「A/B 实验解读」是数据分析师与运营的高频任务。它的输入通常是实验数据，期望得到的是实验报告。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

「A/B 实验解读」技能出问题时，先别急着重写。按下面的表格对号入座，大部分问题都能在几分钟内定位。

症状对照表

症状常见原因处理办法
技能完全不触发描述没写触发条件；文件位置或文件名不对；平台未重新加载补写“当用户……时使用”；核对目录；新开会话
不该触发时触发描述过于宽泛缩小描述范围，写明不适用的情况
跳过步骤步骤写成段落，或步骤之间缺少依赖说明改成编号列表，写明每步产出
输出格式每次不同没有给出固定结构给出标题或表头模板，附一份范例
内容有编造没要求缺信息时提问；没要求标注依据加上“不确定标注需人工确认”
脚本或工具调用失败运行环境缺依赖、路径错误、权限不足单独运行脚本或工具排查，把错误原文反馈给智能体
越用越偏对话过长，早期指令被稀释新开会话，或把关键约束放在技能最前面

排查顺序

  1. 确认技能是否被加载（大多数平台会在回复或日志中显示使用了哪些规则或技能）
  2. 用标准样例复现问题
  3. 检查最近一次修改，必要时回退
  4. 一次只改一处，改完重跑测试用例

针对这个技能的特别检查

  • 输入是否真的是实验数据，格式差异会导致后续步骤失败
  • “检查样本与分流”这一步是否有足够信息
  • 脚本输出是否被正确读取
  • 属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点

什么时候该求助

如果确认是平台本身的问题（例如更新后入口变化、规则不再读取），查阅平台的官方文档与更新说明，比反复改技能更有效。

什么时候用这个技能

  • 手头有实验数据，需要在较短时间内得到实验报告
  • 同类任务每周出现多次，希望每次处理方式一致
  • 结果要交给同事或上级复核，需要统一的结构和清楚的依据
  • 新人接手这类工作，需要一个可以照着做的标准流程

反过来，如果只是偶尔做一次，或者任务高度依赖现场判断，直接和表格、数据库与 Notebook里的智能体对话即可，不必专门封装成技能。

交付物结构示例

建议把实验报告固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：

## 结论
一句话说明最重要的发现或结果

## 主要内容
- 检查样本与分流：……
- 计算差异与置信区间：……
- 检查护栏指标：……
- 给出建议：……

## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据

## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）

结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。