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竞品报告结构

使用此技能将评分的竞品档案整合为一份可供决策参考的报告。报告必须为客户回答三个问题:我们与谁竞争、如何竞争,以及我们的可防御空白市场在哪里。

竞品报告结构 是什么?

此技能用于将 benchmark-methodology 技能生成的评分竞品档案卡片,组装成一份结构化的、可直接用于决策的竞品分析报告。报告的核心是回答三个关键问题:我们与谁竞争、如何竞争,以及我们的可防御空白市场在哪里。该技能支持在 Claude Code、Cursor 等 AI 编程助手平台上使用,通过遵循一套严格的章节结构和数据可视化规则,确保输出报告既能驱动决策,又具备可审计性和可防御性。它要求用户在开始组装前,先通过品牌定位简报明确客户的战略张力、品牌平衡和差异化原则,然后依次构建执行摘要、市场格局、竞品分层、基准矩阵、深度分析、空白市场与威胁、战略建议以及方法论附录等章节。最终,报告必须能够解决一个决策框架中的三个核心问题,并以一组触发团队讨论的决策问题收尾。

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

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文档

竞品报告结构 是做什么的?

使用此技能将评分的竞品档案卡片组装成一份可供决策参考的报告。 报告必须为客户回答三个问题:我们与谁竞争、如何竞争,以及我们的可防御空白市场在哪里? 每个部分都必须以推动回答这些问题为目的——删掉任何无关的内容。

何时激活

  • 来自 benchmark-methodology 的所有竞品分析卡片已完成并准备组装。
  • 需要向创始人、领导团队或董事会展示竞争分析结果。
  • 报告必须驱动决策(与谁竞争、如何竞争、护城河在哪里)——而不仅仅是记录市场格局。
  • 正在准备一份需要可审计且可防御的客户交付物。

客户定位简报(首先确立)

在组装报告之前,先确立客户的定位简报。它提供:

  • 战略张力 — 定义客户目标空白市场的配对轴(例如,记忆性 × 可雇佣性)。所有地图和综合分析都要回到这个张力。
  • 品牌平衡 — 客户战略重点的预期比例组合(例如,60% 策略/证据、25% 独特性、15% 工艺)。每项建议都必须对照此平衡进行检查;标记任何可能改变它的建议。
  • 差异化因素 — 执行摘要和空白市场部分的框架原则。
  • 目标象限 — 客户在张力图中意图占据的位置;确认该象限是否真正开放是报告的核心实证问题。

框架原则

整份报告围绕客户的战略张力组织,建议都回归到客户深思熟虑的品牌平衡上。任何可能打破该平衡的建议都必须明确标记——“此举将平衡从 X/Y/Z 转向 A/B/C;请确认意图。”

报告章节

1. 执行摘要

3-5 个要点,以决策优先。用平实的语言陈述最重要的发现:客户在哪里强大,哪里暴露,谁占据了其目标空白市场,以及最重要的 2-3 个行动。写成这样:创始人/产品经理只需阅读这一部分就知道该做什么。此处不涉及方法论。

2. 市场格局与品类框架

定义品类并绘制地图。使用多轴图——至少是一个 2×2 矩阵(例如,品牌导向 <-> 能力导向 × 精品 <-> 企业规模化),理想情况下使用来自 benchmark-methodology 的客户张力图作为主要地图。放置每一个被分析的竞品和客户自己。该地图应使客户的目标位置一目了然,并显示该位置有多拥挤(或空旷)。

3. 竞品分层

将竞品集合组织为直接 / 相邻 / 愿景型(来自 competitive-platform-analysis)。每层用一段简短文字说明谁在其中,以及为什么对客户重要。这为读者在阅读详细内容前设定期望。

4. 基准矩阵

完整的竞品 × 维度表格——量化主干。行 = 竞品(按层分组),列 = 九大基准维度(注意:维度 9 —— 战略张力 —— 有两个极点(例如,品牌工作室客户的记忆性和可雇佣性;用客户自己的配对轴替代);将它们表示为两个独立的子列,而不是求平均值)。包括客户自己的诚实自我评估行作为对比。使用热图(颜色或符号比例尺),使优势/劣势模式一目了然。不要添加混合总分列——分别报告每个维度(根据偏差控制)。标出客户领先和落后的列。

5. 深度分析

以叙述形式(来自其分析卡片)分析 3-5 个最具启发性的竞品。选择标准是教育意义,而非排名:目标张力的最佳范例(两个极点都高)、警示性“只有一个极点”的案例、客户用来定义自身的“有能力但易被遗忘”的原型,以及任何直接威胁。每个深度分析:他们做什么,客户应学习什么,客户应避免什么。

6. 空白市场与威胁

战略核心。分为两部分:

  • 空白市场: 客户可以拥有而竞争对手没有的位置——基于地图和矩阵的论证,而非断言。确认目标象限(来自定位简报)是否真正开放。
  • 威胁: 谁/什么给客户带来压力——正在缩小差距的竞争对手、替代品(无代码/AI 工具、内部团队、自由职业者通才)或品类转变。诚实地面对客户自身的风险(例如,大胆的品牌定位在风险规避型买家看来可能不严肃)。

7. 战略建议

具体、按优先级排序的行动:客户与谁竞争、如何差异化、在哪里投资(产品组合、证据/案例研究、思想领导力、品牌锐化)。将每项建议与定位简报中的品牌平衡挂钩,并标记任何可能改变它的建议。按影响 × 努力程度排序。

8. 来源 / 方法论附录

维度、权重、评分标准、带分层的范围集、每个竞品的来源链接以及验证说明(断言 vs 已证实)。这使报告具有可审计性和可防御性——保持对抗性引用纪律。

如何呈现数据

  • 2×2 / 定位图 — 用于市场格局和张力图。优先使用这些图表;它们比文字更快地传递论点。
  • 热图矩阵 — 用于竞品 × 维度比较(第 4 节)。
  • 分析卡片 — 为深度分析(第 5 节)提供来源的单位。
  • 象限标注 — 明确命名每个象限中的参与者,尤其是客户的目标象限。
  • 保持表格易于扫描;将原始证据和链接放入附录。

决策框架(报告必须回答这些问题)

  • 我们与谁竞争? — 明确命名直接层;那是真正的战斗。
  • 我们如何竞争? — 用一句话陈述客户的差异化因素,并基于矩阵(客户拥有哪些维度)。
  • 我们的差异化因素哪里可防御? — 识别竞争对手不易复制的维度/象限(护城河),与那些仅是行业入场券的维度区分开。

团队对齐会议触发问题

以促使决策、而非欣赏分析的问题结尾:

  • 目标象限是否真正开放,还是已经有竞品在进入?
  • 未来 12 个月中,哪个直接竞品是最尖锐的威胁,对策是什么?
  • 考虑到市场格局,品牌平衡是否仍然成立——是否应调整任何重心?
  • 客户落后的维度中,哪些值得去追赶,哪些策略性地放弃?
  • 哪一个举动能最大程度地扩大独特性,同时不损害可雇佣性/信誉?

反模式

  • 以方法论开头。 执行摘要应开门见山地陈述最重要的发现,而不是解释基准是如何运行的。方法论属于附录。
  • 呈现分数但没有张力图。 2×2 张力图是主要图件。没有地图的数字表格埋没了战略洞察。
  • 遗漏决策框架。 报告必须回答三个问题(与谁竞争、如何竞争、护城河在哪里)。让这些问题悬而未决会让报告变成文献综述。
  • 在所有分析卡片完成前开始。 Benchmark-methodology 必须在组装前完成。部分数据会产生空白,从而削弱热图和空白市场分析。
  • 在矩阵中添加混合总分列。 明确排除——它会产生一个虚假的复合分数,掩盖客户需要采取行动的不对称性。

相关技能

  • benchmark-methodology — 前置技能;生成此技能组装的评分竞品分析卡片。
  • competitive-platform-analysis — 提供第 3 节中使用的层级结构(直接 / 相邻 / 愿景型)。
  • brand-discovery — 如果尚未定义客户的定位简报,可使用此技能来建立。

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.

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