产品试验设计助手：原理解析

你可能会好奇，一个聊天窗口后的 Skill 是如何像专业数据分析师一样给出建议的？它的思维逻辑其实非常严谨，就像是在你的浏览器里住着一位“首席科学家”。

像科学家一样思考

它是如何工作的？简单来说，它把一个感性的“改版想法”分解成了三个理性的加工阶段：

第一步：逻辑重构

当你输入“我想换个按钮颜色”时，它首先开启的是“逻辑找茬”模式。它会自动搜索你话语中的因果关系：为什么这个颜色更好？它解决的是什么用户心理？它通过一套内置的假说框架（Hypothesis Framework），强制将你的直觉转化成一个可证明、也可证伪的科学命题。

第二步：概率测算

在确定了要测什么之后，它会启动后台的“计算器”。它会基于统计学的功效分析（Power Analysis）原理进行测算，而不是凭感觉拍脑袋。它内置了不同基准下的样本量映射表，能够快速计算出：在 95% 的置信度下，你至少需要多少访客才能捕获到那一丁点转化率的提升。

第三步：风控评估

这是它的“保镖”职责。在生成方案的最后阶段，它会对所有流程进行合规性扫描。它会检查你的指标是否冲突，是否符合“控制单一变量”的原则，并预判你是否可能在实验中犯下“偷窥数据”等统计学大忌。

数据安全与边界

请放心，所有的实验方案生成仅基于你提供的业务背景描述。它不具备访问你底层数据库的权限，也不会持久化存储你的敏感转化数据。它主要为你提供成熟的实验设计方法论（Best Practices），并将其与你的具体场景进行实时匹配，它不会直接操作你的业务系统。