ab-test-analysis（A/Bテスト分析）

このSkillでできること

✓実験の仮説、指標、期間、トラフィック分割を整理する
✓サンプルサイズ、検定、p値、相対リフト、95%信頼区間を確認する
✓ガードレール指標の悪化やサンプル比率の不一致を確認する
✓結果に基づき、展開・調査・テスト延長・停止などを提案する

使い方

STEP 1

実験の仮説、変更内容、主要指標、ガードレール指標、期間、分割比を入力する

STEP 2

CSV、Excel、分析エクスポートなどのデータがあれば提供する

STEP 3

統計的有意性と実務上の意義を分けて確認する

STEP 4

分析結果を指標表、推奨事項、理由、次のステップとして整理する

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/phuryn/pm-skills

手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

for plugin in pm-*/; do
mkdir -p .opencode/skills/
cp -r "$plugin/skills/"* .opencode/skills/ 2>/dev/null
done
for plugin in pm-*/; do
cp -r "$plugin/skills/"* ~/.gemini/skills/ 2>/dev/null
done

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

このA/Bテストの結果を分析してください。仮説、変更内容、主要指標、ガードレール指標、実施期間、コントロールとバリアントのサンプル数、各指標の結果を確認し、統計的有意性、95%信頼区間、実務上の意義を評価したうえで、展開・延長・停止・調査のいずれかを提案してください。

出力例を見る

## A/Bテスト結果：[テスト名]

**仮説**：[期待したこと]
**期間**：[X日] | **サンプル**：[コントロールN / バリアントM]

| 指標 | コントロール | バリアント | リフト | p値 | 有意か |
|---|---|---|---|---|---|
| [主要指標] | X% | Y% | +Z% | 0.0X | はい/いいえ |
| [ガードレール] | … | … | … | … | … |

**推奨**：[展開 / 延長 / 停止 / 調査]
**理由**：[判断理由]
**次のステップ**：[実施事項]

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信明確な記述なし

Shellコマンド実行明確な記述なし

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み検出あり

ネットワークアクセス明確な記述なし

認証情報明確な記述なし

検出根拠を見る

file_write: for OpenCode (project-level) for plugin in pm-*/; do mkdir -p .opencode/skills/ cp -r "$plugin/skills/"* .opencode/skills/ 2>/dev/null done # Exam
file_write: for plugin in pm-*/; do mkdir -p .opencode/skills/ cp -r "$plugin/skills/"* .opencode/skills/ 2>/dev/null done # Example: copy all skills for G

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