用途：该技能用于规划结构化实验，系统性地发现多个因子如何影响结果，覆盖筛选、优化、响应曲面映射和稳健设计等目标。
主要能力：按六步工作流推进——定义目标与约束、识别因子/水平/响应、选择实验设计、规划执行细节、生成实验计划文档、质量校验。支持全因子与部分因子设计、Plackett-Burman 筛选、中心复合与 Box-Behnken 响应曲面、田口内外阵列稳健设计，以及筛选→最速上升→响应曲面→确认的序贯实验。
使用方式：提供过程/系统、可控因子及候选水平、可测量响应、预算与时间约束、实验目标；技能据此生成 design-of-experiments.md，包含目标、因子表、设计矩阵（含运行顺序与因子设置）、响应变量、执行协议和分析计划。可参考 resources/template.md 模板、resources/methodology.md 高级方法，并用 resources/evaluators/rubric_design_of_experiments.json 自评，平均分需≥3.5。
适用场景：软件性能调优、制造工艺参数优化、化工配方、需在温湿度等噪声下保持稳健的消费品，以及不确定性高的新产品开发。
限制与要求：需随机化运行顺序、重复中心点、保持设计正交（相关性>0.3 会降低精度）、预先做功效分析（beta≤0.20）、在收集数据前确定分析方案。应避免一次一因子、忽略区组、水平过多、因子未测量或中途更改协议。混合实验、裂区设计、不规则约束最优设计、贝叶斯自适应设计等需升级至 methodology.md。具体收费、平台与效果资料暂未提供。