用途：把“改动能否提升指标”变成可验证的实验方案，围绕A/B测试、增长循环和实验优先级排序提供结构化设计。
主要能力：
- A/B测试设计：按“因为[观察]，[改动]将导致[对象]的[结果]”写假设，要求单变量、预先确定样本量、禁止提前偷看，采用95%置信度（p < 0.05）；先定基准转化率与目标提升幅度再算每个变体所需流量。判定赢家需四重确认：统计显著性、效应量实质意义、分群一致性、护栏指标无异常。
- 实验优先级：用ICE（Impact、Confidence、Ease，各1-10分，均值排序）或PIE（Potential、Importance、Ease）对实验积压排序，强调Confidence要有数据支撑。
- 推荐与病毒循环：按触发时机→分享方式→激励结构（单边/双边/分层）→k因子目标设计；k = 每用户邀请数 × 邀请转化率，k ≥ 1 为自增长。
- 免费工具增长：搜索引流→即时使用→自然节点收集邮箱→培育→产品转化，含完全/部分/不设门槛的取舍。
- 联合营销：按受众重叠、伙伴评分、挖掘渠道选伙伴，含内容、活动、产品、社区四类campaign，并要求明确线索归属、双方推广承诺、资产责任、里程碑与成功指标。
- 月度实验循环：假设生成→ICE排序→上线→打法记录→放大胜利，目标每月4-8个实验，20-30%胜率属正常。
使用方式：先确认要改进的指标、当前基准值、流量规模和实验类型；再写假设并用ICE/PIE排序；需要A/B时完成单变量定义、指标层级（主/次/护栏）、样本量与周期估算和埋点校验；需要增长循环时按推荐、免费工具或联合营销分路径设计；最后写明测量与判定计划并记录到打法库。
适用场景：落地页标题A/B测试、SaaS推荐计划设计、实验想法排序、增长循环与联合营销设计等。
限制：流量不足时样本量达标周期会很长，低流量下建议优先增长循环或定性实验；缺少基准转化率时可用行业基准临时替代并尽快实测；流量不足时不建议多变量测试。完整campaign规划、落地页转化诊断和绩效报告不在本技能范围内。输出形式包括A/B设计文档、优先级表、增长循环设计、月度路线图和打法记录模板。