Experimentation

product-discovery ayuda a los agentes de IA a estructurar el descubrimiento en Product Management con Opportunity Solution Trees, mapeo de supuestos, experimentos de validación y decisiones de discovery sprint antes de invertir en ingeniería.

experiment-designer ayuda a equipos de Product Management a diseñar A/B tests y experimentos de funcionalidades con hipótesis comprobables, métricas, planificación de tamaño de muestra, priorización ICE, reglas de detención e interpretación de resultados.

ab-test-setup es una skill de experimentación de marketing para planificar A/B tests con base estadística sólida. Úsala para definir hipótesis, variantes, métricas principales y de control, supuestos de tamaño de muestra, duración, reglas de decisión y QA previo al lanzamiento en experimentos de conversión.

resume es una skill de flujo de trabajo para Claude pensada para continuar experimentos de autoresearch pausados. Hace checkout de la rama del experimento, lee la configuración .autoresearch, la estrategia, el historial de resultados y los git logs, y luego informa el estado actual antes de la siguiente iteración.

prioritize-assumptions ayuda a los equipos a clasificar supuestos con una matriz Impacto × Riesgo y a recomendar experimentos para cada elemento. Usa prioritize-assumptions para la planificación estratégica y convierte ideas inciertas en un plan de prueba claro, especialmente cuando necesitas una guía práctica de prioritize-assumptions, el flujo de uso y la validación del siguiente paso.