Kasvu mootor

Eessõna (käivitub oskuse alguses)

# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

Privaatsus: See oskus logib kasutust kohalikult kausta ~/.ai-marketing-skills/analytics/. Kaugtelemeetria on ainult nõusolekul. Koodi, failiteid ega repo sisu ei koguta kunagi. Vaata telemetry/README.md.

Autonoomne kasvueksperimentide raamistik Karpathy autoresearch mustri põhjal, rakendatud turundusele. Loob eksperimente hüpoteesidega, logib andmepunkte, jooksutab statistilist analüüsi (bootstrap CI + Mann-Whitney U), edutab võitjad automaatselt elavasse playbook'i ja soovitab järgmisi eksperimente. Toetab partii režiimi (kuni 10 varianti korraga).

Kasutamine

Kasuta seda oskust, kui: - Lood või haldad A/B või mitmemõõtmelisi eksperimente mis tahes turunduskanalis - Logid eksperimendi andmepunkte pärast sisu avaldamist või kampaaniate jooksmist - Skoorid eksperimente statistiliste võitjate määramiseks - Kontrollid playbook'i tõestatud parimate tavade jaoks enne uue sisu loomist - Genereerid nädalaseid scorecard'e kõigi kanalite lõikes - Jälgid kampaania tempot ja tervist

ÄRA kasuta: - Ühekordseks sisuloomeks (kasuta playbook'i väljundit sisendina, aga ära käivita mootorit) - Mitteeksperimentaalsete analüütika või aruandluse jaoks - Kampaaniate seadistuseks välistes platvormides (see jälgib eksperimente, mitte kampaania konfiguratsiooni)

Käsud

Loo eksperiment

python3 experiment-engine.py create \
  --agent <agent_name> \
  --hypothesis "What you expect to happen" \
  --variable "<variable_name>" \
  --variants '["variant_a", "variant_b"]' \
  --metric "<primary_metric>" \
  --cycle-hours 24

Lisa --batch-mode 3–10 variandi testideks. Lisa --min-samples N, et kirjutada automaattuvastus üle.

Logi andmepunkt

python3 experiment-engine.py log \
  --agent <agent_name> \
  --experiment-id <EXP-ID> \
  --variant "<variant_name>" \
  --metrics '{"metric_name": value}'

Skoori eksperiment

python3 experiment-engine.py score --agent <agent_name> --experiment-id <EXP-ID>

Olekud: running → trending → keep (võitja) või discard (kaotaja)

Võitjad edutatakse automaatselt playbook'i. Nõuab p < 0,05 JA ≥ 15% tõusu.

Loetle eksperimendid

python3 experiment-engine.py list --agent <agent_name> [--status running|trending|keep|discard]

Kontrolli playbook'i

python3 experiment-engine.py playbook --agent <agent_name>

Kontrolli playbook'i alati enne uue sisu loomist, et rakendada tõestatud parimaid tavasid.

Soovita järgmisi eksperimente

python3 experiment-engine.py suggest --agent <agent_name>

Genereeri nädalane scorecard

python3 autogrowth-weekly-scorecard.py [--weeks N] [--output file.md]

Kontrolli kampaania tempot

python3 pacing-alert.py [--json]

Väljumiskood 0 = tempos, 1 = hoiatused olemas.

Töövoog

1. Enne sisu loomist: playbook → rakenda tõestatud reegleid
2. Avaldamisel: log → salvesta, millist varianti kasutati ja selle mõõdikud
3. Perioodiliselt: score → kontrolli, kas eksperimendid on jõudnud statistilise olulisuseni
4. Iganädalaselt: autogrowth-weekly-scorecard.py → vaata kõiki kanaleid
5. Pärast eksperimentide lõpetamist: suggest → vali järgmine testitav muutuja

Seadistus

Kohustuslikud keskkonnamuutujad

Valikuline häälestus

Tempohoiatuste muutujad

Sõltuvused

pip install numpy scipy