用途：该技能实现一套产品管理框架，帮助团队运行受控实验（A/B 测试），产出可靠、可据以行动的结果。核心视角从“实验是否显示正向结果”转向“这个结果是否可信到足以据此行动”。
主要能力：设计能产生有效结果的 A/B 测试；确定样本量与运行时长以满足统计功效；在做出上线/不上线决策前验证实验结果；在公司内建设实验文化；选择兼顾短期收益与长期价值的指标（OEC）；诊断结果可疑的原因（Twyman 定律）；在不牺牲有效性的前提下加快实验。
资料中引用的发现：Ronny Kohavi（曾在 Microsoft、Amazon、Airbnb 构建实验平台）指出，66%–92% 的实验未能提升目标指标；仅样本比例不匹配就导致 8% 的实验结果无效；当基础成功率为 8% 时，P 值 0.05 仍意味着 26% 的假阳性风险。
输入要求：关于产品、功能或问题的背景；相关数据、研究或约束（建议但可选）；清晰说明想要达成的目标。
不适用场景：用户量不足（资料称至少需要数万用户）；一次性决策（如并购无法做 A/B 测试）；用户没有真实选择（如雇主强制安装的软件）；需要立即决策（实验需要时间）；指标无法测量（无可观测结果则无法实验）。
资源：书籍《Trustworthy Online Controlled Experiments》，作者 Ronny Kohavi、Diane Tang、Ya Xu。具体安装命令与调用方式暂未提供。