startup-competitors

初创企业竞争对手

深入的竞争情报分析，超越表面层面的概况。利用真实网络数据，生成可执行的竞争应对卡片、定价格局分析和战略弱点图谱。

工作原理

INTAKE → RESEARCH (3 sequential waves) → SYNTHESIS → BATTLE CARDS

流程重点明确：了解产品，从 3 个维度深入研究竞争对手，综合研究结果，并生成可执行的输出。典型运行时长：在 Claude Code 中为 15-25 分钟（并行 Agent），在 Claude.ai 中为 30-45 分钟（顺序执行）。

语言

默认输出语言为英语。如果用户使用其他语言，或明确指定了某种语言，则所有输出均使用该语言。

---

阶段 0：恢复检查

首先，检查工作目录或项目子目录中是否存在由此技能创建的 PROGRESS.md（技能名称字段为 startup-competitors）。如果存在，请阅读并从最后一个未完成的阶段继续。告知用户：“我找到了之前会话的进度记录。你已完成[阶段]。现在从[下一阶段]继续。”

如果不存在进度文件，或者找到的文件属于其他技能，则从阶段 1 开始。

---

阶段 1：信息收集

简短且聚焦——提问 1-2 轮，不进行冗长访谈。目标是收集足够的信息，以开展有针对性的研究。

检查之前的 startup-design 工作

提问前，检查此项目是否已完成 startup-design 会话。在工作目录或子目录中查找以下文件：

• 01-discovery/competitor-landscape.md — 竞争对手概况和分析
• 01-discovery/market-analysis.md — 市场规模、趋势和监管情况
• 01-discovery/target-audience.md — 客户画像和痛点
• 00-intake/brief.md — 产品描述和背景信息

如果这些文件存在，请阅读并将其中的数据作为起点：

• 从简报中提取产品描述、目标市场和已知竞争对手
• 将 competitor-landscape.md 中的竞争对手列表作为深入分析的起点（startup-design 会对 5-8 个竞争对手进行浅层概况分析；此技能会对每个竞争对手展开深入研究）
• 从 market-analysis.md 中提取市场规模和趋势，为竞争格局提供背景信息
• 利用 target-audience.md 中的客户痛点，聚焦挖掘最重要的用户情绪反馈

告知用户：“我找到了之前 startup-design 会话的数据。我会以此为起点，深入开展竞争分析。”

如果 startup-design 文件提供的信息足够，则完全跳过信息收集访谈，直接开始研究。

需要询问的内容（如果没有已有数据）

第 1 轮——基本信息：

• 你的产品/创意是什么？（一句话即可）
• 它解决什么问题，面向哪些人？
• 你所在的市场/类别是什么？
• 你已经知道哪些竞争对手吗？（名称、URL）

第 2 轮——进一步明确（仅在需要时）：

• 你的目标地理区域/市场是什么？
• 你的定价模式或价格区间是什么？
• 你认为自己的关键差异化优势是什么？

不要进行过多访谈。如果用户一开始就给出了清晰的描述，直接开始研究即可。竞争分析本身会揭示重要信息。

输出

保存到 {project-name}/intake.md——简要总结产品、市场和已知竞争对手。如果基于 startup-design 数据开展工作，请注明使用的源文件。项目名称应根据产品/市场确定（采用 kebab-case，例如 ai-email-assistant）。

创建 {project-name}/PROGRESS.md，其中包含：项目名称、技能名称（startup-competitors）、开始日期、语言、研究模式（实时 / 基于知识）和阶段检查清单。每完成一个阶段后更新该文件。如果之前的会话已创建 PROGRESS.md，则从最后一个未完成的阶段继续。

第 1.5 阶段：研究深度评估

完成信息收集后，评估市场复杂度，并向用户给出研究深度建议。

参考： 阅读 references/research-scaling.md，了解复杂度评分矩阵、层级定义、波次配置和用户沟通模板。

流程

1. 根据收集的信息为三个因素评分：市场广度（1-3）、已知竞争对手（1-3）、地理范围（1-3）
2. 将分数相加（范围为 3-9），并映射到相应层级：轻量（3-4）、标准（5-7）、深入（8-9）
3. 向用户展示研究深度表格（准确模板见 research-scaling.md）
4. 等待用户回复：light、deep，或接受建议的 ok
5. 在 PROGRESS.md 中记录所选层级

所选层级决定第 2 阶段中每轮的 Agent 数量，以及每个 Agent 的搜索轮数。各层级的准确波次配置见 research-scaling.md。

---

第 2 阶段：研究

依次开展三个研究波次，从不同角度分析竞争格局——每个波次中的 Agent 并行运行。三个波次共同构成 360 度全景视图。

环境检测

检查是否可以使用 Agent 工具：

• Agent 工具可用（Claude Code）： 在每个波次中并行启动所有 Agent。这样更快。
• Agent 工具不可用（Claude.ai、web）： 按相同模板依次开展研究。研究深度相同，只是速度较慢。

网页搜索

此技能需要使用 WebSearch 获取真实数据。如果 WebSearch 不可用或遭到拒绝，则切换到基于知识的模式：使用训练数据，为所有发现标注 [Knowledge-Based — verify independently]，并将置信度评级下调一级。

参考： 开始任何波次前，请阅读 references/research-principles.md。该文档定义了来源质量层级、交叉验证规则以及数据缺口的处理方式。

波次 1：竞争对手概况与定价情报

参考： 阅读 references/research-wave-1-profiles-pricing.md，了解 Agent 模板。

两个 Agent（或分为两个依次执行的部分）：

A1：竞争对手深度分析 — 找出并分析 5-8 个直接竞争对手，以及 2-3 个相邻解决方案（更广泛的平台、人工替代方案，以及来自相邻类别、争夺相同预算的工具）。逐一了解其产品、功能、团队规模、融资情况、发展势头信号、优势和弱点。不要只看营销页面，还要查看评论、招聘信息和融资数据。

A2：定价情报 — 对每个竞争对手进行逆向定价分析。不只是“每月收费 $49”，还要了解：其价值指标是什么（按席位、按用量还是固定价格）？各档位如何区分？采用了什么定价心理策略（锚定、诱饵、魅力定价）？转换成本有多高（技术、合同或情感层面）？按档位建立对比表。

波次 2：客户情绪挖掘

参考： 阅读 references/research-wave-2-sentiment-mining.md，了解 Agent 模板。

两个 Agent（或分为两个依次执行的部分）：

B1：评论挖掘 — 挖掘每个竞争对手在 G2、Capterra、TrustRadius、Product Hunt 和 App Store 上的评论。提取规律：用户称赞什么？抱怨什么？希望增加哪些功能？按竞争对手和痛点主题整理，并附上原文引述。

B2：论坛与社区挖掘 — 挖掘 Reddit、Indie Hackers、Hacker News、Quora 和细分社区。查找：对现有工具的抱怨、“你们用什么来做 X？”类帖子、迁移经历以及变通方案讨论。建立一份用语图谱，收录客户描述问题和诉求时使用的确切措辞。识别流失信号，了解用户为何离开各个竞争对手。

第 3 波：GTM 与战略信号

参考： 阅读 references/research-wave-3-gtm-signals.md 获取 Agent 模板。

两个 Agent（或两个连续区块）：

C1：市场进入分析 — 对每个竞争对手，分析其主要获客渠道、销售方式（自助式还是销售主导）、内容策略（博客发布频率、主题、质量）、社交媒体表现、付费广告信号和合作策略。构建渠道机会图，展示各渠道中竞争对手的饱和程度与机会。

C2：战略与增长信号 — 融资轨迹（轮次、投资者、时间）、招聘模式（工程岗位占比高 = 正在构建，销售岗位占比高 = 正在扩张，支持岗位占比高 = 遇到困难）、内容/SEO 覆盖范围（他们在哪些关键词上排名靠前，哪些领域存在空白）、来自更新日志和公开声明的产品路线图信号。识别各竞争对手占据的内容支柱，以及无人能充分覆盖的主题。

---

研究后检查点

全部三波研究完成后、综合分析前，向用户简要介绍研究发现：分析了多少家竞争对手、主要客户痛点主题、最值得关注的战略信号（融资、招聘、GTM 模式）。询问：“这是否符合您的预期？在我进行综合分析前，有没有要添加或移除的竞争对手？”

只用一条消息——这是快速对齐检查，不是完整报告。

---

第 3 阶段：综合分析

参考： 阅读 references/research-synthesis.md 获取综合分析流程和竞争策略卡模板。

检查点之后，将原始发现综合为战略成果。这一步才是真正创造价值的环节——它不是汇报，而是跨数据源寻找模式。

如何进行综合分析

综合分析能将原始竞争对手数据转化为策略——这是推理，而非排版。动笔之前，深入思考各项发现如何相互关联：只有将定价缺口与反复出现的客户投诉及招聘信号联系起来，定价缺口才有意义。这是分析中杠杆效应最高的思考环节；如果模型支持扩展思考，请在此投入。然后有条理地完成以下步骤：

1. 写任何内容前，先阅读所有原始文件
2. 跨波次关联发现：定价缺口 + 客户投诉 + 招聘信号 = 战略机会
3. 找出不同来源之间的矛盾，并说明应当信任哪一方
4. 为每项重要结论评定置信度（高 / 中 / 低）
5. 提炼战略影响——不只是事实，还要说明这些事实意味着什么
6. 将原始文件中的所有数据缺口汇总到 competitors-report 中专门的“数据缺口与研究局限”部分——每项分析都有盲点，明确说明这些盲点有助于避免过度自信
7. 纳入相邻解决方案（更广泛的平台、手动替代方案、相邻类别的工具）——客户并非只在直接竞争对手之间做选择，他们也会选择相邻领域中“够用”的方案

输出文件

每个交付文件都必须以标准化标题开头：# {Title}: {product}，后接 *Skill: startup-competitors | Generated: {date}*。每个交付文件都必须以「红旗」「黄旗」和「来源」章节结尾。

{project-name}/competitors-report.md — 主要交付文件：

• 执行摘要（用 5 句话概述竞争格局）
• 市场集中度评估（分散 / 整合中 / 垄断）
• 各研究维度的关键发现
• 战略机遇（竞争切入点）
• 战略风险（应避免的领域）
• 竞争护城河评估（网络效应、转换成本、数据护城河、品牌、规模）
• 数据缺口与研究局限（必填 — 汇总所有原始文件中的相关内容）
• 红旗和黄旗

{project-name}/competitive-matrix.md — 功能对比表：

• 功能为行，竞争对手为列
• 评级：强 / 适中 / 弱 / 缺失
• 突出显示没有任何竞争对手能够很好满足的需求
• 包含你的产品（或在产品发布前使用占位符）

{project-name}/pricing-landscape.md — 专项定价分析：

• 对比所有竞争对手的各层级定价
• 价值指标分析（各家按什么收费，以及收费原因）
• 定价心理分析（锚定、诱饵、免费增值策略）
• 价格定位图（坐标轴：价格与功能深度）
• 定价空白 — 尚有定位空间之处
• 转换成本矩阵（按竞争对手列出：技术、合同、情感层面）

{project-name}/battle-cards/{competitor-name}.md — 每个竞争对手各一份：

• 单页格式：对方是谁、优势、弱点
• 如何赢过对方（具体话术要点）
• 对方何时会胜过你（坦诚说明）
• 客户异议及回应
• 可利用的关键弱点
• 流失信号（其客户离开的原因）

原始数据

将原始研究文件保存在 {project-name}/raw/ 目录中以供参考：

• competitor-profiles.md
• pricing-intelligence.md
• review-mining.md
• forum-mining.md
• gtm-analysis.md
• strategic-signals.md

---

第 3.5 阶段：研究验证

综合分析完成且所有交付文件写入后，执行一次验证。

参考： 阅读 references/verification-agent.md，了解完整的验证流程、通用检查项和特定技能检查项。

流程

1. 启动 Agent V1：验证 — 它会读取所有交付文件，并检查：未标注的主张、内部矛盾、置信度评级的一致性、缺失的数据缺口、缺失的标记、过时数据，以及重复来源造成的虚假佐证
2. V1 还会执行 startup-competitors 专项检查：战斗卡片与报告的一致性、矩阵与档案的匹配情况、定价概览与档案的一致性，以及各交付文件之间的连贯性
3. V1 生成 {project-name}/verification-report.md
4. 如果发现严重问题： 暂停并向用户展示问题。询问：先修复，还是按当前状态继续？
5. 如果只有警告/信息项： 显示一行摘要

在 Claude.ai 中或无法使用 Agent 工具时，请在主对话中按照相同流程自行执行验证检查。

诚实准则

参考： 阅读 references/honesty-protocol.md，了解完整准则和反模式详情。

只有诚实的竞争情报才有用。核心规则同样适用（标注主张、量化数据、声明信息缺口），此外还需遵守以下竞争情报专属要求：

1. 不吹捧。 如果竞争对手在某方面客观上更优秀，就直说。忽略竞争对手优势的作战卡片，在真实销售对话中毫无用处。
2. 标注主张。 使用 [Data]、[Estimate]、[Assumption]、[Opinion] 标签。绝不把猜测说成事实。
3. 量化数据。 写“ARR 为 1200 万美元，同比增长 40%”，而不是“他们增长很快”。
4. 注明日期。 标记超过 12 个月的数据。
5. 声明信息缺口。 “数据缺口：未能找到有关 [X] 的可靠数据”始终胜过编造信息。
6. 指出危险信号。 如果竞争格局十分严峻，就直说。
7. 质疑确认偏误。 如果研究结果印证了创始人已有的看法，就深入探究。寻找能够推翻该看法的证据。

完整的反模式表（共 6 项）和详细准则请参阅 references/honesty-protocol.md。

---

参考文件

只阅读当前阶段所需的内容。

文件	阅读时机	约行数	用途
honesty-protocol.md	会话开始时	约 72	完整的诚实准则和反模式
research-principles.md	开始第 2 阶段前	约 54	来源质量、交叉引用和数据缺口
research-wave-1-profiles-pricing.md	执行第 1 轮时	约 186	资料与定价的 Agent 模板
research-wave-2-sentiment-mining.md	执行第 2 轮时	约 189	评论与论坛挖掘的 Agent 模板
research-wave-3-gtm-signals.md	执行第 3 轮时	约 192	GTM 与战略信号的 Agent 模板
research-synthesis.md	所有轮次完成后	约 231	如何综合研究结果及作战卡片模板
research-scaling.md	完成信息收集后、第 2 阶段前	约 106	复杂度评分、层级定义和轮次配置
verification-agent.md	综合研究结果后	约 126	验证准则、通用检查与技能专属检查