Experimental Design

research-ops-skills ist ein schlanker Research-Operations-Orchestrator, der Anfragen zur Planung klinischer Forschung, R&D-Finanzierung, Marktforschung sowie Produkt- und Nutzerforschung an die passenden Workstreams weiterleitet. Nutzen Sie ihn, um Arbeitsstränge zu klassifizieren, fehlende Angaben einzusammeln und aus einer einzigen SKILL.md Management-taugliche Zusammenfassungen zu erstellen.

clinical-research unterstützt Teams beim Design prospektiver klinischer Studien vor der Einreichung – mit Endpunktklassifikation, Schätzungen zu Fallzahl und Power für Two-Arm-Studien sowie Phase-Gate-Scoring der Machbarkeit. Enthalten sind Python-Tools, Referenzen und eine Vorlage für eine Protocol Synopsis; die Ergebnisse bleiben jedoch Schätzungen für die Prüfung durch clinician, biostatistician und regulatory review.

experiment-designer hilft Product-Management-Teams dabei, A/B- und Feature-Experimente mit prüfbaren Hypothesen, Metriken, Stichprobenplanung, ICE-Priorisierung, Stoppregeln und Ergebnisinterpretation zu entwerfen.

ab-test-setup ist ein Skill für Marketing-Experimente, mit dem sich statistisch fundierte A/B-Tests planen lassen. Er unterstützt dabei, Hypothesen, Varianten, primäre Metriken und Guardrail-Metriken, Annahmen zur Stichprobengröße, Laufzeit, Entscheidungsregeln und Pre-Launch-QA für Conversion-Experimente festzulegen.

senior-data-scientist ist ein Claude Skill für A/B-Testdesign, kausale Analysen, Feature Engineering und die Bewertung tabellarischer ML-Modelle. Er hilft bei Stichprobengrößen, Metrikauswahl, Leakage-Prüfungen, SHAP-Reviews und MLflow-style Tracking; die Skripte sind Gerüstvorlagen, keine vollständigen Engines.

brainstorm-experiments-new hilft Produktmanagement-Teams dabei, Lean-Startup-Validierungsexperimente für eine neue Produktidee zu entwickeln. Es erstellt eine XYZ-Hypothese und schlägt leicht umsetzbare Tests wie Landingpages, Erklärvideos, E-Mail-Kampagnen, Vorbestellungen, Wartelisten und Concierge-MVPs vor, um die Nachfrage vor dem eigentlichen Bau zu prüfen.

brainstorm-experiments-existing hilft dir, mit geringem Aufwand Experimente für ein bestehendes Produkt zu entwerfen – darunter Prototypen, Fake-Door-Tests, A/B-Tests, technische Spikes, Wizard-of-Oz-Workflows und Verhaltensumfragen. Nutze es, um Annahmen zu validieren, Risiken zu senken und zu entscheiden, was als Nächstes gebaut werden soll. Dieser brainstorm-experiments-existing Guide ist auf praxisnahe Produktvalidierung und Unterstützung für Workflow-Automation ausgelegt.

ab-test-analysis hilft dir, A/B-Test-Ergebnisse mit statistischer Sorgfalt zu bewerten – einschließlich Stichprobengrößenprüfung, Konfidenzintervallen, Signifikanztests und Empfehlungen zum Ausrollen, Verlängern oder Stoppen. Nutze es für Experiment-Reviews, die Interpretation von Split-Tests und Entscheidungen in Data-Analysis-Workflows.

ab-test-store-listing hilft dir, Tests für App-Store-Produktseiten zu planen und durchzuführen, um die Conversion zu verbessern. Nutze es, um Icons, Screenshots und das Vorschauvideo mit Apple Product Page Optimization zu bewerten, PPO-Grenzen zu verstehen und vor dem Start die richtige App ID, den Traffic und die Testhypothese vorzubereiten.

scientific-brainstorming ist ein Research-Ideation-Skill für offenes wissenschaftliches Denken. Nutzen Sie ihn, um interdisziplinäre Zusammenhänge zu erkunden, Annahmen zu hinterfragen, Forschungslücken zu identifizieren und frühe Projektideen zu schärfen, bevor ein enges Datenset oder eine belastbare Endhypothese vorliegt.