用途：扫描 Amplitude 项目中运行中和近期完成的实验，找出需要关注的对象并生成报告。面向非专家，避免统计术语（不用 p 值、不做功效分析）。如需对单个实验做深入分析，应改用 analyze-experiments 技能。
主要能力：先通过 get_amplitude_context 确认项目，再用 search（entityTypes: [EXPERIMENT]）按 lastModified 排序发现实验；筛选条件是处于运行状态且非 stale 的实验，以及已有结论且最近 14 天内修改过的已完成实验，排除草稿、被禁用和 stale 实验。随后用 get_experiments 分批（每批 3-5 个 ID）获取元数据，解析指标名称，并用 query_experiment 获取主指标结果与数据质量标记。
报告结构：上部分为摘要表与行动项，表格列含实验名、状态、时长、主指标相对提升、结论；结论词包括 Ship、Iterate、Monitor、Abandon、Decided: Ship、Decided: Don't ship、Fix config、Needs metrics、N/A。行动项分为 Act now、Keep watching、Needs setup，每个实验只出现一次。下部分为详情，按深挖（最多 3 个）、运行中实验一句话状态、近期已决定简述、需要配置四类组织。
数据质量与限制：先检查数据质量再报结果，关注 SRM、流量分配中途变动、样本量（每变体 <100 不足、100-1000 仅供参考、1000+ 较充分）以及各项有效性标记，失败时按严重程度提示。不要在报告中显示原始指标 ID，无法解析名称时按角色描述。不要输出 p 值；用“不显著”而非“无效果”。若响应过大，只提取摘要对象和有效性标记，忽略时间序列等大数组。query_experiment 报错时以 Fix config 标记并注明负责人。以上为技能文档提供的流程说明，具体接口与参数以官方资料为准，实际效果、价格等信息暂未提供。