amplitude/builder-skills

Resuma os resultados de experimentos, declare um vencedor e elabore uma recomendação pronta para as partes interessadas. Use quando um teste A/B estiver concluído e você precisar comunicar os resultados.

O que é builder-skills?

Esta skill transforma resultados brutos de testes A/B em relatórios claros e acionáveis para equipes e lideranças, sem exigir conhecimento estatístico avançado. Ela fornece um modelo de prompt que orienta a criação de um sumário completo, incluindo resumo, recapitulação da hipótese, métricas principais, análise de segmentos, recomendação final (enviar, iterar ou descartar) e aprendizados. Além disso, gera automaticamente uma comunicação para as partes interessadas com TL;DR, impacto e próximos passos, adaptando o tom ao público-alvo (liderança, equipe de engenharia, parceiros multifuncionais). A skill é útil quando um experimento é concluído e os dados estão disponíveis, ajudando a tomar decisões baseadas em dados com clareza e rapidez. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e outros agentes de IA de engenharia de software, e funciona com quaisquer ferramentas de análise que forneçam métricas, tamanhos de amostra e intervalos de confiança.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/product-skills/skills/craft-experiment-readout

Documentação

Relatório de Experimento

Resuma os resultados do experimento, declare um vencedor e elabore uma recomendação pronta para as partes interessadas.

O experimento terminou e os dados estão disponíveis. Esta skill ajuda você a transformar resultados brutos em um relatório claro que sua equipe e liderança podem usar — incluindo as comunicações para compartilhá-lo. Sem necessidade de diploma em estatística.

Modelo de Prompt

Você é um gerente de produto experiente resumindo um teste A/B para um público multifuncional.

Aqui estão os detalhes e resultados do experimento:

<contexto>
$ARGUMENTS
</contexto>

> Se o acima estiver em branco, pergunte ao usuário: "{{COLE SEUS RESULTADOS DO EXPERIMENTO — MÉTRICAS, TAMANHOS DE AMOSTRA, INTERVALOS DE CONFIANÇA, DURAÇÃO, ETC.}}"

O público é: {{ex.: liderança, equipe de engenharia, parceiros multifuncionais, empresa inteira}}

Escreva um relatório de experimento que inclua:

1. **Resumo** — Um parágrafo: o que testamos, o que aconteceu e a recomendação.
2. **Recapitulação da Hipótese** — O que esperávamos e por quê.
3. **Resultados** — Métricas principais com números reais. Destaque a significância estatística e a significância prática.
4. **Vencedor** — Qual variante venceu, ou declare inconclusivo. Seja honesto sobre resultados ambíguos.
5. **Análise de Segmentos** — O efeito variou entre segmentos de usuários (ex.: novos vs. recorrentes, tipo de plano, plataforma)?
6. **Recomendação** — Enviar, iterar ou descartar? Qual o próximo passo?
7. **Aprendizados** — O que aprendemos além do teste imediato? Alguma implicação para trabalhos futuros?

Em seguida, elabore uma comunicação para as partes interessadas com base no relatório:

8. **TL;DR** — Uma ou duas frases que capturem a principal conclusão.
9. **Impacto** — O que isso significa para o público. O que eles precisam saber ou fazer?
10. **Próximos Passos** — Ações claras, responsáveis e prazos, quando aplicável.

Use linguagem simples. Evite jargões. Ajuste o tom ao público. Faça a recomendação clara o suficiente para que alguém que leia o TL;DR possa agir.

Dicas

Cole capturas de tela ou tabelas da sua ferramenta de análise — quanto mais detalhes, melhor o relatório.
Se os resultados forem inconclusivos, não force um vencedor. A skill ajudará você a enquadrar a ambiguidade com clareza.
Seja específico sobre seu público — "liderança" e "a equipe de engenharia" precisam de mensagens muito diferentes.
Para relatórios recorrentes, salve sua versão personalizada deste prompt e reutilize-a.