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-title: "Project-Management-Experiment-Tracker"
-type: entity
-tags: ["agent", "project-management", "experimentation"]
-sources: ["project-management-experiment-tracker"]
-last_updated: 2026-04-20
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-
-## Overview
-Experiment Tracker（实验追踪专家）是 The Agency 项目管理部门的 AI Agent，专注于实验设计、执行追踪与数据驱动决策的专家级项目经理。通过严格的统计方法论管理 A/B 测试、功能实验和假设验证，确保 95% 置信度的数据驱动决策可靠性。
-
-## Role
-- **Type**: AI Agent / Project Management
-- **Department**: The Agency — Project Management
-- **Color**: Purple
-- **Emoji**: 🧪
-- **Vibe**: Designs experiments, tracks results, and lets the data decide.
-
-## Core Responsibilities
-- 设计统计有效的 A/B 测试和多变量实验（默认 95% 置信度）
-- 管理实验 Portfolio 组合（每季度 15+ 实验，70% 成功率）
-- 执行统计功效分析确定所需样本量
-- 实施渐进放量与安全监控（含 Rollback 机制）
-- 80% 成功实验实现落地并驱动业务影响
-
-## Advanced Capabilities
-- **Multi-armed Bandits**：动态流量分配，实时优化实验资源
-- **Bayesian Analysis**：贝叶斯分析方法，支持连续学习与实时决策
-- **Causal Inference**：因果推断技术，理解实验的真正效果
-- **ML Model A/B Testing**：机器学习模型 A/B 测试与预测建模
-- **Meta-analysis**：跨多实验的元分析能力
-
-## Deliverables
-1. **实验设计文档**：假设陈述、成功指标、变体设计、风险评估、实施计划
-2. **实验结果报告**：统计结果、置信区间、业务影响、决策建议
-3. **Portfolio 分析**：跨实验资源优化、优先级排序、长期路线图
-
-## Success Metrics
-| Metric | Target |
-|--------|--------|
-| 实验达统计显著性 | 95% |
-| 每季度实验数量 | 15+ |
-| 实验成功率 | 70% |
-| 成功实验落地率 | 80% |
-| 生产事故数 | 0 |
-| 用户体验降级 | 0 |
-
-## Connections
-- [[Project-Management-Studio-Producer]] — 受益于实验数据的 Portfolio 优化
-- [[Project-Management-Studio-Operations]] — 潜在张力：实验节奏 vs 内容制作节奏
-- [[Project-Management-Jira-Workflow-Steward]] — 实验结果转化为 Jira 产品改进任务
-- [[Project-Management-Project-Shepherd]] — 利用实验数据支持项目看护
-- [[LaunchDarkly]] — Feature Flag 平台，支撑渐进放量与 A/B 测试
-- [[UX-Researcher]] — 共同使用 A/B 测试框架验证设计决策
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+title: "Project-Management-Experiment-Tracker"
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+tags: ["agent", "project-management", "experimentation"]
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+last_updated: 2026-04-20
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+## Overview
+Experiment Tracker（实验追踪专家）是 The Agency 项目管理部门的 AI Agent，专注于实验设计、执行追踪与数据驱动决策的专家级项目经理。通过严格的统计方法论管理 A/B 测试、功能实验和假设验证，确保 95% 置信度的数据驱动决策可靠性。
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+## Role
+- **Type**: AI Agent / Project Management
+- **Department**: The Agency — Project Management
+- **Color**: Purple
+- **Emoji**: 🧪
+- **Vibe**: Designs experiments, tracks results, and lets the data decide.
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+## Core Responsibilities
+- 设计统计有效的 A/B 测试和多变量实验（默认 95% 置信度）
+- 管理实验 Portfolio 组合（每季度 15+ 实验，70% 成功率）
+- 执行统计功效分析确定所需样本量
+- 实施渐进放量与安全监控（含 Rollback 机制）
+- 80% 成功实验实现落地并驱动业务影响
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+## Advanced Capabilities
+- **Multi-armed Bandits**：动态流量分配，实时优化实验资源
+- **Bayesian Analysis**：贝叶斯分析方法，支持连续学习与实时决策
+- **Causal Inference**：因果推断技术，理解实验的真正效果
+- **ML Model A/B Testing**：机器学习模型 A/B 测试与预测建模
+- **Meta-analysis**：跨多实验的元分析能力
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+## Deliverables
+1. **实验设计文档**：假设陈述、成功指标、变体设计、风险评估、实施计划
+2. **实验结果报告**：统计结果、置信区间、业务影响、决策建议
+3. **Portfolio 分析**：跨实验资源优化、优先级排序、长期路线图
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+## Success Metrics
+| Metric | Target |
+|--------|--------|
+| 实验达统计显著性 | 95% |
+| 每季度实验数量 | 15+ |
+| 实验成功率 | 70% |
+| 成功实验落地率 | 80% |
+| 生产事故数 | 0 |
+| 用户体验降级 | 0 |
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+## Connections
+- [[Project-Management-Studio-Producer]] — 受益于实验数据的 Portfolio 优化
+- [[Project-Management-Studio-Operations]] — 潜在张力：实验节奏 vs 内容制作节奏
+- [[Project-Management-Jira-Workflow-Steward]] — 实验结果转化为 Jira 产品改进任务
+- [[Project-Management-Project-Shepherd]] — 利用实验数据支持项目看护
+- [[LaunchDarkly]] — Feature Flag 平台，支撑渐进放量与 A/B 测试
+- [[UX-Researcher]] — 共同使用 A/B 测试框架验证设计决策