revenuecat-experiments — скилл для Claude Code: как установить
Помогает настраивать и вести A/B-тестирование в RevenueCat через команды MCP. Готовит варианты офферингов, пейволлы и управляет жизненным циклом эксперимента.
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a claude-codeЧто делает revenuecat-experiments
Скилл управляет A/B-тестами подписок через инструменты RevenueCat MCP. Эксперимент сравнивает от двух до четырёх офферингов: контрольный offering_a и тестовые от offering_b до offering_d. Скилл проверяет существующие предложения через list-offerings и создаёт черновик теста в create-experiment.
Для работы требуются подключённые MCP-инструменты RevenueCat. Если экран оплаты свёрстан прямо в коде приложения и paywall_id равен null, скилл не сможет изменить визуал через RevenueCat Paywalls: такую вёрстку придётся править в репозитории вручную. Созданные или скопированные пейволлы для тестовых групп нужно заранее опубликовать через publish-paywall, иначе пользователи их не увидят.
Запуск через start-experiment требует обязательного подтверждения разработчика, потому что он сразу переключает реальных клиентов. Остановка через stop-experiment необратима. Восстановить эксперимент уже нельзя, а пользователи сразу вернутся на стандартный офферинг. Настраивать экраны и товары скилл помогает в связке с revenuecat-paywall-design и revenuecat-store-state.
Какие задачи решает
- подготовить варианты офферингов и пейволлов для A/B-теста
- создать черновик эксперимента с метриками и таргетингом в RevenueCat
- заменить продукты и пробные периоды в пакетах офферинга
- опубликовать пейволлы вариантов перед запуском теста
- управлять жизненным циклом эксперимента при тестировании
Примеры запросов агенту
- Создай черновик A/B-теста с текущим офферингом в роли контроля и новым вариантом со скидкой.
- Подготовь вариант offering_b с изменённым пейволлом и опубликуй его перед запуском эксперимента.
- Поставь на паузу эксперимент RevenueCat и проверь статус зачисления пользователей.
Как установить revenuecat-experiments
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/revenuecat-experiments/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/revenuecat-experiments/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/revenuecat-experiments/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/revenuecat-experiments/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install RevenueCat/ai-toolkit revenuecat-experiments2Вручную: положить файлы
.github/skills/revenuecat-experiments/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/RevenueCat/ai-toolkit --path revenuecat/skills/revenuecat-experimentsВручную: положить файлы
.devin/skills/revenuecat-experiments/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о revenuecat-experiments
Как установить revenuecat-experiments в Claude Code?
Выполните команду npx skills add RevenueCat/ai-toolkit --skill revenuecat-experiments -a claude-code в терминале.
Что делает revenuecat-experiments?
Скилл настраивает A/B-тесты в RevenueCat: дублирует офферинги, готовит пейволлы, задаёт целевые метрики и управляет статусом эксперимента через инструменты MCP.
Можно ли поменять пейволл через скилл, если paywall_id отсутствует?
Нет, если paywall_id равен null, интерфейс экрана покупок реализован прямо в коде приложения. В такой ситуации скилл сообщит, что править оформление нужно вручную в кодовой базе проекта.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: revenuecat-experiments description: Use when the user asks to create, prepare, or set up a RevenueCat experiment (A/B test), to prepare its variant offerings or paywalls, or to start, pause, resume, or stop an experiment via the RevenueCat MCP experiment tools --- # Setting up and managing experiments A RevenueCat experiment compares two to four offerings: `offering_a` (the control) against `offering_b`–`offering_d` (the treatments). Enrolled customers are served their variant's offering instead of the project's current offering. Setting up an experiment means preparing one offering per variant, then creating the experiment as a draft. Refer to the MCP tool schemas for the exact parameters of each tool; the `create-experiment` schema also lists the available experiment types with their recommended primary and secondary metrics. ## Preparing the variants Keep the variants identical except for the one aspect under test, otherwise results cannot be attributed to the change. For example, when measuring the impact of a lower subscription price, both variants should share the same paywall design and packages, differing only in the price of the products. **Control.** When the control variant is "what production does today", pass the current offering (`is_current` in `list-offerings`) directly as `offering_a_id` — do not duplicate it. Duplicate only when control itself needs changes relative to production. **Treatments.** First check with `list-offerings` whether an offering already exists that matches what the treatment should serve, and reuse it instead of duplicating. Otherwise, start each treatment from a duplicate of the offering closest to it (usually the control offering). `duplicate-offering` copies the packages (attaching the same existing products) and, if the source offering has a paywall, also copies it as a new unpublished draft; it returns the new offering, including its new `paywall_id`. Pass `source_paywall_version: published` so the treatment copies the paywall customers see in production rather than unfinished draft edits; this fails when the source paywall was never published, so use the default (`draft`) only then. Then apply the one change under test: - Paywall change (copy, layout, CTA, pricing display, ...): this requires the app to use RevenueCat Paywalls — a paywall is an optional property of an offering. If the control offering has none (`paywall_id` is `null`), the app renders its own paywall in code, so the paywall change has to be made in the app rather than through RevenueCat; tell the user. Otherwise, load `revenuecat-paywall-design` and edit the duplicated paywall with `edit-paywall-ai`. Request only the minimum changes required to measure the desired effect, and verify the result by looking at the resulting paywall. - Price, trial, or introductory-offer change: these live on store products, so the treatment offering needs different products. Check with `list-products` whether suitable products already exist; create only the missing ones and their store counterparts (see the `revenuecat-store-state` skill). Then swap them into the duplicated offering's packages: detach the copied products with `detach-products-from-package`, then attach the new ones with `attach-products-to-package`. - Brand-new paywall: duplicate the offering with `include_paywall: false`, then load `revenuecat-paywall-design` and call `create-paywall-ai` with the new offering's `offering_id` so the generated draft is attached to it directly. A paywall and an offering pair 1:1 — `attach-offering-to-paywall` fails if either side is already paired; undo a wrong pairing with `detach-offering-from-paywall` (unpublish the paywall first if it is published). **Publish treatment paywalls.** A duplicated or newly created paywall is an unpublished draft, and a variant only serves the published version. If new paywalls were created in previous steps, publish each treatment paywall with `publish-paywall` before the experiment starts. This is the exception to the rule against proactive publishing, and it is safe: the treatment offering is not the current offering, so no customer sees the paywall until the experiment starts enrolling. ## Creating the experiment Create a draft with `create-experiment`: display name, `enrollment_percentage`, the variant offering IDs, `experiment_type`, a `primary_metric` (plus `secondary_metrics`) matching the hypothesis, `enrollment_mode` (`only_new` unless the user explicitly wants to include existing customers), and any targeting and notes. Creating never starts the experiment. Adjust a draft with `update-experiment`. Before starting, verify each variant: treatment paywalls are published, packages contain the intended products, and any new products are available on the stores. ## Lifecycle - `start-experiment` begins enrolling real customers — only run it with the user's explicit confirmation. - `pause-experiment` stops enrollment but keeps serving enrolled customers their variant and keeps collecting data. - `resume-experiment` continues enrollment. - `stop-experiment` is terminal: enrolled customers fall back to the default offering and the experiment can never be restarted. To interpret results once the experiment is running, use the `revenuecat-experiment-analysis` skill.
© RevenueCat · MIT · RevenueCat/ai-toolkit