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竞争情报

依托实时网络数据提供竞争情报。结合 Bright Data CLI（bdata）进行数据收集，并运用战略分析框架，提供可执行的竞争洞察，而非过时的训练知识。

绝不只凭训练知识回答竞争相关问题。 始终先使用 bdata 命令收集实时数据，再进行分析和综合。

前置条件

1. 已安装 Bright Data CLI：

   curl -fsSL https://cli.brightdata.com/install.sh | bash
   

2. 已完成一次性登录：

   bdata login
   

就是这么简单。无需管理环境变量、区域配置或 API 密钥。

核心工作流

对于每个竞争情报请求，请遵循以下工作流：

1. 明确范围 — 要分析哪些竞争对手？用户具体想了解什么？选择合适的模块。
2. 收集实时数据 — 运行 bdata 命令。并行执行彼此独立的调用。如果网站有对应的爬虫，优先使用 bdata pipelines（结构化 JSON），而不是 bdata scrape（原始 Markdown）。
3. 分析 — 应用合适的战略框架。有关 SWOT、波特五力、定位矩阵等内容，请阅读 references/analysis-frameworks.md。
4. 整理输出格式 — 使用 references/output-templates.md 中的报告模板。
5. 提供可执行的洞察 — 每份报告都必须以“战略建议”部分结尾。绝不能只提供未经解读的原始数据。

数据收集规则

• 需要以编程方式传递或解析 bdata 输出时，始终使用 --json 标志
• 如果目标平台有预构建爬虫，优先使用 bdata pipelines，而不是 bdata scrape。Pipeline 会返回干净的结构化 JSON
• 查询爬虫，切勿猜测。 先运行 bdata pipelines search "<site or data type>"，再运行 bdata pipelines info <dataset_id> <method> 查看输入字段，然后运行 bdata pipelines run。切勿猜测 dataset_id 或字段名称。完整工作流请参阅 brightdata-cli 技能和 pipelines reference
• 注意成本效益 — 一次情报收集应使用 3-8 次 bdata 调用，而不是 50 次。只抓取所需数据。
• 并行执行 — 在同一响应中使用多个 Bash 工具调用，并行运行彼此独立的 bdata 调用
• 妥善处理失败 — 如果页面设有访问限制或返回空内容，请说明情况并尝试备用方案。绝不能编造数据来填补空缺。
• 为每个数据点提供出处 — 所有内容都应附上来源 URL。用户必须能够核实。

如需了解情报需求与 bdata 命令之间的完整对应关系，请阅读 references/data-source-guide.md。

如需了解如何将原始数据解读为战略信号，请阅读 references/industry-signals.md。

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分析模块

1. 竞争对手概览

适用场景：用户要求分析、剖析或了解某个特定竞争对手。

数据收集：

# Step 1: Discover competitor's website and recent news
bdata search "[competitor name]" --json

# Step 2: Scrape key pages (run in parallel)
bdata scrape [competitor-url]              # Homepage — positioning, messaging
bdata scrape [competitor-url]/pricing      # Pricing tiers and model
bdata scrape [competitor-url]/about        # Team, mission, history (try /about, /about-us, /company)

# Step 3: Structured data enrichment (if URLs available)
bdata pipelines search "crunchbase company"      # Funding, investors, employee count
bdata pipelines search "linkedin company"        # Employee count, growth, locations
bdata pipelines info <dataset_id> collect_by_url
bdata pipelines run <dataset_id> collect_by_url "[company-url]"

分析：综合信息，形成结构化画像。识别其定位、目标受众、核心主张、优势和弱点。如果已有相关背景信息，则与用户的产品进行比较。

输出：使用 references/output-templates.md 中的“竞争对手概览”模板。

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2. 定价情报

适用场景：用户希望比较定价、了解定价模式或寻找定价定位机会。

数据收集：

# Scrape pricing pages for each competitor (run in parallel)
bdata scrape [competitor-a-url]/pricing
bdata scrape [competitor-b-url]/pricing
bdata scrape [competitor-c-url]/pricing

# For e-commerce products: find the retailer's product scraper first
bdata pipelines search "[retailer] product"
bdata pipelines run <dataset_id> collect_by_url "[product-url]"

# Supplementary: third-party pricing breakdowns
bdata search "[competitor] pricing review" --json

分析：从各个页面提取方案名称、价格、功能列表和限制。整理为标准化的比较矩阵。识别定价模式类型（按席位计费、按使用量计费、免费增值、仅面向企业）。标记定位信号并提出机会建议。

输出：使用 references/output-templates.md 中的“定价情报”模板。

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3. 评论情报

使用时机：用户想了解客户情绪、发现竞争对手的痛点，或找出可利用的差距。

数据收集：

# Find review pages via search
bdata search "[competitor] site:g2.com" --json
bdata search "[competitor] site:capterra.com" --json

# Scrape review pages
bdata scrape [g2-url]
bdata scrape [capterra-url]

# Structured review data (use when direct URLs are available)
bdata pipelines search "[platform] reviews"      # e.g. maps, app store, marketplace
bdata pipelines info <dataset_id> collect_by_url # check required fields
bdata pipelines run <dataset_id> collect_by_url "[review-page-url]"

分析：将情绪分类为正面／中立／负面。提取最受好评的功能、最常见的投诉和功能请求。找出比较类提及（“从 X 转来”“比 Y 更好”）。投诉是用户定位自身产品的机会。

输出：使用 references/output-templates.md 中的 Review Intelligence 模板。

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4. 招聘信号分析

使用时机：用户想从竞争对手的招聘模式推断其战略方向。

数据收集：

# Find LinkedIn company page
bdata search "[competitor] linkedin company" --json

# Get structured job listings
bdata pipelines search "linkedin job listings"
bdata pipelines info <dataset_id>                # pick a method, check its fields
bdata pipelines run <dataset_id> <method> "[linkedin-company-url]"

# Fallback: scrape careers page directly
bdata search "[competitor] careers" --json
bdata scrape [careers-url]

分析：按部门对职位分类。分析招聘速度（扩张、稳定或收缩）。从职位描述中识别技术信号。寻找地域扩张信号。解读职位资历组合（招聘领导者 = 启动新计划；招聘 IC = 扩大现有团队）。

输出：使用 references/output-templates.md 中的 Hiring Signal Analysis 模板。

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5. 内容与 SEO 竞争

使用时机：用户想了解竞争对手的内容策略，或针对特定关键词的搜索定位。

数据收集：

# Check SERP rankings for target keywords (run in parallel)
bdata search "[keyword 1]" --json
bdata search "[keyword 2]" --json
bdata search "[keyword 3]" --json

# Estimate competitor's indexed content
bdata search "site:[competitor.com]" --json

# Scrape blog/content pages
bdata scrape [competitor-url]/blog
bdata scrape [top-ranking-article-url]

分析：梳理哪些竞争对手针对哪些关键词排名。估算内容数量和发布频率。找出每个竞争对手重点投入的主题集群。发现内容空白——没人能充分覆盖、用户可以抢占的主题。

输出：使用 references/output-templates.md 中的 Content & SEO Battle 模板。

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6. 市场格局图

使用时机：用户想了解市场中的所有参与者、寻找市场空白，或梳理竞争格局。

数据收集：

# Discover players via multiple search queries (run in parallel)
bdata search "[industry] companies" --json
bdata search "best [product category] tools" --json
bdata search "[product category] alternatives" --json

# Scrape category/comparison pages
bdata scrape [g2-category-url]

# Quick snapshot of each discovered competitor
bdata scrape [competitor-1-url]
bdata scrape [competitor-2-url]
# ... for each key player (limit to top 8-10)

# Enrich key players with funding/size data
bdata pipelines search "crunchbase company"
bdata pipelines run <dataset_id> collect_by_url "[crunchbase-url]"

分析：按层级对参与者分类（企业级、中端市场、中小企业、开源）。绘制定位图（例如，价格与功能广度）。找出市场空白——服务不足的细分市场，或尚无人占据的定位。记录市场趋势、新进入者和整合信号。

输出：使用 references/output-templates.md 中的 Market Landscape Map 模板。

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多模块分析

当用户要求进行全面的竞争分析（例如，“完整竞争作战卡”“深入分析”“董事会会议准备”）时，组合多个模块：

1. 先为每个竞争对手制作 Competitor Snapshot
2. 添加 Pricing Intelligence 进行比较
3. 添加 Review Intelligence 了解客户情绪
4. 可选添加 Hiring Signals 和 Content & SEO，深入分析战略
5. 将所有内容汇总到 references/output-templates.md 中的 Executive Summary 模板

制作完整竞争作战卡时，使用 Competitive Battlecard 模板。

选择合适的模块

用户说……	使用模块
“分析 [competitor]”“告诉我 [company] 的情况”	Competitor Snapshot
“比较定价”“[X] 的价格是多少”	Pricing Intelligence
“客户怎么看”“[X] 的评论”“痛点”	Review Intelligence
“他们在招聘什么职位”“职位发布”“他们正在扩展到哪里”	Hiring Signal Analysis
“他们的排名如何”“他们的内容策略”“SEO”	Content & SEO Battle
“有哪些参与者”“市场格局”“竞争格局”	Market Landscape Map
“完整竞争作战卡”“深入竞争分析”“董事会准备”	多模块（组合全部模块）

输出质量标准

1. 每个数据点都必须附带来源 URL——不得出现未标明来源的说法
2. 将事实与分析分开——清楚区分抓取的数据和 Claude 的解读
3. 以“接下来呢？”收尾——每份报告都必须给出可执行的战略建议
4. 如实说明数据缺口——如果数据不可用，请明确说明。切勿将训练知识冒充实时数据来填补缺口。
5. 标注分析日期——注明“数据收集日期：[date]”，让用户了解数据的新鲜度