Competitive Product Research

双轨竞品研究:体验基准+战略诊断,输出可追溯报告

安装使用

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帮我安装这个 AI Skill:Competitive Product Research。
它的用途是:双轨竞品研究:体验基准+战略诊断,输出可追溯报告
完整的 Skill 内容见:https://321skill.com/skills/competitive-product-research-x-7/raw/index.md
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提示词包含完整的 Skill 内容链接,AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。

使用示例

'帮我分析一下 Notion 和 Obsidian 这两款产品的竞品情况,从用户体验和战略两个维度来,输出一份可追溯的 HTML 报告。' 它会先引导你依次评估 8 个 UX 维度(如信息架构、任务效率),再完成 SWOT 和五力模型分析,最后自动生成带来源标记的对比报告,你可以直接保存为 HTML 文件分享给团队。

介绍

产品经理和市场研究人员在做竞品分析时,常常面临两个痛点:一是体验评价主观、缺乏结构化维度,二是战略分析停留在表面、缺乏系统框架。这个 Skill 将竞品研究拆解为双轨并行——体验基准测试覆盖 8 个 UX 维度(信息架构、任务流、视觉一致性、反馈机制等),战略诊断则整合 SWOT、五力模型、PESTLE 等经典工具,帮助用户从用户视角和商业视角同时穿透竞品。所有分析结果会生成带来源标记的 HTML 或 Markdown 报告,便于团队协作和后续迭代。

使用方式很简单:向 AI 输入目标竞品名称或 URL,并指定分析范围(如只做体验对比或只做战略诊断,或两者都做)。AI 会依次引导你完成每个维度的打分和评论,最后自动汇总成结构化报告。如果有多款竞品,可以一次性输入,AI 会生成对比矩阵。报告中的每个结论都标注了数据来源(如截图、用户评价原文、财报数据等),方便回溯验证。

这个 Skill 特别适合产品经理、营销策略人员和商业分析师,尤其是那些需要定期输出竞品周报、月报,或者在新产品立项前做深度拆解的场景。对于需要向高层或客户汇报的团队,可追溯的报告也大大提升了说服力。如果你同时负责多个产品线,还可以利用这个 Skill 建立统一的竞品分析模板,减少重复劳动。

建议在使用前先准备好竞品的基础信息(如产品名称、版本号、发布日期),以及可获取的用户评价渠道(如 App Store 评论、社交媒体讨论)。注意,这个 Skill 侧重于结构化分析框架的引导,最终的洞察质量仍取决于你输入的原始资料质量——如果竞品信息过于碎片化,建议先手动搜集一轮。另外,战略诊断中的 PESTLE 分析需要结合宏观数据,AI 可能无法实时获取最新政策或经济数据,建议使用时进行交叉验证。

核心特点

与其他竞品分析类 Skill 不同,这个 Skill 强制要求双轨并行(体验 + 战略),且每个结论都要求标注来源,输出格式为可追溯的 HTML/Markdown 报告,而非零散的聊天记录,适合团队协作和归档。

注意事项

不适合需要实时数据抓取(如自动爬取竞品价格、销量)或大规模自动化竞品监控的场景,它更偏向于人工引导的结构化分析。

常见问题

这个竞品分析 Skill 能自动抓取竞品数据吗?

不能自动抓取,需要你提供竞品名称、URL 或相关材料,AI 会引导你进行结构化分析并生成报告。

支持同时分析多个竞品吗?

支持,输入多个竞品名称后,AI 会生成对比矩阵,并分别输出体验和战略维度的差异。

给 AI 助手的安装指引

如果你的 AI 编程助手(Claude Code、Cursor、TRAE 等)能看到这个页面,把下面这段发给它即可自动完成安装:

请访问 https://321skill.com/skills/competitive-product-research-x-7/raw/index.md 读取 Competitive Product Research 的原始 Skill 定义(Markdown 格式),按其中说明在我的环境里完成安装和配置。