SKILLEMALL.ai

BC a-b-test-planner

改版犹豫不决?A/B测试怎么设计才有说服力?从假设定义、样本量计算到结果解读,全流程帮你搞定。支持贝叶斯、序贯检验、多臂老虎机,7步走完一个严谨实验,让你用数据拍板而不是拍脑袋。 触发词:A/B测试、AB测试、对照实验、样本量计算、实验设计、灰度发布、转化率优化、多臂老虎机、epsilon-greedy、UCB、Thompson采样、贝叶斯测试、序贯检验、增量实验、分层实验、分桶测试、分流策略、置信区间、p值、显著性检验、效果量、MDE、最小可检测效应、护栏指标、AA测试、方差缩减 排除:纯数据分析(无实验设计)、监控告警、日志分析、APM性能监控、竞品分析 上下文条件:用户明确有"两个方案对比"或"版本选择"的决策需求

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v1.6.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 608 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 ч назад

改版犹豫不决?A/B测试怎么设计才有说服力?从假设定义、样本量计算到结果解读,全流程帮你搞定。支持贝叶斯、序贯检验、多臂老虎机,7步走完一个严谨实验,让你用数据拍板而不是拍脑袋。…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1608 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only A/B testing planning skill, with no evidence of hidden execution, credential access, persistence, or data exfiltration.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.