用途：abtesting-stats 用于 A/B 实验的统计分析，比较两组数据（如网站变体）以判断统计显著性，适用于数据科学中的假设检验、A/B 结果验证和用户行为指标分析。数据非数值或每组样本量过小（少于 10）时不宜使用。
主要能力：对正态分布数据做 t 检验；对分类数据做卡方检验；对非参数比较做 Mann-Whitney U 检验；计算 p 值和 95% 置信区间；用 Bonferroni 或 Benjamini-Hochberg 做多重比较校正；用均匀或 beta 先验执行贝叶斯 A/B 测试；支持 CSV、JSON 或内存数组输入。
使用方式：可通过 CLI 快速运行，或通过 API 集成到脚本流程。需提供数据源并指定检验类型，复杂参数可用 JSON 配置文件。认证需设置环境变量 $OPENCLAW_API_KEY。示例命令：openclaw abtesting-stats run --test t-test --data-path data.csv --groups groupA groupB --alpha 0.05；卡方检验可 POST 到 /api/abtesting/stats；贝叶斯 A/B 可 POST 到 /api/abtesting/bayesian；也可用 openclaw abtesting-stats apply-config config.json 应用配置。Python 中可用 OpenClaw SDK 调用。
限制与注意：使用前需清洗数据（如去除 NaN）；API 返回 401 时检查 $OPENCLAW_API_KEY；CLI 错误可从 stdout 解析；异步响应需检查 job_id 并轮询 /api/jobs/{job_id}；建议批量请求避免限流（每秒最多 10 次）；瞬时错误可重试最多 3 次并采用指数退避。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。