Communitygithub.com

基准测试方法论

在完成竞争平台分析并生成分层竞争组合后使用。它从九个加权维度(定位、品牌声音、视觉工艺、服务包装、证据、企业就绪性、思想领导力、定价、客户战略张力)对每个竞争对手进行评分。

基准测试方法论 是什么?

该技能用于将已圈定的竞争组合转化为可比较且可辩护的分数。它通过九个明确的1-5分评分标准和统一的档案卡,确保评分的一致性——相同的证据应为任何竞争对手赢得相同的分数。技能首先要求建立客户定位简报,包含战略张力(客户目标空白空间的两个轴)和差异化因素。九个维度具有不同权重,其中维度9始终是客户的战略张力,两个极点必须分别评分和报告,不得平均。数据收集按信号成本递增顺序进行,从竞争对手网站开始,到内容渠道结束。技能强调偏见控制,如反对单一综合得分、区分宣称与验证、以及跨组合校准。输出是每个竞争对手的档案卡,包含维度得分、张力图和为客户提供的可执行洞察,为生成竞争报告结构做准备。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/benchmark-methodology

在你喜欢的 AI 中提问

打开一个已预加载此 Agent Skill 的新对话。

文档

基准测试方法论 是做什么的?

使用此技能,将圈定的竞争组合转化为可比较、可辩护的分数。每个竞争对手在相同的九个维度上接受评估,使用明确的1-5分评分标准,并统一记录在档案卡中。一致性是关键:只有当相同的证据能为任何竞争对手赢得相同分数时,分数才是有用的。

何时激活

  • 来自竞争平台分析的、已圈定并分层的竞争组合已准备好进行评分。
  • 需要跨竞争对手的可比较、基于证据的分数——而非凭直觉的排名。
  • 客户的战略张力(定义其目标空白空间的一对轴)已经确立。
  • 准备生成档案卡,以便在竞争报告结构中汇编。

客户定位简报(首先确立)

在评分之前,先确立客户的定位简报。它提供:

  • 战略张力 — 两个轴(例如,可记忆性 × 可雇佣性),其交点定义了客户的目标空白空间。维度9始终是客户命名的张力;分别报告两个极点,切勿取平均值。
  • 差异化因素 — 构成客户护城河的因素。这决定了哪些维度对客户的定位论证最为重要。
  • 品牌平衡 — 不同战略重点的预期组合。战略建议不得在不注明的情况下打破这种平衡。

为何选择这些维度

客户是在一个跨越两个极点的特定张力上竞争,而非服务广度。这些维度的权重反映了这一护城河。两个维度——张力的极点——被分别评分,绝不取平均值,因为客户的战略问题恰恰在于竞争对手是否能同时实现两者。

九个维度(附权重)

权重用于指导综合重点,而非单一的混合得分(避免虚假的综合得分——参见偏见控制)。总和 = 100%。

  1. 定位清晰度与独特性 (18%) — 工作室的定位是否明确、可拥有、且一目了然?还是泛泛而谈?
  2. 品牌声音/语言独特性 (15%) — 文案是否具有可拥有的基调,还是可互换的机构套话?
  3. 视觉识别与网站工艺 (15%) — 视觉系统的质量与所有权;网站作为工艺的证明。
  4. 服务产品与包装 (12%) — 产品化且清晰易懂(命名的冲刺/审计)还是模糊不清。包装成熟度。
  5. 证据与可信度 (12%) — 命名的客户、量化的成果、案例研究的深度。超越声明的证明。
  6. 企业就绪性/商业成熟度 (10%) — 表明他们能够承接并保持SaaS/金融科技/B2B/企业级工作的信号(流程、标识、规模、合同)。
  7. 思想领导力/内容存在感 (8%) — 自有的观点:文章、演讲、通讯、框架。深度胜于数量。
  8. 定价透明度与参与模式 (5%) — 定价/参与模式是否清晰易懂?产品化 vs 定制 vs 不透明。
  9. [客户的战略张力] (5% 作为标记;对两个极点均评分,分别报告) — 从客户定位简报中读取张力名称和轴描述。绘制两个极点;差距即洞察。客户的目标象限是最重要的发现:还有谁已经在那里?

评分标准 (1–5,适用于维度1–8)

将每个分数锚定于可观察的证据。以下是通用描述;根据具体维度调整细节,但保持等级含义不变。

  • 1 — 缺失/通用。 没有可辨别的定位或工艺;与模板无异。主动短板。
  • 2 — 低于标准。 有一定意图,但不一致、模仿或缺乏说服力。经不起对比。
  • 3 — 合格/入门水平。 扎实、专业、无特别之处。符合预期,无人能拥有。
  • 4 — 强大/独特。 明显高于同行;买家会注意到并引用的真正优势。
  • 5 — 定义品类。 行业最佳、可拥有、难以模仿。设定了他人反应的标准。

张力轴(维度9)— 每个轴评1–5分

从客户定位简报中读取轴标签及其1/3/5锚定。例如,可记忆性 × 可信度张力的锚定:

  • 可记忆性 — 1: 瞬间被遗忘 · 3: 在上下文中可识别 · 5: 令人难忘、备受谈论、独特地被拥有。
  • 可信度 — 1: 感觉有风险/业余 · 3: 安全、称职、无趣 · 5: 企业信任、显而易见的安全选择。

在张力2×2图上绘制竞争对手。客户的目标象限在定位简报中指定。谁占据了该象限是基准测试中最重要的发现。

如何收集数据

对于每个竞争对手,按此顺序处理维度(信号成本从低到高):

  1. 竞争对手自有网站 — 定位、声音、服务包装、定价姿态、命名客户、宣言/观点。截图首页及一个案例研究。
  2. 案例研究/作品 — 证据深度、量化成果、客户名称。区分声称(“我们交付了X”)与验证(指标、命名、可查证)。
  3. 评论目录 — 佐证客户、项目规模、合作模式 → 可信度与企业就绪性(例如,Clutch.co 或其细分领域的等价平台)。
  4. 领英 — 团队规模/模式、创始人叙事、内容发布节奏 → 思想领导力、模式。
  5. 作品集/工艺平台 — 工艺水准(使用该细分领域原生的展示形式:设计面板、展示影片、发表样本等)。
  6. 内容渠道 — 通讯/演讲/文章 → 思想领导力深度。

每个维度记录的内容: 分数、一行理由、以及支持该分数的来源链接/截图。没有证据就没有分数。

偏见控制

  • 无单一综合得分。 分别报告维度得分和张力图。加权平均掩盖了重要的不对称性。
  • 声称 vs 验证。 对于无佐证的自报声明,降低可信度/证据维度的分数。网站文案是营销,不是事实。
  • 审美亲和力偏见。 评审者可能对自己喜欢的审美的工作室打高分,而低估对手的商业实力。独立评分工艺和可信度;一个“无聊”的网站可能赢得更大的客户。
  • 新近/炫目偏见。 获奖、展示性的作品令人眼花缭乱,但可能缺乏商业深度——在评分可信度之前,通过目录/客户进行验证。
  • 幸存者偏差。 可见的、营销良好的工作室并非市场全貌;注意通过目录/评论发现的有实力但低调的运营者。
  • 跨组合校准,而非孤立评分。 最终确定前,重新并排阅读分数——“4”分必须对每个竞争对手意味着相同含义。调整异常值。

竞争对手档案卡(输出格式)

为每个被分析的竞争对手生成一张卡片——报告汇编的原子单元:

## <竞争对手名称>
- **简介/层级:** <定位立场 · 专业领域 · 规模级别> / <直接竞争者 | 相邻竞争者 | 愿景竞争者>
- **一句话描述:** <他们如何定位自己,用他们自己的话>
- **模式/规模/地理位置:** <个体 | 微型 | 精品> · <地区> · <定价/参与模式>
- **知名客户/证据:** <命名,附带已验证/声称标签>

### 维度得分
| 维度 | 分数 (1–5) | 理由 (一行) | 来源 |
|---|---|---|---|
| 定位清晰度与独特性 | | | |
| 品牌声音/语言独特性 | | | |
| 视觉识别与网站工艺 | | | |
| 服务产品与包装 | | | |
| 证据与可信度 | | | |
| 企业就绪性/商业成熟度 | | | |
| 思想领导力/内容存在感 | | | |
| 定价透明度与参与模式 | | | |

### 张力图
- **[来自定位简报的轴1]:** <1–5> — <原因>
- **[来自定位简报的轴2]:** <1–5> — <原因>
- **象限:** <高/高 | 高1/低2 | 低1/高2 | 低/低>

### 对[客户]的解读
- **值得学习的优势:** <…>
- **可利用的弱点/暴露的空白空间:** <…>
- **对[客户]的威胁:** <…>

将填写完整的卡片连同张力图交给 competitive-report-structure。

反模式

  • 平均张力轴。 客户战略张力的两个极点必须分别评分和报告。平均会破坏洞察——极点之间的差距才是发现。
  • 无证据评分。 每个分数都需要一行理由和来源链接。无证据的分数是观点,而不是基准。
  • 创建单一综合得分。 分别报告维度得分。加权平均掩盖了定位中重要的不对称优势。
  • 不调整即应用通用评分锚定。 1–5锚定必须根据具体维度和竞争组合进行调整。通用描述是起点,而非固定标准。
  • 在竞争组合未圈定前就急于评分。 先使用竞争平台分析生成分层、精简的组合。对未圈定的列表评分是在浪费精力于无关竞争对手。

相关技能

  • competitive-platform-analysis — 前置技能;产生此技能要评分的分层竞争组合。
  • competitive-report-structure — 下一步;将评分的档案卡汇编成面向客户的报告。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

相关技能