ab-test-analysis

ab-test-analysis 工具總覽

ab-test-analysis 的功能

ab-test-analysis 工具幫助你用嚴謹的統計方式評估實驗結果，再把數字轉成實際可執行的上線、延長或停止決策。它是為了需要的不只是快速看 uplift 的使用者而設計；ab-test-analysis 會先檢查實驗設定是否足以信任結果，而不只是看變體是不是「贏了」。

最適合誰使用

如果你在產品、成長、分析或實驗驗證領域工作，而且需要一套可重複的方式來檢視 A/B test，這個 ab-test-analysis skill 很適合你。當任務是解讀轉換數據、驗證顯著性，並清楚對非技術利害關係人說明結果時，ab-test-analysis for Data Analysis 會特別對題。

它解決什麼問題

真正要處理的工作，是判斷某個結果是否可行動。ab-test-analysis 可以協助你做樣本數驗證、信賴區間、顯著性檢定與 guardrail 檢查，避免你因為誤判結果而貿然上線，或對雜訊反應過度。

為什麼值得安裝

ab-test-analysis 的核心價值在於提升決策品質。它的設計是直接讀取實驗輸入、支援以檔案進行分析，並根據實驗衛生條件給出建議，例如實驗期間、隨機分派與統計力。如果你需要的是務實而不是純理論的 ab-test-analysis guide，這個 skill 很適合。

如何使用 ab-test-analysis skill

安裝並找到 skill

使用 repo 指令執行 ab-test-analysis install 流程：
npx skills add phuryn/pm-skills --skill ab-test-analysis

安裝後，先打開 SKILL.md。在這個 repository 裡，該檔案包含實際操作說明，也是 ab-test-analysis usage 路徑中最重要、訊號最高的來源。

提示詞裡要提供什麼

這個 skill 最好在你提供實驗背景時使用，而不只是丟原始數字。請包含假設、control 與 variant 的定義、主要指標、guardrail、流量分配、測試期間，以及你手上的任何資料檔。好的提示詞可以像這樣：

“Analyze this A/B test for checkout button color. Primary metric is purchase conversion, guardrail is refund rate, traffic split is 50/50, test ran 14 days, and I’m attaching the CSV export. Please check sample size, SRM, confidence interval, and recommend ship/extend/stop.”

實際工作流程

先從結果檔開始，再確認實驗設定，接著要求統計讀數，最後才問決策。這個順序很重要，因為 ab-test-analysis 的目的，就是在你接受 uplift 之前，先抓出統計力不足、隨機化問題與時間點問題。

先看哪些檔案與線索

這個 repository 結構精簡，所以 SKILL.md 是第一個要看的關鍵檔案。如果之後目錄擴充，請優先查看任何 README.md、AGENTS.md、metadata.json、rules/、resources/、references/ 或 scripts/ 資料夾，因為那些最可能放有工作流程限制、範例或計算輔助工具。

ab-test-analysis skill 常見問題

ab-test-analysis 只能用於轉換率測試嗎？

不是。它最常見於轉換率實驗，但 ab-test-analysis skill 只要是要比較兩個變體、並且需要主要指標、信賴區間與決策建議的情境，都很有用。若任務只是沒有實驗設計的描述性報告，就沒那麼適合。

我需要統計背景嗎？

不太需要。這個 skill 對初學者很有幫助，因為它能把分析架構整理好，並清楚解釋結果。不過，ab-test-analysis 在你能提供乾淨輸入、並回答關於假設、指標與測試設計的基本問題時，效果最好。

這跟一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞常常一開始就直接跳到顯著性。ab-test-analysis 會補上一套更完整的流程：先確認實驗設定，再檢查樣本數與期間，接著找 SRM 或新奇效應，最後才計算並解讀結果。這種額外結構，通常比一次性的分析提示詞更容易帶來更好的決策。

什麼情況下不該用？

如果你只需要儀表板敘述、行銷文案，或沒有統計判斷需求的報告，就不要用 ab-test-analysis。如果資料不完整，且你無法辨識 control、variant、metric 或 test window，它也不是合適的選擇。

如何優化 ab-test-analysis skill

提供更完整的實驗背景

品質提升最大的一步，來自更強的輸入。請提供假設、具體變更、分群定義、指標公式、期間，以及任何排除條件。如果少了這些，ab-test-analysis 仍然可能算出數字，但建議會比較弱，因為它無法判斷實驗設計是否真的支撐結果。

用最利於分析的形式提供資料

如果你有 CSV 或匯出檔，請提供每個單位一列，或提供分析所需的彙總計數。這個 skill 可以直接讀取資料檔，所以請給它在保留隱私與結構前提下，最原始的版本。能提供表格就盡量不要截圖，因為表格在顯著性與樣本檢查上可靠得多。

直接要求你真正需要的決策

最好的 ab-test-analysis usage 是以決策為導向。不要只問「有顯著嗎？」，而是問「請給我 ship、extend 或 stop，並附上理由與限制」。這樣輸出會更偏向商業行動，而不只是統計結果。

第一次分析後再迭代

如果第一次分析顯示統計力不足、SRM，或 guardrail 走向混合，與其硬要一個結論，不如補充更多背景再重新提問。常見的改善方式包括：加入預先計算好的 counts、釐清主要指標，或要求依分群／時間區間拆解。這通常是為你的特定實驗拿到更好的 ab-test-analysis guide 的最快方式。