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竞争格局报告构建

将已评分的竞争者卡片整合为可直接用于决策的竞争分析报告。报告必须回答客户的三个核心问题: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。

竞争格局报告构建 是什么?

该技能用于将基准评估方法论生成的评分竞争者卡片,组装为一份可直接用于决策的竞争格局报告。报告结构严谨,以客户定位简报为起点,围绕战略张力(如双轴图)、品牌平衡和差异化原则展开。报告包含执行摘要、市场地图、竞争者分级、热力图矩阵、深度剖析、空白市场与威胁分析、战略建议及方法论附录等八个核心部分。它强制要求报告必须回答三个关键决策问题:与谁竞争、如何竞争、以及差异点如何防御。该技能支持Claude Code等AI编程代理平台,通过结构化的Markdown文档指导用户完成从数据到战略建议的完整报告构建流程,并内置了常见反模式警告(如避免过早披露方法论、不添加总分列等),确保输出的报告具备审计性和说服力。

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

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文档

竞争格局报告构建 是做什么的?

使用此技能将已评分的竞争者卡片组装为可直接用于决策的报告。 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? 每个部分的存在都必须服务于回答这些问题——砍掉任何无关的内容。

何时激活

  • 来自 benchmark-methodology 的所有竞争者概况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。
  • 报告必须推动决策(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。
  • 准备一份必须可审计、可辩护的客户交付物。

客户定位简报(先建立)

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,可记忆性 × 可招聘性)。所有地图和综合结论都要回归这一张力。
  • 品牌平衡 — 客户战略重点的预期比例组合(例如,60% 战略/证据、25% 独特性、15% 工艺)。每项建议都必须对照此平衡进行核查;任何可能改变平衡的建议都需标注。
  • 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 — 客户意图在张力图中所处的象限;确认该象限是否真正空白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,建议必须回归客户有意的品牌平衡。任何可能破坏该平衡的建议都需明确标注——“这一举措使平衡从 X/Y/Z 转向 A/B/C;请确认意图。”

报告章节

1. 执行摘要

3-5 条要点,以决策为先。用通俗语言陈述最重要的发现:客户在哪里强,在哪里暴露,谁占据了其目标空白市场,以及前 2-3 项行动。撰写时需确保创始人/产品经理只读此部分就知道该做什么。此处不包含方法论。

2. 市场格局与品类定义

定义品类并绘制地图。使用多轴地图——至少是 2×2 矩阵(例如,品牌主导 <-> 能力主导 × 精品 <-> 企业级),理想情况下使用来自 benchmark-methodology 的客户张力图作为主图。将每位分析的竞争者以及客户自身都标在图上。地图应直观地显示客户的预期位置,并展示该区域拥挤(或空旷)的程度。

3. 竞争者分级

将竞争者集合组织为直接 / 相邻 / 理想型(来自 competitive-platform-analysis)。每个分级配以一小段说明,解释包括谁以及为何对客户重要。这为读者阅读后续细节设定了预期。

4. 基准评估矩阵

完整的竞争者 × 维度表格——量化主干。行 = 竞争者(按分级分组),列 = 九个基准维度(注意:维度 9——战略张力——有两个极点(例如,针对品牌工作室客户的“可记忆性”和“可招聘性”;用客户自己的配对轴替代);将它们表示为两个独立的子列,而不是取平均值)。加入客户自身诚实的自我评估作为对比行。使用热力图(颜色或符号标度),以便强弱模式一目了然。不要添加混合总分列——分别报告各个维度(根据偏差控制)。标注客户领先和落后的列。

5. 深度剖析

以叙述形式深入分析 3-5 个最具指导意义的竞争者(来自其概况卡片)。以指导性而非排名性选择:目标张力的最佳典范(在两个极点都得分高)、警示性的“仅占一极”案例、客户用来定义自身的“胜任但平庸”原型,以及任何直接威胁。每个深度剖析: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。两部分:

  • 空白市场: 竞争者未占据、客户可以拥有的位置——基于地图和矩阵进行论证,而非断言。确认目标象限(来自定位简报)是否真正空白。
  • 威胁: 谁/什么给客户带来压力——逼近的竞争者、替代品(无代码/AI 工具、内部团队、通用型自由职业者)或品类变迁。诚实面对客户自身的风险(例如,大胆的定位在风险规避型买家眼中可能显得不严肃)。

7. 战略建议

具体且按优先级排序的行动:客户与谁竞争、如何差异化、以及在哪里投资(产品包装、证据/案例研究、思想领导力、品牌锐化)。将每一项建议都与定位简报中的品牌平衡关联,并标注任何可能改变平衡的建议。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、带有分级的限定范围集合、每个竞争者的来源链接以及验证说明(声称 vs. 已验证)。这是报告可审计、可辩护的基础——坚持对抗性引用规范。

如何呈现数据

  • 2×2 / 定位地图 — 用于格局和张力图。优先使用它们;它们比文字更快地承载论点。
  • 热力图矩阵 — 用于竞争者 × 维度比较(第 4 节)。
  • 概况卡片 — 深度剖析(第 5 节)的源单元。
  • 象限标注 — 明确命名每个象限中的角色,尤其是客户的目标象限。
  • 保持表格易于扫描;将原始证据和链接推至附录。

决策框架(报告必须解决这些问题)

  • 我们与谁竞争? — 明确命名直接分级;这才是真正的战斗。
  • 如何竞争? — 用一句话陈述客户的差异化因素,基于矩阵(客户拥有哪些维度)。
  • 我们的差异化因素在哪些方面是可防御的? — 识别竞争者不易复制的维度/象限(护城河),相对于那些只是准入门槛的维度。

团队对齐会议的触发问题

以促使决策而非欣赏分析的问题结尾:

  • 目标象限是否真正空白,还是已有竞争者正在进入?
  • 未来 12 个月内,最严峻的直接竞争威胁是谁?应对措施是什么?
  • 考虑到市场格局,品牌平衡是否仍然成立——是否应调整任何重点?
  • 客户落后的哪个维度值得追赶,哪个维度应有意放弃?
  • 哪一项行动能在不损害可雇佣性/可信度的前提下最大化独特性?

反模式

  • 以方法论开头。 执行摘要应以最重要的发现开头,而非解释基准评估如何运行。方法论属于附录。
  • 呈现评分却没有张力图。 2×2 张力图是主要成果。一张没有地图的分数表格会埋没战略洞察。
  • 遗漏决策框架。 报告必须解决三个问题(与谁竞争、如何竞争、护城河在哪里)。不回答这些问题会使报告变成文献综述。
  • 在所有概况卡片完成之前就开始。 Benchmark-methodology 必须在组装开始前完成。不完整的数据会产生缺口,削弱热力图和空白市场分析。
  • 在矩阵中添加混合总分列。 明确排除——这会产生虚假的综合分数,掩盖客户需要采取行动的非对称性。

相关技能

  • benchmark-methodology — 前提技能;产出此技能组装的已评分竞争者概况卡片。
  • competitive-platform-analysis — 提供第 3 节使用的分级结构(直接 / 相邻 / 理想型)。
  • brand-discovery — 用于在客户定位简报尚未定义时确立它。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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