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A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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Basé sur la classification professionnelle SOC
设计 API 认证鉴权和权限矩阵时使用。适用于多角色系统、租户隔离、字段级权限。优先使用 OAuth 2.0 / JWT + RBAC + 资源归属检查。
设计具体 API 端点时使用。适用于资源建模后的下一步、列端点清单、HTTP 方法和状态码选择。优先使用 RFC 7231 HTTP 语义 + GitHub REST 命名规范。
设计 API 错误码和错误结构时使用。适用于错误响应规范、调用方错误处理、调试可观测。优先使用 RFC 7807 Problem Details + 业务错误码 + 调用方处理建议。
设计幂等接口和重试策略时使用。适用于支付、扣减、订单、关键写操作。优先使用 Idempotency-Key + 业务去重键 + 并发冲突处理（ETag/版本号）。
输出 OpenAPI 契约和 Mock 服务时使用。适用于 API 设计的最后一步、给前端/后端/QA 的交付。优先使用 OpenAPI 3.1 + Mock 数据覆盖所有路径 + 详细的下游交接清单。
设计列表接口的分页、筛选、排序、搜索时使用。适用于所有列表 API。优先使用 cursor 分页（大数据）或 offset 分页（小数据）+ 统一筛选/排序规范。
| name | ab-testing |
| description | A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。 |
1. 先有假设再实验
"改变 X 会让 Y 提升 Z%"
2. 样本量要够
不够 = 噪音当信号
3. 跑够时长
至少 1~2 个完整业务周期
4. 看护栏指标
主指标提升但其他恶化 = 不可上
5. 统计显著 ≠ 业务显著
p < 0.05 但效果 0.01% = 无意义
公式因素：
- 基线转化率（p1）
- 最小检测效应（MDE）
- 显著性水平（α = 0.05）
- 统计功效（1-β = 0.8）
工具：
- Evan Miller 样本量计算器
- statsmodels（Python）
- power.prop.test（R）
1. 明确假设和目标
2. 选择主指标 + 护栏指标
3. 计算样本量
4. 确定分流方式和时长
5. 启动实验
6. 等待（不提前偷看）
7. 分析结果
8. 做决策（全量 / 放弃 / 迭代）
templates/ab-test-template.md — A/B 测试设计 + 结果 + 结论□ 假设明确可证伪
□ 样本量计算
□ 分流无偏（hash）
□ 跑够时长
□ 不提前偷看
□ 看护栏指标
□ 结论可行动
上游：metric-design → 指标选择
上游：product-manager → 假设来源
下游：analysis-report → 结果纳入报告