Experimentation

product-discovery aide les agents IA à structurer la discovery en Product Management avec des Opportunity Solution Trees, la cartographie des hypothèses, des expériences de validation et des décisions de sprint de discovery avant d’engager des ressources d’ingénierie.

experiment-designer aide les équipes Product Management à concevoir des expériences A/B et des tests de fonctionnalités avec des hypothèses testables, des métriques, une planification de taille d’échantillon, une priorisation ICE, des règles d’arrêt et une interprétation des résultats.

ab-test-setup est un skill d’expérimentation marketing conçu pour planifier des A/B tests statistiquement solides. Utilisez-le pour définir les hypothèses, les variantes, les métriques principales et de garde-fou, les hypothèses de taille d’échantillon, la durée, les règles de décision et la QA pré-lancement des expériences de conversion.

resume est un skill de workflow Claude conçu pour reprendre des expériences autoresearch mises en pause. Il checkout la branche de l’expérience, lit la configuration .autoresearch, la stratégie, l’historique des résultats et les logs git, puis présente l’état actuel avant l’itération suivante.

prioritize-assumptions aide les équipes à hiérarchiser leurs hypothèses grâce à une matrice Impact × Risque et à recommander des expériences pour chaque élément. Utilisez prioritize-assumptions pour la planification stratégique afin de transformer des idées incertaines en plan de test clair, surtout si vous cherchez un guide pratique, un déroulé d’utilisation et des étapes de validation pour prioritize-assumptions.