Agent Skills
返回列表
📊

品类叙事地图

数据分析 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_2c0f1e77/category-narrative-mapper。

技能介绍

要解决什么问题

做定位或差异化陈述时,若不清楚品类里已经在讲哪些故事、竞品各自宣称的「唯一性」句式与证据模式,很容易发明市场并不承认的品类框架,或把 win-loss 里真实的替代方案简化成功能对比表。Category Narrative Mapper 只负责产出品类叙事地图文档:主导叙事、语言惯例、逐竞品拆解,以及话术随时间的变化——它是 TALE Trace 阶段的第二步,直接喂给 TALE-T 里「可选且可辩护的品类框架」与「来自赢单/访谈的命名替代方案」的叙事侧输入;本技能不打分,TALE 画像结果由 narrative-quality-auditor 单独计算。

如何工作

  1. 确认品类与竞品集合:优先复用 memory/research/competitor-analysis/ 已有结论;含「什么都不做」/status quo 等相邻叙事,而不只列直接厂商。
  2. 命名主导品类故事:归纳 2~4 种已在市场上流通的观点(在位者、挑战者、「新时代」等),记录谁在说、隐含假设——这是你 onlyness 必须绕开或战胜的框架。
  3. 盘点语言惯例:品类高频词、 framing 陈词、滥用最高级;标注 table-stakes 与已饱和表达(描述性清单,非禁词裁决)。
  4. 逐家叙事拆解:叙事弧线、一句 claimed onlyness、证据模式(案例/基准/ logo 等)、主 framing;通过 firecrawl 抓取并标 Measured URL,或标 User-provided / Estimated。
  5. 追踪话术漂移:对重点竞品用 wayback 对比当前文案与归档快照,注明两端 as-of 日期。
  6. 组装与交接:每条数据带 Measured / User-provided / Estimated 标签;Tavily 等搜索信号标 proxy,不得当作 Measured 品牌事实。竞品若出现你可能复述的比较主张,标 [needs source] 并经授权写入 memory/events/claims.ndjson,本技能不裁决主张。

边界与注意

  • 只做品类叙事地形这一杠杆:不写 positioning canvas / onlyness 陈述(见 positioning-mapper)、不采 beachhead 信念与切换力(audience-belief-mapper)、不做 SERP(keyword-research)、不对照 claims ledger(positioning-truth-tracer 负责)、不写入 memory/narrative-registry/ 规范文件。
  • 完成条件:至少两条主导故事并列出语言惯例;每个命名竞品一行拆解且可追溯来源;至少一家竞品有当前 vs 归档的 drift 说明。
  • 主下游:positioning-truth-tracer——在本地图与 claims ledger 上核对自家定位。

使用场景

  • TALE Trace 已进入第二步,竞品分析目录已有输出,需归纳 2~4 条品类主导故事与语言惯例再交接定位校验。
  • 新赛道或品类 reposition 前,要为每个命名竞品补齐叙事弧线、一句 claimed onlyness 与证据模式,避免自造市场不用的框架。
  • 赢单/访谈里列出的替代方案需要叙事侧拆解表,而不是把 rival 压成功能对比矩阵交给 T1 差异化审查。
  • 重点竞品近期改官网话术,需用 Wayback 对比当前文案与归档快照,写清 as-of 日期的 messaging drift。

适合人员

  • 负责 beachhead 定位的 B2B 产品营销,在对接 claims ledger 与 onlyness 前要先产出品类叙事地图。
  • 按 TALE 做 Trace 的策略顾问,客户已给出竞品名单与 URL,交付物是带 Measured/User-provided 标签的叙事地图。
  • 已抓取多家竞品官网文案的运营或研究岗,要把 framing 陈词与 table-stakes 用语整理成可交给 positioning-truth-tracer 的文档。
  • 计划改写品类框架陈述的创始人或 PMM,需先对照 rival 主导故事与宣称唯一性再定自家叙事路线。