A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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ai-deployment
AI 模型部署时使用。适用于推理服务 / GPU / TensorRT / 监控 / 扩缩容。
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查看安装方法包含的文件（2）
- SKILL.md806 B
- templates/ai-deployment-template.md249 B
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
ai-deployment
适用场景
- AI 模型部署时使用。适用于推理服务 / GPU / TensorRT / 监控 / 扩缩容。
核心原则
1. 先验证可行性再工程化
2. 评估驱动迭代
3. 数据质量 > 模型复杂度
```n
## 配套模板
- `templates/ai-deployment-template.md`
## 质量自检
```text
[] 目标明确
[] 数据质量验证
[] 基线建立
[] 评估指标合理
[] 可复现
```n
## 常见坑
1. 不设基线就优化
2. 数据泄露
3. 过拟合
4. 不做离线评估就上线
5. 不监控线上效果
## 与其他 skill 的协作
```text
上游：data-analyst → 数据分析
下游：backend-engineer → API 集成
```n
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