Define experiment metrics and …
Define experiment metrics and significance standards
metric-specification能帮你做什么
不说虚话——S7504 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7504 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
metric-specification · 实跑样例
任务：帮我们新上线的会员订阅功能定义实验指标：北极星指标定为30天订阅续费率，护栏指标看7天卸载率，显著性水平0.05、MDE要求提升2%。
# 会员订阅功能实验指标方案
一、实验设定
- 产品场景：App「畅听FM」新上线会员订阅（连续包月，¥18/月，新客首月¥6）
- 北极星指标：30天订阅续费率（首期到期后7天内完成续费的用户占比）
- 护栏指标：7天卸载率；辅助护栏：订阅取消率、客服投诉率
- 统计参数：α=0.05（双侧），统计功效80%，MDE=+2%（绝对值）
二、样本量测算（核心数据）
基线续费率假设为25%（参考行业连续包月均值22%-28%）：
- n/组 = [1.96×√(2×0.25×0.75) + 0.84×√(0.25×0.75+0.27×0.73)]² / 0.02² ≈ 4,905人/组
- 考虑10%数据损耗，每组约5,400人，双组共10,800人
- 若日均进实验流量2,000人，实验周期约6天，建议跑满14天（覆盖2个完整周末的行为周期）
三、指标口径定义
| 指标 | 口径 |
|---|---|
| 30天续费率 | 订阅到期后T+7天内完成自动/手动续费用户 ÷ 到期用户 |
| 7天卸载率 | 订阅转化后7天内卸载设备数 ÷ 新订阅用户数 |
四、判定规则
- 续费率p<0.05且提升≥2% → 上线；卸载率相对恶化>10% → 一票否决
- 中期（第7天）仅做偷看检查，不做决策；采用固定样本量法避免 peeking 偏差
五、护栏监控与风险预案
1. 每日监控卸载率，若实验组连续3天超对照组20%，熔断回滚
2. 首月低价（¥6）可能导致续费基线偏低，需在第2个月做CUPED方差缩减校准
3. 剔除爬虫与作弊设备号，排除48小时内退款用户
六、配套信任与体验指标（观测不决策）
- 续费前7天取消自动续费开关点击率
- 会员功能使用深度（周活跃收听时长）
结论：双组各5,400人、跑14天，可检出25%→27%的续费率提升，同时以卸载率护栏守住用户体验底线。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7504 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
metric-specification怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7504」；交代任务背景与要求，metric-specification即刻开工。
metric-specification多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代