用途：当决策依赖尚未验证的事实性主张时，用它把模糊问题转成可证伪的假设，并在收集数据前定义成功标准。触发场景包括：有人提出 A/B 测试但未定义成功标准、假设被标记为需验证、团队将基于未验证假设投入资源、先前实验结果无定论。
主要能力：将问题转为 H₀/H₁；识别自变量、因变量、控制变量与混杂因素；选择 RCT、准实验（双重差分、断点回归、中断时间序列）、被试内/被试间、析因设计；进行功效分析（MDE、α、功效、基线率、方差）；预注册主要指标、次要指标、成功阈值、护栏指标、决策与停止规则；评估内部、外部与构念效度威胁；预先指定统计检验、多重比较校正、分群与敏感性分析；规划时间线、放量计划与检查点。
使用方式：按步骤定义可证伪假设、变量、设计类型并说明排除其他设计的原因，随后做样本量估计，书面预注册标准，列出效度威胁及缓解程度，指定分析计划与资源安排。输出可按研究问题、变量、设计、样本量、预注册标准、效度威胁、分析计划、时间与资源等部分组织。提供思考触发问题与常见陷阱提示（事后假设、样本量不足、偷看数据、代理指标、未校正多重检验、忽视实际显著性）。
适用场景：A/B 测试设计、验证性能瓶颈、评估培训项目、被试内偏好测试等。
限制：资料未提供具体平台、收费或价格信息，也未给出可执行代码或安装命令；需注意随机化可行性、样本规模与时间约束，样本量不足时需接受更大 MDE、延长周期或改用更敏感指标。