configuring-experiment-rollout

该技能回答“谁看到哪个变体”的问题，用于配置 PostHog 实验的投放形态。主要能力围绕两个独立控制项：变体比例（feature_flag.filters.multivariate.variants，取值需合计 100，最少 2 个、最多 20 个变体，默认 control 50% / test 50%）与整体投放百分比（feature_flag.filters.groups[0].rollout_percentage，默认 100%）。两者相乘决定看到测试变体的比例与进入分析的比例，未进入的用户完全被排除。推荐做法是等分变体并调整投放百分比：等分能最大化统计功效、避免偏差，且实验中调高投放更干净。若用户要求不均分或提到可指代比例或投放的单一百分比，须先澄清。若坚持不均分，需提示默认“Exclude from analysis”会不对称丢弃多变量用户，并建议改用“First seen variant”处理，相关设置见 configuring-experiment-analytics。运行中的实验修改投放或比例会影响体验与统计有效性，必须警告并获确认；仅提高投放（不改比例）通常安全。若目标是停止新用户进入，应使用 experiment-freeze-exposure 而非降低投放。分桶与登录持久化需在创建前决定，本文给出 user-id 默认、device-id 分桶配方（含 bucketing_identifier: "device_id" 及 create-feature-flag 参数）与 ensure_experience_continuity 持久化的约束。运行中修改还需传 update_feature_flag_params: true。按名称引用实验时先加载 finding-experiments 解析 ID。平台支持、价格等未提供。