Experimentergebnisse nach Confluence exportieren

Dieser Leitfaden exportiert Kameleoon-Experimentergebnisse aus einer einzigen Claude-Konversation heraus auf eine Confluence-Seite. Er erfordert kein Skript, keine zu verwaltenden hinterlegten API-Anmeldedaten und keinen Code. Claude verbindet sich mit den Remote-MCP-Servern (Model Context Protocol) von Kameleoon und Atlassian und führt den Export durch, wenn Sie ihn in natürlicher Sprache darum bitten. Beide MCP-Server stellen mehr als nur lesende Tools bereit. Der Kameleoon MCP Server kann Experimente und Feature Flags auch starten, pausieren, stoppen oder löschen. Der Atlassian MCP Server reicht über Confluence hinaus: Er deckt auch Jira und Bitbucket ab und stellt Tools zum Erstellen und Aktualisieren von Confluence-Seiten und Kommentaren bereit. Welcher Jira- und Bitbucket-Zugriff Sie dem Connector während der Autorisierung gewähren, wird mit der Verbindung übertragen, nicht nur die Confluence-Seite, die dieser Export betrifft. Überprüfen Sie jede Aktion, die einer der beiden Connectors vorschlägt, bevor Sie sie genehmigen.

Voraussetzungen

Ein Kameleoon-Konto mit Zugriff auf das zu exportierende Experiment
Ein Confluence-Space, den Sie bearbeiten können, auf einer Site mit verknüpftem Atlassian-Konto
Ein Claude-Konto, in dem Connectors verfügbar sind

Schritt 1: Die Connectors hinzufügen

Zwei Wege führen zum selben Ergebnis. Verwenden Sie den, der zu Ihrer bisherigen Arbeitsweise mit Claude passt.

Verbindung über ein Coding-Tool

Verbinden Sie den Kameleoon MCP Server mit Ihrem Assistenten. Siehe Kameleoon MCP Server für die Registrierungs- und Authentifizierungsschritte für Claude Code, Cursor, Codex und Antigravity.
Verbinden Sie den Atlassian MCP Server. Führen Sie in Claude Code Folgendes aus:
claude mcp add --transport http atlassian https://mcp.atlassian.com/v2/mcp
Führen Sie anschließend /mcp in Claude Code aus und autorisieren Sie über den Browser. Siehe Set up clients für die Liste der unterstützten Clients und die clientspezifischen MCP-Konfigurationsschritte.
Starten Sie eine neue Konversation, damit der Assistent die Tools von beiden Servern lädt.

Verbindung über die Claude-App

Öffnen Sie in der Claude-App die Connectors-Einstellungen Ihres Kontos (Customize > Connectors).
Fügen Sie den Kameleoon-Connector hinzu und autorisieren Sie ihn über OAuth. Sollte er nicht im Connector-Verzeichnis aufgeführt sein, fügen Sie ihn als benutzerdefinierten Connector mit der URL https://mcp.kameleoon.com/mcp hinzu und autorisieren Sie ihn anschließend.
Fügen Sie den Atlassian-Connector hinzu. Er steht direkt im Connector-Verzeichnis zur Verfügung, daher suchen Sie nach Atlassian und fügen Sie ihn hinzu, autorisieren Sie ihn dann und wählen Sie aus, welcher Jira-, Confluence- und Bitbucket-Zugriff gewährt werden soll. Sollte Ihr Organisations-Verzeichnis ihn nicht auflisten, fügen Sie ihn als benutzerdefinierten Connector mit der URL https://mcp.atlassian.com/v2/mcp hinzu.
Starten Sie eine neue Konversation und aktivieren Sie über die Plus-Schaltfläche im Chat beide Connectors für diese Konversation. In einer Konversation aktivierte Connectors werden nicht in eine neue Konversation übernommen.

In einem Team- oder Enterprise-Plan ist das eigenständige Hinzufügen eines Connectors möglicherweise nicht verfügbar. Eine Schaltfläche Request anstelle von Add bedeutet, dass Ihre Organisation einschränkt, wer Connectors hinzufügen darf, und eine Administratorin oder ein Administrator muss die Anfrage zunächst genehmigen.

Schritt 2: Die Confluence-Seite vorbereiten

Confluence hat kein Datenbankschema, das Sie im Voraus erstellen müssen, wie es bei Notion und Airtable der Fall ist. Sie benötigen nur einen Space, in den Sie schreiben können, und dessen numerische Space-ID, die in der Space-URL nicht sichtbar ist (wie eine Notion-Datenbank-ID oder eine Airtable-Base-ID) und auch nirgendwo in der Confluence-Benutzeroberfläche angezeigt wird. Bitten Sie Ihren Assistenten, diese über den Connector nachzuschlagen, sobald beide aktiv sind, oder rufen Sie sie selbst vom Confluence-REST-API-Endpoint Get spaces ab. Geben Sie dem Assistenten einen Seitentitel (oder lassen Sie ihn auf Experiments voreingestellt) und die Space-ID im untenstehenden Prompt ein. Beim ersten Lauf erstellt der Assistent die Seite mit dieser Tabelle. Beim erneuten Lauf findet er die bestehende Seite und aktualisiert sie.

Confluence-Spalte	Quelle	Transformation
Experiment Name	`experiment.name`	Direkt. Wird als Upsert-Schlüssel verwendet.
Status	`experiment.status`	Zugeordnet, unabhängig von Groß-/Kleinschreibung: `active → Running`, `draft`/`planned → Implementing`, `stopped`/`diverted → Completed`, `paused → Defunct`.
Start date	`experiment.dateStarted`	Datums-Uhrzeit gekürzt auf ein ISO-Datum (`YYYY-MM-DD`).
End date	`experiment.dateEnded`	Datums-Uhrzeit gekürzt auf ein ISO-Datum.
Notes	`experiment.description`	Direkt.
Actual	improvementRate der besten Variation	Direkt (gemessener Uplift, %).
Probability	Bayesianische Erfolgswahrscheinlichkeit der besten Variation	In Stufen: `≥95 → 80% - High`, `≥80 → 50% - Medium`, sonst `20% - Low`.
Result	Bayesianische Erfolgswahrscheinlichkeit + `improvementRate`	Wahrscheinlichkeit `≥ 95` und Uplift > 0 → `Success`; `≥ 95` und Uplift < 0 → `Failure`; sonst `Inconclusive`.

Schritt 3: Den Assistenten prompten

Das Kameleoon MCP-Tool gibt neben den Rohdaten der Ergebnisse einen eigenen vorberechneten Gewinner zurück, beurteilt die Signifikanz jedoch anhand des in diesem Konto konfigurierten Zuverlässigkeitsschwellenwerts statt anhand der festen Schwellenwerte dieses Schemas. Der folgende Prompt umgeht diese Lücke, indem er stattdessen die Rohwerte anfordert. Ersetzen Sie die Experiment-ID und die Confluence-Space-ID durch Ihre eigenen, bevor Sie den Prompt absenden.

Using the Kameleoon MCP tools, get the results for experiment XXXXXX. In the
returned data, skip the "_reference" variation and read each remaining
variation's raw reliability and improvement rate for the experiment's
primary goal (not the tool's own winner summary, which judges significance
against this account's configured reliability threshold rather than the
fixed thresholds below). If the same reliability and improvement numbers
appear more than once under different field names, use the plain
percent-scale value tied to that goal, not a 0-1 fraction of it. Pick the
variation with the highest improvement rate as the best performer.

Then, using the Atlassian MCP tools, find a Confluence page titled
"Experiments" in space ID XXXXXXX. If it exists, read its table and keep
every row you didn't just touch exactly as it is: updating this page
replaces its whole body, so reproduce every other row unchanged and only
add or update the one row for this experiment. If the page doesn't exist,
create it with a full-width table using the header below (a full-width
layout keeps the header labels from wrapping mid-word across 8 columns).

Upsert a row matching on "Experiment Name" against the experiment's name:
update the matching row if one exists, or add a new one if not. Set the
columns as follows:
- Experiment Name: the experiment's name
- Status: map a status of active to Running, draft or planned to
  Implementing, stopped or diverted to Completed, and paused to Defunct
  (case-insensitive; confirm the exact tokens your account returns)
- Start date / End date: the experiment's start and end dates, formatted as
  YYYY-MM-DD
- Notes: the experiment's description
- Actual: the best variation's improvement rate
- Probability: 80% - High if the reliability is 95 or above, 50% - Medium if
  it's 80 or above, otherwise 20% - Low
- Result: Success if the reliability is 95 or above with a positive
  improvement, Failure if the reliability is 95 or above with a negative
  improvement, otherwise Inconclusive

Don't add or change any columns outside this list, and don't touch any
content on the page outside the table.

Einige Hinweise, falls Sie diesen Prompt anpassen:

Fordern Sie nicht die eigene Gewinnerzusammenfassung des Tools anstelle der Rohwerte an. Sie beurteilt die Signifikanz anhand des Schwellenwerts Ihres Kontos, nicht anhand der festen 95 %-/80 %-Stufen dieses Schemas.
Halten Sie den Namen jedes Experiments auf der Seite eindeutig. Der Upsert gleicht auf diese Spalte ab und aktualisiert möglicherweise die falsche Zeile oder erstellt ein Duplikat, wenn mehr als eine Zeile denselben Namen trägt.
Die Anweisung zur Beibehaltung aller anderen Zeilen ist in dieser Version wichtiger als in den Notion- oder Airtable-Versionen dieses Prompts. Confluence hat keinen Schreibvorgang pro Zeile, daher löscht ein Update, das eine bestehende Zeile vergisst, diese von der Seite.
Die Ergebnisse von Kameleoon können dieselben Zuverlässigkeits- und Verbesserungswerte an anderer Stelle in der Antwort unter einem anderen Namen oder in einem anderen Maßstab wiederholen. Der Prompt gibt bereits an, welcher davon zu verwenden ist.

Schritt 4: Automatisieren

Um die Seite aktuell zu halten, ohne den Export manuell zu wiederholen, richten Sie eine wiederkehrende geplante Aufgabe mit demselben Prompt ein. Jeder geplante Lauf startet eine neue Sitzung ohne Erinnerung an vorherige Läufe, daher müssen Sie jedes Mal die Experiment-ID (oder eine Anfrage, alle laufenden und kürzlich abgeschlossenen Experimente aufzulisten) und die Space-ID mitgeben. Ein tägliches oder wöchentliches Intervall passt zu der Häufigkeit, in der die meisten Teams diesen Export benötigen.

Hinweise

Ein KI-Assistent interpretiert dieses Mapping bei jedem Lauf neu, statt eine feste Funktion auszuführen. Überprüfen Sie die geschriebene Seite gegen die Werte in Kameleoon, insbesondere bei den ersten Läufen.
Confluence speichert den Inhalt einer Seite als einfaches HTML, nicht als typisierte Eigenschaften wie Notion und Airtable. Nichts validiert einen Wert gegen den erwarteten Typ einer Spalte, bevor er geschrieben wird, daher landet ein falsches Mapping einfach als falscher Text in einer Zelle, statt einen Fehler zu werfen. Überprüfen Sie die Tabelle genauer nach dem ersten Lauf als bei Notion oder Airtable.
Der Atlassian-Connector-Schreibzugriff in Kombination mit seiner Reichweite über Confluence hinaus in Jira und Bitbucket bedeutet, dass vorgeschlagene Maßnahmen eine genauere Betrachtung verdienen als nur die Tabelleneditierungen. Überprüfen Sie auch Aktion auf Kameleoon-Seite separat, da dieser Connector laufende Experimente und Feature Flags beeinflussen kann.
Für einen Export, den Sie nach Plan durchführen oder der jedes Mal identisch reproduziert werden muss, ist ein festes Skript eine vorhersehbarere Alternative zu einem KI-Assistenten, der denselben Prompt bei jedem Lauf interpretiert.

​Voraussetzungen

​Schritt 1: Die Connectors hinzufügen

​Verbindung über ein Coding-Tool

​Verbindung über die Claude-App

​Schritt 2: Die Confluence-Seite vorbereiten

​Schritt 3: Den Assistenten prompten

​Schritt 4: Automatisieren

​Hinweise