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Ads Test

AgriciDanielclaude-ads

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Diseña y evalúa experimentos de anuncios de pago con hipótesis, unidades de aleatorización, tamaño muestral, duración y reglas de decisión. Para A/B tests, split tests, diseño experimental, significación estadística y lectura del test.

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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-test --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Declara el marco del experimento: decisión, hipótesis causal, tratamiento, control, unidad de aleatorización, población, métrica principal, guardarraíles, efecto mínimo y regla de parada.
  • Comprueba restricciones de plataforma, experimentos solapados, lag de conversión, estacionalidad, interferencia y calidad de medición.
  • Calcula el tamaño muestral y la duración a partir de los supuestos declarados e indica las aproximaciones.
  • Pre-registra exclusiones, controles de calidad, análisis y umbrales de decisión; cambia una sola superficie de decisión salvo que el diseño estime interacciones.
  • En la lectura, verifica integridad de asignación y completitud de datos antes de estimar efecto e incertidumbre; entrega setup o readout en JSON versionado con una decisión en lenguaje claro.

Úsalo cuando

  • Para preparar un A/B test o split test de anuncios de pago.
  • Cuando necesites formular una hipótesis o definir la significación estadística del experimento.
  • Para calcular el tamaño muestral o la duración del test.
  • Para hacer la lectura del experimento (readout) y decidir con reglas claras.

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • “Diseña un A/B test para mi campaña de anuncios.”
    • “¿Qué tamaño muestral y duración necesito para este split test?”
    • “Quiero evaluar la significación estadística del experimento.”
    • “Haz la lectura del experimento y dime si declaro ganador.”
    • “Ayúdame a definir la hipótesis y la métrica principal.”

    SKILL.md

    En inglés
    conClaudeChatGPTPerplexity

    Paid Media Experiment

    1. State the decision, causal hypothesis, treatment, control, randomization unit, population, primary metric, guardrails, minimum effect, and stopping rule.
    2. Check platform constraints, overlapping experiments, conversion lag, seasonality, interference, and measurement quality.
    3. Calculate sample and duration from declared assumptions; disclose approximations.
    4. Change one decision surface unless the design explicitly estimates interactions.
    5. Pre-register exclusions, quality checks, analysis, and decision thresholds.
    6. For readout, verify assignment integrity and data completeness before estimating effect and uncertainty.
    7. Return setup or readout in versioned JSON with a plain-language decision.

    Do not repeatedly peek and stop on a favorable result, call underpowered noise a winner, or generalize beyond the tested population.

    Reproducido de AgriciDaniel/claude-ads bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Detalles

    Categoría
    Marketing
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Solo SKILL.md
    Código fuente
    Ver SKILL.md

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