A/B Test
A/B 随机实验
A/B 测试会随机把合格对象分到不同版本。它比较事先选好的指标，估计版本造成的影响。
另一个例子
服务会测试续费提醒时间。它会检查退订和客服问题，也会等到计划样本量。
主要部分
- 01可验证假设
- 02版本与曝光对象
- 03指标与决策规则
什么时候用
随机分组公平、能记录谁看过哪个版本，而且主要指标有安全检查时使用。
什么时候不要用
不要偷看结果再提前停止，也不要忽略多指标校正。分组不能混在一起，也不能测试危险结果。
代码里的名称
random assignment + exposure + metric + guardrails 上线前要检查
检查目标用户、想要的结果、当前基线、证据来源、范围、负责人及成功阈值。列出假设、未解风险，以及下一项测试或决策。
预期结果：用 A/B 随机实验 (A/B Test) 做出范围清楚、有证据支持的产品决策。 用户场景：服务会测试续费提醒时间。它会检查退订和客服问题，也会等到计划样本量。 要运用的产品概念：A/B 随机实验 (A/B Test)。 适用理由：随机分组公平、能记录谁看过哪个版本，而且主要指标有安全检查时使用。 不应使用的情况：不要偷看结果再提前停止，也不要忽略多指标校正。分组不能混在一起，也不能测试危险结果。 产品界定：说明目标用户与想要的结果。记录当前基线与支持证据。列出范围内、范围外、限制、负责人及决策期限。 决策质量：把事实、假设与未知分开。记录没有采用的方案，以及哪些证据会改变当前决定。 验收标准：文档要列出负责人、目标用户、可衡量结果和范围边界。也要列出证据来源、未解风险和下一步验证。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标人群、当前基线、成功阈值、负责人、时间范围、依赖项及检查时间。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 A/B 随机实验 (A/B Test)。 定义：A/B 测试会随机把合格对象分到不同版本。它比较事先选好的指标，估计版本造成的影响。 生产环境检查：检查目标用户、想要的结果、当前基线、证据来源、范围、负责人及成功阈值。列出假设、未解风险，以及下一项测试或决策。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。