Experimentation

product-discovery は、エンジニアリング投資に入る前に、Opportunity Solution Trees、仮説マッピング、検証実験、ディスカバリースプリントの意思決定を通じて、AI エージェントが Product Management のディスカバリーを体系的に進められるよう支援します。

experiment-designer は、Product Management チームが A/B テストやフィーチャー実験を設計するための skill です。検証可能な仮説、指標設計、サンプルサイズ計画、ICE による優先順位付け、停止ルール、結果の解釈までを整理できます。

ab-test-setup は、統計的に妥当な A/B テストを計画するためのマーケティング実験 skill です。コンバージョン実験における仮説、バリアント、主要指標とガードレール指標、サンプルサイズの前提、実施期間、判定ルール、ローンチ前 QA の整理に役立ちます。

resume は、一時停止した autoresearch 実験を続きから進めるための Claude workflow skill です。実験ブランチを checkout し、.autoresearch の config、strategy、results history、git logs を読み取ったうえで、次の iteration に入る前に現在の状態を報告します。

prioritize-assumptions は、Impact × Risk マトリクスで仮説を優先順位づけし、各項目ごとの実験案まで提案するチーム向けスキルです。Strategic Planning で不確実なアイデアを具体的な検証計画に落とし込むときに役立ち、とくに実用的な prioritize-assumptions のガイド、使い方の流れ、次の検証ステップを探している場合に向いています。