用途：为广告平台设计系统化的创意测试框架，在保持统计严谨的前提下提升学习速度，产出包含变量优先级、样本量要求、迭代节奏与文档标准的测试手册。
主要能力：梳理可测创意元素（标题、正文长度、CTA、主图、视频前3秒钩子、格式、配色、优惠框架、社会证明、版式等），按“预期影响×制作成本”排序；构建变量-变体测试矩阵并隔离变量；用脚本计算每个变体的样本量与最低预算；设计10%–20%预算的对照保留组及刷新与晋级规则；设定显著性阈值（90%方向性、95%重大调整）、观察期与防偷看规则；制定获胜判定标准与护栏指标；输出迭代日历、创意简报模板、命名规范、测试卡片文档模板、创意疲劳指标与刷新触发条件，以及季度12周路线图。
使用方式：需提供广告平台、可用创意类型、测试预算、当前最佳创意、学习目标、受众细分、campaign目标，可选历史数据、品牌规范与时间线。脚本位于插件scripts/目录，需Python 3.10+，示例：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/sample-size-calculator.py" --baseline-rate {rate} --mde {mde} --mde-type relative --significance 0.95 --power 0.80；判定获胜前可用 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/significance-tester.py" --control-visitors {n} --control-conversions {n} --variant-visitors {n} --variant-conversions {n} --confidence 0.95。会读取品牌上下文文件，无品牌时可先运行 /digital-marketing-pro:brand-setup 或使用默认值。
适用场景：多平台广告创意持续优化、季度测试规划、创意疲劳管理。
限制：具体平台规格、预算最低值、AI生成工具与合规要求等细节以资料所述为准；未提供的信息暂未提供。