Analook — Competitor Intelligence

🤖 远程 MCP 服务

Analook 可作为远程 MCP 服务使用——可通过 Claude Desktop、Cursor 或任何兼容 MCP 的客户端调用。无需安装，无需本地进程。

{
  "mcpServers": {
    "analook": {
      "url": "https://www.analook.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN>" }
    }
  }
}

5 个工具：analyze_competitor、get_report_status、get_report、get_report_markdown、list_my_reports。

完整文档和令牌说明 → analook.com/docs/mcp

---

💡 出海增长咨询 · 1v1 Session 约课 $200 — Telegram @Iris_carrot

或访问 gingiris.com — Iris 的出海增长咨询，1:1 指导、开源项目运营、企业顾问服务

目录

• Analook 是什么
• 在线演示
• 分析模块
• AI 洞察深度
• 快速开始
• 部署你自己的版本
• API 集成
• 与 Iris 合作
• 关于作者
• 中文版

---

🌱 理念

“做竞品分析不是为了抄，是为了找到别人没做好的地方。” — 竞品调研不是为了抄袭，而是为了找到他们留下的空白。

“数据会说话，但你得先知道问对问题。” — 数据会说话，但前提是你提出了正确的问题。

“30 秒看懂一个产品，30 天超越它。” — 30 秒看懂一个产品，30 天超越它。

---

💼 与 Iris 合作

1. 战略咨询（1v1）

咨询时长	价格	适合人群
快速通话（30 分钟）	$150 USD	有具体问题，需要快速诊断
深入咨询（60 分钟）	$300 USD	全面审视战略，制定详细路线图

2. 顾问服务

方案	价格	包含内容
月度顾问服务	$1,500 USD/mo	最多 5 小时战略咨询 + 里程碑评审

3. 实战手册与模板

套装	价格	内容
入门套装	$29 USD	核心方法论 + 必备工具
旗舰套装	$199 USD	完整 SOP、竞品调研框架、模板

📩 通过 Telegram 联系 @Iris_carrot — 接受加密货币/USDT 和银行电汇

---

Analook 是什么？

Analook 是由 Iris 创建的开源 AI 竞品情报分析工具。Iris 曾任 AFFiNE（60k+ stars）的联合创始人兼首席运营官。

输入任意产品 URL。约 30 秒内，Analook 就会运行一个由 7 个模块组成的并行分析流程，并返回一份结构化深度分析报告，涵盖增长策略、流量信号、社交媒体影响力、ProductHunt 历史、AI 洞察等内容。

适用于：

• 独立开发者：在开发产品前验证市场
• 增长团队：对标竞品
• 投资者：快速开展尽职调查前的情报收集
• 创始人：为在竞争激烈的细分市场发布产品做准备

分析结果包括

信号	你可以了解什么
🌐 网站历史	上线时间、增长速度、Wayback 时间线
📈 流量与 SEO	月访问量、主要渠道、关键词缺口
🐦 Twitter / X	粉丝数、互动率、内容策略
🚀 Product Hunt	上线评分、定位、社区反馈
💡 AI 深度分析	ICP、商业模式、增长飞轮、战术建议
📡 传播情况	流量峰值事件、病毒式传播时刻、渠道细分
🧠 增长策略	根据公开信号重建早期阶段策略

---

🔗 在线演示

analook.com — 免费使用，无需登录。

试试这些网站：lovable.dev · linear.app · notion.so · cursor.com

---

📦 分析模块

模块	文件	描述
网站历史	modules/website_history.py	Wayback Machine CDX API、首次发现日期、快照时间线
流量与 SEO	modules/traffic_analysis.py	DataForSEO — 月访问量、渠道、热门页面、关键词
社交媒体	modules/social.py	Apify Twitter 抓取工具 — 粉丝数、互动率、近期内容
Product Hunt	modules/producthunt.py	PH GraphQL API — 发布记录、评分、赞数、评论
增长分析	modules/growth_analysis.py	流量峰值检测、事件关联、增长阶段
AI 总结	modules/ai_summary.py	通过 TeamoRouter + DeepSeek 备用方案生成 7 部分结构化分析
报告构建器	app.py	FastAPI 编排器 — 并行流水线、任务状态、流式传输

---

🧠 AI 洞察深度

Analook 的 AI 模块不止于表面总结。每份报告都包括：

1. 产品定位与 ICP — 目标用户画像、市场定位、实际付费人群
2. 商业模式拆解 — 定价模式、转化假设、收入估算范围
3. 增长密码 — 4–6 项有数据支持的增长策略及其依据
4. 增长飞轮 — 重建针对具体产品的增长飞轮
5. 内容与传播策略 — 渠道组合、内容类型、发布传播模式
6. 给后来者的战术建议 — 5 项可执行建议，本周即可实施
7. 风险与机会 — 风险信号与市场缺口，并附数据引用

由 TeamoRouter（主要）和 DeepSeek（备用）提供支持，每份报告的输出上限为 4,000 个 token。

---

⚡ 快速开始

# Source available at https://clawhub.ai/user/gingiris
# (Skills published under @gingiris; contact [email protected] for source code access)
cd Competitor-analysis-tool
pip install -r requirements.txt

创建 .env 文件：

TEAMOROUTER_API_KEY=sk-teamo-...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
DATAFORSEO_B64=base64(email:password)
PRODUCTHUNT_TOKEN=...
APIFY_API_TOKEN=apify_api_...

在本地运行：

uvicorn app:app --reload --port 8000

访问 http://localhost:8000

---

🚀 部署你自己的实例

一键部署到 Railway：

步骤：

1. Fork 此仓库
2. 创建新的 Railway 项目 → 连接你的 fork
3. 在 Railway → Settings → Variables 中添加上述环境变量
4. 每次推送到 main 时，Railway 都会自动部署

此应用已 Docker 化，并在 Railway 上使用 Nixpacks（Python 3.13）。

---

🔌 API 集成

服务	用途	备注
TeamoRouter	主要 LLM	路由到当前可用的最佳模型
DeepSeek	备用 LLM	高性价比备选方案
DataForSEO	流量与 SEO 数据	月访问量、渠道、关键词
Apify	Twitter/X 抓取	apidojo/twitter-profile-scraper actor
ProductHunt	发布历史	PH GraphQL API
Wayback Machine	网站历史	CDX API + timemap

---

⭐ 为此仓库点 Star

如果 Analook 为你节省了数小时的人工调研时间，点一个 ⭐ 就能帮助更多人发现它！

---

About the Author

Iris (生姜iris) — Former cofounder & COO of AFFiNE (60k+ GitHub stars). Now running Gingiris — an open-source go-to-market and global expansion consulting practice.

• 🐦 Twitter: @WeiYipei
• 💬 Telegram: @Iris_carrot
• 🌐 Website: gingiris.com

Related Playbooks (now on ClawHub):

• @gingiris on ClawHub — GTM strategy, B2B SaaS PLG/SLG growth, open source launch marketing, and other AI-agent skills

---

中文版

Analook 是什么？

Analook 是一个开源 AI 竞品情报工具，由 AFFiNE（60k+ stars）联创 & 前 COO Iris 构建。

输入任意产品网址，30 秒内生成一份结构化竞品深度报告——包含增长策略、流量信号、社交足迹、ProductHunt 历史、AI 洞察等全套数据。

适合谁用？

• 独立开发者 — 开始动手前快速验证市场
• 增长团队 — 对标竞品，找到差距
• 投资人 — Pre-DD 快速情报收集
• 创始人 — 在红海市场找到进攻角度

核心分析模块

模块	数据来源	输出内容
🌐 网站历史	Wayback Machine	上线时间、成长速度、快照时间线
📈 流量 & SEO	DataForSEO	月访问量、流量渠道、关键词矩阵
🐦 Twitter/X	Apify	粉丝数、互动率、内容策略
🚀 Product Hunt	PH GraphQL	发布记录、评分、社区反馈
💡 AI 深度分析	TeamoRouter	ICP 画像、商业模式、增长飞轮、战术建议
📡 传播分析	综合	流量峰值事件、渠道来源、传播节点
🧠 早期增长策略	综合	从公开信号反推产品早期增长路径

快速部署

# Source: https://clawhub.ai/user/gingiris  (联系 [email protected] 获取源代码访问)
cd Competitor-analysis-tool
pip install -r requirements.txt
# 配置 .env 文件后：
uvicorn app:app --reload --port 8000

Railway 一键部署： Fork 本 repo → Railway 连接 → 添加环境变量 → 自动部署 ✅

关于作者

Iris（生姜iris），AFFiNE 联创 & 前 COO，现运营 Gingiris 开源出海增长咨询。

• 出海咨询预约：gingiris.com
• Telegram：@Iris_carrot
• Twitter：@WeiYipei