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wiki/sources/project-management-experiment-tracker.md

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+title: "Experiment Tracker"
+type: source
+tags: [agent, project-management]
+date: 2026-04-20
+source_file: raw/Agent/agency-agents/project-management/project-management-experiment-tracker.md
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+## Source File
+- [[raw/Agent/agency-agents/project-management/project-management-experiment-tracker.md]]
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+## Summary
+- 核心主题：Experiment Tracker 是一位专注于实验设计、执行跟踪和数据驱动决策的项目管理智能体
+- 问题域：A/B 测试、特性实验、假设验证与实验组合管理
+- 方法/机制：明确假设、统计显著性、样本量计算、随机分配、风险监控与回滚
+- 结论/价值：通过严谨的实验方法确保产品决策建立在可验证数据之上
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+## Key Claims
+- 设计实验前应先完成样本量与统计功效分析，默认追求 95% 统计置信度
+- 实验必须保持随机分配、避免抽样偏差，并在多方案比较时进行多重比较修正
+- 不应在没有明确早停规则的情况下提前终止实验
+- 实验安全需要监控用户体验退化、隐私合规和回滚机制
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+## Key Quotes
+> "Always calculate proper sample sizes before experiment launch" — statistics and rigor rule
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+> "Never stop experiments early without proper early stopping rules" — experiment integrity rule
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+## Connections
+- [[The Agency]] — 所属智能体集合项目
+- [[Senior Project Manager]] — 同属项目管理语境，但更偏向任务拆解与交付执行
+- [[Project Shepherd]] — 同属项目管理语境，但更偏向跨职能协调与交付治理
+- [[Studio Operations]] — 同属项目管理语境，但更偏向运营流程和资源协调
+- [[A/B Testing]] — 核心实验类型之一
+- [[Hypothesis Testing]] — 实验设计的统计基础
+- [[Statistical Significance]] — 决策判定依据
+- [[Power Analysis]] — 样本量与检验功效的计算方法
+- [[Randomization]] — 控制偏差的实验设计原则
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+## Contradictions
+- 与直觉驱动决策存在冲突：该智能体强调先验证、后推广，反对未经验证的主观拍板。