内容假设登记—流量等比分配—显著性与商业增益双闸门法

数据输入、实验状态和放行条件清晰，能直接形成自动监测与决策建议工作流。

建立experiment_registry、variant_snapshot、daily_metric和decision四张表；Agent负责资格检查、异常污染识别、样本监控和建议生成，最终发布由运营人员审批。

Amazon官方资料给出了创建假设、保留当前A版、制作明显不同的B版、分配访客、持续运行至统计结果明确，以及用销量、销售额、转化率、每独立访客销量和样本量判断胜者的完整步骤；这些步骤可迁移为淘宝、拼多多的创意轮播实验、分时段准实验或分店铺镜像测试。

输出格式：SKU实验卡片JSON：假设、A/B版本、混杂变量、样本量、指标差异、置信状态、退款后增益、发布或复测建议。

执行示例：某母婴收纳用品保持价格、优惠和广告不变，仅测试“场景图主图”与“尺寸信息主图”。达到预设样本后，B版支付转化率提高8%，但退款率上升3个百分点，导致退款后贡献毛利无增长，因此不发布B版，并转而测试更清晰的尺寸标注。