竞品分析器

竞品分析报告为什么难写

写一份能直接交给决策层的竞品分析，难点不在「列出竞品」，而在三件事：数据有出处、维度成体系、结论能落地。常见的坑包括——信息靠印象和二手转载堆出来、各竞品维度写法不一导致没法横向对比、写到「启示」一章开始放空话，老板看完不知道下一步做什么。

技能如何工作

采用一问一答的渐进式引导，全程 7 个阶段（Phase 0–6），每次只问一个问题，等待回答后再推进，而不是一次性丢出大段问卷。

核心能力：

• 联网调研优先：通过 WebSearch + WebFetch 抓取官网 About / Pricing 页、Product Hunt、G2 等渠道，每个数据点标注来源 URL，搜不到的一律标注「未公开」，不编造。
• 结构化输出骨架：以 templates/competitive-analysis-output.md 为模板创建报告，开头带 200 字执行摘要。
• 逐步确认：每个 Phase 的内容先展示摘要，确认后才写入文件，避免返工。

关键步骤：

1. Phase 0–2：定向（目标产品 / 赛道 / 目的）、确定分析目标、选定 3 个核心竞品
2. Phase 3：逐个竞品深度分析——公司背景、产品定位、AI 产品形态、用户群体、商业模式、上线时间
3. Phase 4：生成横向对比表——服务对象、AI 接入方式、能力范围、衡量指标、信息架构与交互细节
4. Phase 5：决策价值最高的章节——差异化方向、功能清单（P0/P1/P2）、决策流、意图体系、工具选择、边界定义，每条结论附竞品对照依据
5. Phase 6：对照 references/review-checklist.md 做四步全局评审（逻辑一致性、完整性、数据溯源、决策层可读性）

适用边界与注意点

• 报告质量取决于输入质量。候选竞品若全凭印象给出，搜索阶段只能补全公开信息，厂商内部数据无从得知。
• AI 产品形态的判断（决策 Agent / 流程 AI 化 / 入口 / 聊天陪伴）基于公开资料，可能与实际架构有偏差。
• Phase 5 的结论仍需结合自家产品实际判断——技能保证「有竞品对照依据」，但不替你拍板。
• 支持断点续写与已有报告的增量更新，进度记录在输出文件末尾。