ab-test-setup

Visão geral da skill ab-test-setup

Para que serve a ab-test-setup

A skill ab-test-setup ajuda a transformar uma ideia vaga de experimento em um plano de teste realmente executável para trabalho de Conversion. Ela é mais indicada para profissionais de marketing, times de growth, product marketers e PMs que precisam decidir o que testar, como estruturar o teste e se há tráfego suficiente para aprender algo de fato.

Quem deve instalar esta skill

Instale ab-test-setup se você costuma pedir ajuda com:

• experimentos de headline ou CTA
• testes de landing pages e fluxos de signup
• planejamento de variantes para mudanças de mensagem ou oferta
• dúvidas sobre tamanho de amostra, duração e significância
• decisão sobre se uma ideia deve mesmo ser testada via A/B

Ela é especialmente útil se o seu time já tem ideias, mas ainda não tem um briefing de experimento repetível.

O trabalho real que ela resolve

A maioria dos testes que falham não falha porque as ideias de variantes são ruins. Falham porque a configuração é fraca: sem hipótese clara, mudanças demais ao mesmo tempo, sem baseline, sem meta de efeito detectável ou sem métricas de proteção. A ab-test-setup skill foi feita para impor essa disciplina que costuma faltar antes do lançamento.

O que diferencia esta skill de um prompt genérico

Um prompt genérico normalmente sugere ideias de teste. A ab-test-setup leva você a um plano de experimento mais válido:

• parte de uma hipótese, e não só de “testar duas versões”
• pede taxa de conversão baseline e volume de tráfego
• considera tamanho de amostra e duração do teste
• diferencia escolhas entre A/B, A/B/n e multivariado
• alerta contra peeking e testes sem poder estatístico suficiente
• aponta para templates e uma referência de sample size no repositório

Casos em que encaixa bem — e em que não encaixa

Melhor fit:

• você já sabe qual é a página, o público e o objetivo
• precisa de um briefing de teste estruturado rapidamente
• quer prompts melhores para experimentação de Conversion

Não é o melhor fit:

• você ainda precisa desenhar instrumentação ou event tracking
• quer ideias de reescrita de página sem um plano de teste
• tem tráfego muito baixo e precisa de alternativas ao teste formal

Como usar a skill ab-test-setup

Instale a ab-test-setup no seu ambiente de skills

Use o padrão de instalação do repositório mostrado pela baseline do diretório:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ab-test-setup

Depois de instalar, abra:

• skills/ab-test-setup/SKILL.md
• skills/ab-test-setup/references/sample-size-guide.md
• skills/ab-test-setup/references/test-templates.md
• skills/ab-test-setup/evals/evals.json

Esses arquivos importam mais do que uma leitura rápida porque mostram o fluxo de decisão esperado, o formato de saída e o nível de qualidade desejado.

Leia estes arquivos primeiro

Se você só for ler três arquivos antes de usar ab-test-setup, leia:

1. SKILL.md para entender as condições de acionamento e a lógica de planejamento
2. references/sample-size-guide.md para decisões de viabilidade e duração
3. references/test-templates.md para ver a estrutura final que você quer que o modelo produza

Depois, consulte evals/evals.json para ver o que a skill considera uma boa resposta em prompts realistas.

Quais entradas a ab-test-setup precisa

A skill fica muito melhor quando você informa:

• página ou funcionalidade que será testada
• evento principal de conversão
• taxa de conversão baseline atual
• volume de tráfego mensal ou semanal
• mudança proposta
• segmento de público
• restrições de ferramenta
• prazo ou janela de lançamento
• tolerância a falsos positivos

Sem baseline e tráfego, o ab-test-setup usage fica mais genérico e menos útil para tomada de decisão.

Comece com contexto de product marketing, se houver

O repositório instrui explicitamente a skill a verificar primeiro .agents/product-marketing-context.md ou .claude/product-marketing-context.md. Isso importa porque um bom desenho experimental depende de:

• público
• posicionamento
• claims principais
• estratégia atual de messaging
• etapa do funil

Se esse arquivo existir no seu ambiente, garanta que o modelo o leia antes de sair fazendo perguntas repetitivas de descoberta.

Transforme uma ideia inicial em um prompt forte para ab-test-setup

Prompt fraco:

We want to test our homepage headline. What should we do?

Prompt melhor:

Use ab-test-setup to plan an A/B test for our homepage headline. Current headline: "The All-in-One Project Management Tool." Proposed direction: more benefit-focused messaging for SaaS team leads. Baseline signup rate is 3.2%. We get about 15,000 homepage visitors per month. Primary goal is signup rate. We can implement one variant only, 50/50 traffic split, in our existing testing tool. Please create a hypothesis, recommend test type, estimate sample needs and likely duration, define primary/secondary/guardrail metrics, and flag risks like peeking or low power.

Essa segunda versão dá contexto suficiente para a skill produzir um plano, em vez de um brainstorming genérico.

Peça o formato de saída que você realmente precisa

As referências incluem templates reutilizáveis, então peça um destes formatos:

• experiment brief para aprovação
• checklist de lançamento
• template de plano de teste
• atualização para stakeholders
• estrutura de post-test readout

Prompt prático:

Use the test plan template format from references/test-templates.md and fill only fields we can support with the data provided. Mark missing assumptions clearly.

Isso reduz o trabalho de limpeza depois e deixa lacunas de entrada visíveis logo no começo.

Use a skill para decidir, não só para gerar ideias

O fluxo mais útil do ab-test-setup guide costuma ser:

1. descrever a mudança proposta
2. declarar o objetivo de negócio
3. informar baseline e tráfego
4. perguntar se o teste é viável
5. pedir métricas exatas e condições de execução
6. só então pedir recomendações de variantes

Essa ordem importa. Ela evita que os times invistam demais em testes que não conseguem atingir um tamanho de amostra adequado.

Entenda as regras centrais de planejamento que ela impõe

Pelo material-fonte, a skill se apoia fortemente nestes pontos:

• começar com uma hipótese clara
• testar uma coisa de cada vez
• definir métricas primárias, secundárias e guardrails
• estimar tamanho de amostra e duração mínima
• evitar encerrar testes cedo com base em ganhos iniciais ruidosos

Se a sua organização costuma lançar “testes rápidos” sem esses controles, esta skill agrega valor real.

Como usar a ab-test-setup para trabalho de Conversion

Para ab-test-setup for Conversion, inclua o impacto de negócio, não apenas a ideia da variante. Boas entradas:

• gargalo atual de conversão
• por que a página atual pode estar performando abaixo do esperado
• mecanismo esperado da mudança
• lift mínimo que valha a pena perseguir
• segmentos que não podem piorar

Exemplo:

We think our pricing page CTA underperforms because it asks for commitment too early. Plan an A/B test comparing "Start Free Trial" vs "See Plans First." Baseline click-through is 6.8%, downstream trial-start rate is 2.1%, and pricing page traffic is 40,000 sessions/month. We care most about completed trial starts, not just button clicks. Include guardrails so a CTR lift does not hide lower-quality signups.

Esse prompt leva a uma seleção de métricas melhor do que simplesmente pedir um teste de cor de botão.

Quando a skill vai contestar a sua ideia

Espere que a ab-test-setup seja mais útil quando ela disser:

• isso não deveria ser multivariado
• você não tem tráfego suficiente para quatro variantes
• seu MDE é irrealisticamente pequeno
• sua métrica primária está distante demais da mudança testada
• você está misturando mudanças demais para aprender algo com causalidade

Esse contraponto é uma funcionalidade da skill, não uma fricção.

Casos de uso comuns sustentados pelo repositório

Com base no texto da skill e nos evals, bons usos incluem:

• testes A/B de headline na homepage
• testes de variantes de CTA em páginas de pricing ou signup
• decidir se um A/B/n é realista
• planejar duração a partir de tráfego e baseline
• criar documentação estruturada para rollout de experimentos

Os evals também mostram que a skill deve captar pedidos casuais como “deveríamos testar 4 cores de CTA?” e redirecionar o usuário para um desenho experimental mais sólido.

FAQ da skill ab-test-setup

A ab-test-setup é boa para iniciantes?

Sim, desde que você já entenda a sua página e o seu objetivo. A skill dá a estrutura que iniciantes costumam deixar passar: hipótese, raciocínio sobre tamanho de amostra, métricas e duração. Ela é menos indicada se você precisa aprender estatística do zero.

Qual é a principal vantagem em relação a prompts comuns?

A principal vantagem é a disciplina. A ab-test-setup não apenas gera variantes; ela enquadra se vale a pena rodar o teste e o que é necessário para medir de forma válida. Em geral, isso economiza mais tempo do que só gerar ideias.

Preciso ter dados exatos de tráfego e conversão?

O ideal é ter dados exatos, mas estimativas direcionais já ajudam. Se você só tiver números aproximados, deixe isso explícito. A skill ainda consegue produzir um rascunho de planejamento, mas a confiança nas orientações de sample size e duração será menor.

A ab-test-setup consegue lidar com mais de duas variantes?

Sim, mas ela também deve alertar que variantes extras aumentam a necessidade de amostra. Se o tráfego for modesto, um teste A/B costuma ser mais prático do que A/B/n ou teste multivariado.

Quando eu não devo usar a ab-test-setup?

Não use esta skill como ferramenta principal quando:

• o tracking está ausente ou não é confiável
• o tráfego é baixo demais para gerar inferência útil
• você precisa de uma reescrita de CRO, não de um plano de teste
• a mudança é tão grande que a viabilidade de implementação é o verdadeiro bloqueio
• você precisa primeiro desenhar a instrumentação de analytics

Esta skill é vinculada a uma plataforma de testes específica?

Não há evidência de lock-in com uma plataforma específica. A skill é orientada a planejamento, então deve funcionar com a maioria das ferramentas de experimentação, desde que você consiga especificar divisão de tráfego, métricas e restrições de implementação.

A ab-test-setup ajuda com análise pós-teste?

Em parte. Os templates incluem documentação de resultados, mas o maior valor continua sendo a preparação antes do lançamento. Use a skill para definir o que significa sucesso antes de o teste começar.

Como melhorar a skill ab-test-setup

Forneça hipóteses mais fortes, não apenas pedidos de variantes

Entrada ruim:

Test this new copy against the old copy.

Entrada melhor:

Because users may not understand our current value proposition quickly, we believe replacing feature-led copy with outcome-led copy will increase signup starts among first-time visitors. We will measure signup rate as the primary metric and bounce rate plus demo-request rate as secondary checks.

Isso dá à ab-test-setup uma história causal para testar, não apenas dois artefatos para comparar.

Forneça o conjunto mínimo viável de dados do experimento

Para melhorar a qualidade de saída da ab-test-setup, tente sempre incluir:

• taxa de conversão baseline
• volume de tráfego
• lift mínimo significativo
• evento exato de conversão
• público
• restrições de implementação
• duração aceitável do teste

Essas entradas melhoram diretamente a lógica de tamanho de amostra e as recomendações de viabilidade.

Evite os modos de falha mais comuns

Saídas fracas geralmente vêm de um destes problemas:

• mudanças demais agrupadas em um único teste
• ausência de métrica baseline
• vanity metric como KPI principal
• pedido de significância sem realidade de tráfego
• teste de uma micro-métrica de topo enquanto o objetivo real do negócio está mais abaixo no funil

Se você corrigir isso antes de criar o prompt, a skill fica muito mais útil.

Diga à skill o que não pode piorar

Um prompt mais forte para a ab-test-setup skill inclui guardrails como:

• qualidade dos leads
• taxa de reembolso
• bounce rate
• activation rate
• receita por visitante

Isso evita “vitórias” falsas em que a métrica principal sobe, mas a qualidade de negócio cai.

Use a referência de sample size como filtro de viabilidade

Antes de gastar tempo com variantes, consulte references/sample-size-guide.md. Ele ajuda a responder:

• este teste consegue terminar em uma janela razoável?
• o lift desejado é pequeno demais para ser detectado?
• menos variantes seria uma decisão mais inteligente?
• vale mais fazer uma mudança maior em vez de um ajuste sutil?

Este é um dos arquivos de maior valor do repositório para quem está decidindo instalar a skill.

Reaproveite os templates em vez de pedir saídas livres

references/test-templates.md é o caminho mais rápido para uma adoção melhor pelo time. Peça ao modelo para preencher:

• plano de teste
• scorecard de priorização
• atualização para stakeholders
• entrada no banco de hipóteses

Respostas livres são fáceis de gerar, mas mais difíceis de operacionalizar.

Faça uma iteração após o primeiro rascunho

Depois da primeira rodada de ab-test-setup usage, faça uma rodada de refinamento:

1. deixe a hipótese mais precisa
2. reduza o escopo para uma única variável
3. substitua métricas fracas por definições operacionais
4. confirme divisão de tráfego e duração
5. pergunte quais premissas ainda estão faltando

Essa segunda rodada muitas vezes melhora mais o plano do que adicionar mais ideias de variantes.

Combine a ab-test-setup com skills adjacentes com critério

A própria skill aponta necessidades adjacentes:

• use analytics-tracking se o bloqueio for a configuração de medição
• use page-cro se você precisa de ideias de otimização da página antes de um teste formal

Essa divisão é útil. A ab-test-setup é mais forte quando você já sabe qual mudança quer avaliar e precisa de um plano de experimento válido.