用途：面向 A/B 实验的深度分析，辅助做出发布/不发布决策，而非简短摘要。可设计带指标与变体的实验，分析运行中或已完成的实验，解释成功或失败原因，排查异常与分群差异。
主要能力：识别实验（通过 URL、ID 或搜索）；调取设置并校验（名称、状态、起止时间、变体及流量分配、主次指标、护栏、分桶策略）；数据质量检查（SRM 流量平衡、样本量、统计功效、置信区间精度，以及 statsAssumptionsMetForWholeExperiment、hasSuspiciousUplift、isVariancePositive、isConfidenceIntervalNotFlipped、isStandardErrorLargeEnough、isPointEstimateInsideConfidenceInterval、isMeanValid 等标志）；主指标分析（基线、提升绝对值与相对值、p 值、95% 置信区间、统计与业务显著性）；次指标与护栏分析；按平台、用户任期、套餐、地区等分组的分群分析；时长评估与样本量/时间线建议；结合用户反馈解释原因；输出结构化报告与 SHIP/ITERATE/ABANDON/NEED MORE DATA 建议。
使用方式：通过 Amplitude MCP 工具操作，如 Amplitude:get_from_url、Amplitude:search、Amplitude:get_experiments、Amplitude:query_experiment、Amplitude:get_charts、Amplitude:get_feedback_insights。查询主指标时不传 metricIds；分析全部指标时传 metricIds；分群时使用 groupBy 与 groupByLimit: 10。
限制：Amplitude MCP 无法按指标 ID 直接获取指标名称，需通过搜索相关图表或实验描述推断，否则以含 ID 的占位名报告。数据不足、实验为草稿、变体或指标未定义时应说明缺失并停止。统计功效不足时建议延长运行而非过早决策。本资料未提供收费、价格、平台支持范围或具体安装命令等信息。