# Ab Test Planner

Diseña pruebas A/B estadísticamente rigurosas para características de producto, cambios...

- Repository: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills (1505 stars)
- Category: Design
- License: MIT
- Last updated: 2026-11-01
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill ab-test-planner -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill ab-test-planner -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill ab-test-planner -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill ab-test-planner -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add mohitagw15856/pm-claude-skills`

## Description

Diseña pruebas A/B estadísticamente rigurosas para características de producto, cambios de UI, flujos de onboarding y experimentos de precios. Úsalo cuando te pidan configurar un experimento, diseñar una prueba A/B, calcular tamaño de muestra o interpretar resultados de pruebas. Produce un plan de prueba completo con hipótesis, definición de variantes, tamaño de muestra, estimación de duración, métricas de seguridad y una guía de interpretación de resultados.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Skill de Planificador de Pruebas A/B

Diseña experimentos que produzcan resultados confiables, no solo señales direccionales. Cada prueba incluye hipótesis, métricas de éxito, tamaño de muestra, duración e interpretación de resultados.

## Entradas Requeridas

Trabaja con lo que se proporciona. Si falta algo de esto, produce igualmente el resultado completo: rellena cada vacío con un supuesto razonable marcado *(asumido, confirma)* y lista esos supuestos al final. Haz una pregunta solo cuando el tema central en sí esté ausente (no hay nada sobre lo que escribir).
- **Qué se está probando** (característica, cambio de UI, copia, precios, paso de onboarding)
- **Hipótesis** (o ayuda a formular una)
- **Métrica primaria** (tasa de conversión, click-through, tasa de finalización, etc.)
- **Tasa base** y **efecto mínimo detectable** (MDE)
- **Usuarios elegibles diarios** (para calcular duración)

## Lista de Verificación de Diseño de Experimento

Antes de ejecutar cualquier prueba, confirma:
- [ ] Hipótesis clara con dirección predicha
- [ ] Métrica primaria única (más hasta 2 métricas de seguridad)
- [ ] Efecto mínimo detectable (MDE) definido
- [ ] Tamaño de muestra calculado
- [ ] Duración de prueba estimada
- [ ] Segmento aislado (sin superposición con otras pruebas en ejecución)
- [ ] Plan de reversión definido

## Plantilla de Hipótesis

> "Creemos que [cambio] causará que [métrica primaria] [aumente/disminuya] en [X%] para [segmento de usuario], porque [justificación basada en datos o perspectiva]."

Nunca ejecutes una prueba sin una hipótesis direccional. "Veamos qué pasa" no es una hipótesis.

## Lógica de Calculadora de Tamaño de Muestra

Usa esta fórmula (proporciona el resultado, no la fórmula, al usuario):

The rest: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/blob/HEAD/i18n/es/skills/ab-test-planner/SKILL.md