竞品分析

research-ops 是面向 ECC 现状研究的 evidence-first 工作流。可用于查找最新事实、比较方案、补充个人或公司信息，并基于公开证据和本地上下文输出建议。它作为 Web 研究、引用管理和可重复决策支持的路由层来使用。

market-research 技能可帮助你产出有来源支撑、可用于决策的市场、竞争对手、基金和技术趋势研究。适用于市场规模测算、竞争分析、投资尽调和假设验证。它强调最新证据、清晰结论，以及将事实、推断和建议分开呈现。

exa-search 是一个面向 Exa MCP 的技能，适合做最新的网页检索、代码示例查找、公司情报、人物查询和快速来源发现。适用于需要信息时效性和证据支撑的场景，也适合想要一份实用的 exa-search 使用指南来覆盖实时搜索、基于工具的回答和网页研究流程时使用。

deep-research 技能可借助 firecrawl 和 exa MCP 工具，把宽泛问题转化为有来源支撑的网络调研结果。适合用来对比信息源、综合结论，并生成带引用的报告，用于竞品分析、技术评估、尽职调查以及其他需要证据支撑的决策。

使用 market-sizing-analysis skill，基于 top-down、bottom-up 和 value-theory 方法，构建结构化的 TAM、SAM、SOM 估算。内容涵盖安装判断所需的使用场景、关键文件、输入项、工作流，以及面向 startup 市场规模测算和 Data Analysis 的实际用法。

competitive-landscape 可帮助智能体使用 Porter's Five Forces、Blue Ocean 思维和定位图，开展结构化竞争分析，用于评估市场结构、差异化空间与可防御定位，适合初创公司、GTM 规划和融资准备等场景。

seo-audit 是一项结构化的 SEO 审核技能，用于诊断抓取可达性、索引收录、技术问题、页面优化和内容层面的异常。它能帮助代理先获取网站背景信息，按清晰的审核顺序推进，避免对 schema 做出缺乏依据的判断，并将发现整理为有优先级的行动计划。

customer-research 可帮助智能体以结构化方式开展客户研究，提供两种模式：分析现有资料，或从公开来源寻找信号。可用于提炼主题、引述、JTBD、痛点、触发因素和证据，支持 UX Research、产品决策与信息传达优化。

competitor-alternatives 可帮助团队创建面向 SEO 的 alternatives 页面和 vs 页面，具备清晰结构、真实权衡说明与可复用模板。内容涵盖四种页面格式、建议优先阅读的关键文件、产品营销语境检查，以及用于稳定产出竞品对比内容的实用工作流。

使用 market-segments 来识别 3-5 个不同的客户细分，涵盖人口统计特征、待完成任务（jobs-to-be-done）、痛点、期望结果和产品匹配度。它适用于 Market Research、目标受众选择、新市场评估，以及更清晰的细分决策。

使用 beachhead-segment 为产品发布识别首个滩头市场细分。它会从痛点强度、付费意愿、可赢份额和转介绍潜力等维度评估各个细分市场。可用于 beachhead-segment 的战略规划、初始市场进入，以及选择首个客户细分。

用于结构化 SWOT 分析并输出可执行建议的 swot-analysis 技能。适合用于战略评估、竞争分析，以及产品或业务定位场景，尤其当你需要清晰区分内部因素与外部环境时。

porters-five-forces 技能可帮助你评估竞争对手之间的竞争强度、供应商议价能力、买方议价能力、替代品威胁和新进入者威胁。 当你需要从结构化视角看待市场吸引力、定价压力和盈利壁垒时，可将其用于 Competitive Analysis 场景下的 porters-five-forces 分析。

ansoff-matrix 技能将增长问题转化为结构化的 Ansoff Matrix 分析，服务于战略规划。它会结合真实的市场、产品和约束条件，对市场渗透、市场开发、产品开发和多元化进行比较，帮助你厘清增长选项、权衡取舍和下一步行动。

使用 analyze-feature-requests 技能，按主题、战略契合度、影响、投入和风险来分析并排序功能请求。可用于审阅客户反馈、梳理 backlog、做出有依据的产品决策；在对比不同竞争对手的需求时，也可使用 analyze-feature-requests 进行 Competitive Analysis。

positioning-ideas 通过先梳理竞品，再生成带有理由说明的战略性定位表述，帮助你头脑风暴出有差异化的产品定位思路。它适合 Product Marketing、创始人和市场人员，用来快速探索定位、发现竞品空白，并找到更清晰的传播切入点。

sentiment-analysis 技能可将用户反馈转化为分群级洞察、情绪评分、JTBD 和产品影响分析。它适用于评论、问卷、支持工单或社媒聆听中的 Data Analysis 场景；当你需要的是一份实用的 sentiment-analysis 指南，而不是泛泛的正负面判断时，就该用它。

competitor-analysis 帮你梳理市场、识别 5 个直接竞争对手，并比较定位、定价、功能、优势、劣势和差异化机会。适用于竞品研究、竞争简报、上线准备，或在需要可直接用于决策的洞察时进行 competitor-analysis / 竞争分析。

ideal-customer-profile 技能可将调研和问卷数据转化为可直接用于决策的 ICP，结合人口统计、行为、JTBD 和需求进行分析。可用它来定义理想客户、分析 PMF 调研、对比细分人群，并优先排序产品、销售、营销或客户成功工作。

competitive-battlecard 可帮助你为某个指定竞争对手制作可直接用于销售的 battlecard，涵盖定位、功能对比、异议处理以及赢/输局面表述。适用于竞争分析、销售赋能和内部准备等场景，尤其当你需要一个实用答案来回答“为什么选我们而不是 competitor X？”时。

huggingface-best 技能通过查看 Hugging Face 基准排行榜，并结合设备限制和模型大小进行筛选，帮助你为具体任务找到最合适的模型。适用于编码、推理、聊天、OCR、RAG、语音、视觉或多模态场景下的模型推荐，尤其是在你需要一份实用的候选清单，而不是泛泛的模型列表时。

hv-analysis 是一项横向-纵向研究技能，可将产品、公司、概念、技术或个人转化为结构化分析报告。适合用于深度研究、竞品比较和可直接交付的报告输出，尤其是在你需要用 hv-analysis 做 Data Analysis 或打磨成 PDF 工作流时。

seo-drift 是一个 GitHub 技能，用于持续跟踪 SEO 关键页面元素、对比基线，并在部署、CMS 编辑或模板变更后及时发现回归问题。当你需要明确判断是否有内容被破坏时，可将 seo-drift 技能用于 SEO 内容、技术型页面检查，以及实际的 seo-drift 使用场景。

seo-dataforseo 通过 DataForSEO MCP server 将 Claude 连接到实时 SEO 数据，可用于 SERP 检查、关键词研究、反向链接、页面分析、竞品研究、商家信息和 AI 可见性追踪。它最适合需要真实搜索证据、清晰安装指引以及实用 seo-dataforseo 用法的数据驱动工作流。