生成指定的工作草稿
原始指令会根据对话中提供的信息，生成其中明确要求的草稿或结构化输出。
高级Alireza Rezvani
实验设计
实验设计是一项可在 Alireza Rezvani 中使用的电商 AI Skill，适合 Codex、Claude Code、OpenClaw 运营人员。它可以帮助你你准备改进商品页、导购或结账体验，不必一次改完所有环节；先围绕设计假设清楚且统计结论可靠的产品实验和按样本量…
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这个 Skill 是做什么的
你准备改进商品页、导购或结账体验，不必一次改完所有环节；先围绕设计假设清楚且统计结论可靠的产品实验和按样本量与统计功效计划 A/B 测试做小范围验证，再先验证一项页面、导购或结账改动是否有效。先围绕“设计假设清楚且统计结论可靠的产品实验”完成一个小范围测试，再检查“按样本量与统计功效计划 A/B 测试”是否适合你的日常流程。
它有什么特色
先结构化分析，再给出建议
原始指令要求先分析、分类、排序或评分，再得出结论或下一步动作。
使用前的特殊要求
Python 运行环境
原始指令包含 Python 命令或脚本；使用该部分流程需要兼容的本地 Python 环境。
无需安装，直接使用
复制到大模型对话框使用
- 展开并复制下方完整原始 Skill.md。
- 打开兼容大模型的新对话，并粘贴到对话框中。
- 补充完整的任务资料，先运行一个低风险示例；确认结果后再用于店铺运营。
原始 Skill.md
下方显示完整原文，可从右上角复制使用。
Design, prioritize, and evaluate product experiments. Follow this workflow: 1) Write hypothesis in If/Then/Because format — If [intervention], Then [metric] changes by [direction/magnitude], Because [mechanism]. 2) Define primary, guardrail, and secondary metrics before testing. 3) Estimate sample size via scripts/sample_size_calculator.py using baseline rate, MDE, alpha, and power. 4) Prioritize with ICE score (Impact × Confidence × Ease / 10). 5) Launch with pre-defined stopping rules; avoid repeated peeking. 6) Interpret results using confidence intervals and practical significance, not just p-values. Guard against underpowered tests, mid-test changes, sample ratio mismatch, and instrumentation drift.开始使用
以下是主要功能的用例提示词，可以直接复制使用。
01先限定一个真实任务
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 实验设计 尝试规划营销活动、准备渠道素材并控制广告执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经写清输入范围、负责人，以及转化率、获客成本、贡献毛利和退订率中的一个主要判断指标。
查看 Prompt 和变量收起 Prompt 和变量
先限定一个真实任务
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 实验设计 尝试规划营销活动、准备渠道素材并控制广告执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经写清输入范围、负责人，以及转化率、获客成本、贡献毛利和退订率中的一个主要判断指标。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：先限定一个真实任务。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 实验设计 尝试规划营销活动、准备渠道素材并控制广告执行。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
02整理输入和安全边界
只准备本次需要的优惠方案、目标受众、已批准卖点、品牌语气、渠道限制和预算。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：输入有明确来源，敏感字段已最小化，审批人知道试验会读取或修改什么。
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整理输入和安全边界
只准备本次需要的优惠方案、目标受众、已批准卖点、品牌语气、渠道限制和预算。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：输入有明确来源，敏感字段已最小化，审批人知道试验会读取或修改什么。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：整理输入和安全边界。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
只准备本次需要的优惠方案、目标受众、已批准卖点、品牌语气、渠道限制和预算。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
03核对原始 Skill 后运行
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 实验设计 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经得到一份可人工检查的营销活动简报或可用素材，且没有越过批准范围。
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核对原始 Skill 后运行
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 实验设计 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经得到一份可人工检查的营销活动简报或可用素材，且没有越过批准范围。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：核对原始 Skill 后运行。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 实验设计 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
04对照基线逐项复核
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。 当你需要达到这个检查标准时使用：转化率、获客成本、贡献毛利和退订率有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
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对照基线逐项复核
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。 当你需要达到这个检查标准时使用：转化率、获客成本、贡献毛利和退订率有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：对照基线逐项复核。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
Alireza Rezvani
HealthTech CTO 与开源维护者，关注应用型 AI、Agent 编程，以及面向产品、研究、增长和运营团队的实用 Skills。
风险、权限与限制
在提供店铺数据前检查第三方平台的权限范围。不要将支付凭证、客户密码或不必要的个人数据粘贴到模型中。输出必须由负责该业务流程的人员检查。
内容核验日期：
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