用途：该技能专注于设计“与决策相关”的营销实验，并要求实验假设可证伪。它只在“实验设计”构成清晰决策边界时承担请求；若归属模糊或存在多个职能竞争，则路由至 marketing-council；若用户明确要求跨职能依赖工作，则使用 ../../scripts/dynamic_router.py 构建有界 DAG。
主要能力：围绕营销实验进行决策框架搭建与挑战，依据决策模型（references/decision-model.md）组织或质疑决策；在给出建议前检查失败模式（references/failure-modes.md）；按输出契约（references/output-contract.md）渲染回应。技能还定义了执行连接，包括主要专家 ../../agents/measurement-strategist.md、质疑性制衡方 ../../agents/marketing-skeptic.md、领域挑战门 ../../hooks/causal-mechanism-check.md 与证据门 ../../hooks/evidence-gate.md，这些作为决策输入而非自动权威，最终由该技能完成证据约束下的综合。
使用方式：首先阅读 references/skill-spec.json，了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件；在框定或挑战决策时使用决策模型；在最终确定建议前检查失败模式；按输出契约呈现结果。仅在必要时使用打包的共享参考资料或当前外部研究，且不得将推断呈现为证据。材料性主张需归类为事实、推断、假设或未知；优先使用提供的一手证据；当时效性影响建议时，验证当前平台、政策、产品、定价或市场主张；不得虚构研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。路由规则：聚焦请求留在本技能内；归属模糊或跨职能则交给 marketing-council；明确依赖链则使用 dynamic_router.py。技能归属确定后，理论/智能体选择可使用 neural_router.py，但神经节点永不替代技能路由。
适用场景：需要设计或评审营销实验、明确可证伪假设、界定测量与反转证据、需要在多职能竞争中确定实验设计归属的场合。
限制：完成条件要求决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明、并定义测量与反转证据。本地行为评估位于 evals/activation.yml、evals/behavior.yml、evals/pressure.yml、evals/regression.yml。关于收费、价格、平台支持范围等具体信息暂未提供。