用途：为冷邮件营销设计可复现的单变量实验，隔离变量以判断究竟是名单、文案还是其他因素带来效果变化。
主要能力：定义三类实验——仅名单（list-only）、仅文案（copy-only）、组合（combined，谨慎使用）；给出各类型在目标定位与文案上的置信度高低；提供最小样本量参考（如基线1%正向回复率、期望翻倍约需每臂500封；1.5倍约2000封；1.2倍约10000封；基线2%翻倍约250封）；要求先写成功标准再启动；建议两臂同日同基础设施同时启动；第21天测量；按置信度（高/中/低）加权学习结论；并给出结果决策规则（提升≥20%且高置信度则采纳为新基线，10-20%需复现，<10%视为不确定）。
使用方式：先写一句话假设，明确唯一变量与所有常量；做基线健康检查（200封以上整体回复率≥1%，否则先做投递率审计）；计算每臂最小发送量；预先定义成功/失败/不确定标准；用两个独立活动同时启动对照与变体；第21天用正向回复评分统计；最后输出实验计划 YAML 到 ~/cold-email-ai-skills/profiles/<business-slug>/experiments/YYYY-MM-DD-<name>.yaml。
适用场景：已有稳定基线、希望系统优化冷邮件名单、文案、主题行、开场白、CTA、序列节奏或长度的运营者。
限制：起步阶段无基线时不应做实验；每臂少于500封难以区分信号与噪声；不要在单个活动内做A/B变体来验证假设；测试中途不得更换基础设施；若变体退信率翻倍应判定名单问题而非文案；组合实验获胜不能直接采纳为新基线，需拆分为单变量后续实验。部分引用文件与相关技能的具体内容暂未提供。