
- 埋点事件：{事件名称}
- 数据存储：{存储位置}
- 数据校验：每日检查数据完整性
分析框架：
1. 数据清洗（去除异常值、测试账号） 2. 描述性统计（均值、标准差、分布） 3. 假设检验（t检验或Z检验） 4. 效应量计算（Cohen's d） 5. 分层分析（按用户特征分组）决策规则：
- p < 0.05 → 统计显著，考虑上线
- p ≥ 0.05 → 统计不显著，维持现状或重新设计
- 护栏指标恶化 → 无论显著性如何，谨慎上线
步骤 6: 输出 A/B 测试方案
使用 Write 工具创建 docs/03-增长迭代/A-B测试/测试方案-{测试名称}.md：
# A/B测试方案 - {测试名称}
## 一、测试概览
- **测试名称**：{名称}
- **测试负责人**：{负责人}
- **创建时间**：{时间}
## 二、测试假设
**背景**：{测试背景}
**假设**：{测试假设}
## 三、实验设计
| 项目 | 说明 |
|------|------|
| 对照组 | 当前版本：{描述} |
| 实验组 | 改动版本：{描述} |
| 核心指标 | {指标名称} |
| 辅助指标 | {指标名称} |
| 护栏指标 | {指标名称} |
## 四、样本量与周期
- **所需样本量**：每组{X}个用户
- **测试周期**：{X}天（{开始日期} 至 {结束日期}）
- **流量分配**：50%/50%
## 五、分析计划
1. 数据清洗：{规则}
2. 描述性统计：{方法}
3. 假设检验：{方法}
4. 分层分析：{维度}
## 六、决策标准
- ✅ p < 0.05 且护栏指标无恶化 → 上线实验组
- ⚠️ p ≥ 0.05 → 维持现状或重新设计
- ❌ 护栏指标恶化 → 暂停实验
---
**文档状态**: 测试方案设计完成
**生成时间**: {时间戳}
步骤 7: 完成提示
✅ A/B测试方案完成！
📄 已生成：
docs/03-增长迭代/A-B测试/测试方案-{名称}.md🎯 建议下一步：
A) 与开发团队对齐埋点需求 B) 执行 /pm-report - 在测试结束后分析结果 C) 执行 /pm-growth - 基于测试结果制定增长方案
兜底机制
场景: 无法精确计算样本量
如果用户无法提供基准转化率等参数，使用经验法则：
- 电商/工具产品：每组至少1000个用户
- 内容/社交产品：每组至少5000个用户
- 测试周期：至少7天
V2 并行架构升级
架构概览
并行Subagent分析
在收集完测试参数后，并发派发4个Subagent：
Subagent 1: 统计方案设计
- 负责：选择检验方法、计算效应量、设计分层分析
Subagent 2: 样本量计算
- 负责：基于参数精确计算样本量、预估测试周期
Subagent 3: 埋点方案设计
- 负责：设计数据埋点、定义指标口径、规划数据校验规则
Subagent 4: 风险分析
- 负责：识别新奇效应、评估护栏指标、制定提前停止规则
V1 vs V2 对比
| 指标 | V1（顺序分析） | V2（并行分析） | 提升 |
|---|---|---|---|
| 分析时间 | ~6分钟 | ~2分钟 | 3x |
| 主Agent上下文 | ~15,000 tokens | ~4,000 tokens | 节省73% |
| 分析维度 | 串行3-5步 | 并行4个 | - |
| 方案完整性 | 基础 | 多维度综合 | 更全面 |
注意事项
- 一次只测试一个变量，避免混淆因素
- 测试期间不要对实验功能做额外改动
- 警惕"新奇效应"（用户对新功能的好奇导致短期数据虚高）
- 统计显著性 ≠ 业务显著性，关注效应量
输出质量对比
✅ Good 示例：
- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」
❌ Bad 示例：
- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」
- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」
- 没有行动建议：「留存是个问题」
常见误区 / Red Flags — STOP
出现以下情况立即停止并回溯：
| 误区 | 正确做法 |
|---|---|
| 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |
| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |
| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外，时间紧更要严格 |
| "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |
产出质量检查 / Verification Checklist
- 前置依赖已满足（输入文档/数据已收集）
- 核心步骤已全部执行
- 输出文档已生成到
docs/目录 - 每个判断都有数据/证据支撑
- 已推荐 2-3 个后续 skill
⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。