为获客、激活、留存和转化建立可证伪的增长假设与实验方案。
License: MIT AI Agent Skill Language
这是一个面向真实业务工作的开源 AI Agent Skill。它不是一组零散 Prompt,而是一套包含任务边界、执行流程、质量检查和交付模板的可复用方法,让支持 Markdown 指令的 AI 助手能够更稳定地完成 AI Growth Experiment & A/B Testing 相关任务。
English: An open-source AI agent skill for ai growth experiment & a/b testing, built around practical workflows, reusable deliverables, quality checks, and human-review boundaries.
为获客、激活、留存和转化建立可证伪的增长假设与实验方案。技能强调可执行结果、明确假设和人工复核点,适合从一次性对话升级为可复用的团队工作流。
- 增长问题和可证伪假设
- A/B 分组、样本与实验周期
- 主指标、护栏指标和口径
- 结果解释、复盘与后续决策
- 增长实验卡
- A/B 测试设计
- 指标字典
- 实验复盘报告
- 增长产品经理与运营团队
- 数据分析师和实验平台团队
- 需要建立增长实验文化的企业
将下面任一请求交给支持读取本地文件的 AI Agent:
为新用户激活率设计一个 A/B 实验
检查这项付费转化实验的指标、分组和统计风险
Agent 应先读取 SKILL.md,再按其中的流程和质量要求执行任务。
git clone https://github.com/zchstime/ai-growth-experiment.git
cd ai-growth-experiment然后对你的 AI 助手说:
请读取 SKILL.md,并使用这个技能处理我的任务。开始前先确认目标、输入、限制和期望交付物。
不同 AI Agent 客户端的技能安装目录和触发机制可能不同;只要客户端能够读取 Markdown 文件,就可以直接引用本仓库中的 SKILL.md。
- SKILL.md:技能定义、执行步骤与质量边界
- output-template.md
- LICENSE:MIT 开源许可证
- 结果导向:输出方案、模板、清单、指标或可执行下一步,而不止是泛泛建议。
- 证据与假设分离:明确哪些是事实、推断和待验证信息。
- 人机协作:对高风险判断保留人工复核、权限控制和撤销路径。
- 可复用与可验收:让同类任务能够重复执行,并通过明确标准检查质量。
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如果你正在建设 AI Growth Experiment & A/B Testing 相关的 AI 工作流,这个仓库可以作为可直接复用的起点,也适合作为团队内部 Prompt、SOP 和验收规范的共同底稿。Star ⭐ 这个仓库,方便以后快速找到;也欢迎通过 Issue 或 Pull Request 分享真实案例和改进建议。
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