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基準評估方法論

在競爭平台分析產出分層競爭對手組合後使用。根據九個加權維度(定位、聲音、視覺工藝、服務包裝、證據、企業 readiness、思想領導力、定價、客戶)為每個競爭對手評分。

基準評估方法論 是什麼?

此技能旨在提供一套系統化的評估方法,將經過篩選的競爭對手集合轉化為可比較且可防禦的評分。每個競爭對手根據一致的 1-5 分評分量表,在九個明確定義的維度上進行評估,並記錄在統一的設定檔卡片中。其核心價值在於確保一致性,使得相同的證據對於任何競爭對手都能獲得相同的分數,避免主觀判斷。此技能支援在競爭對手分析與最終報告結構之間建立橋樑,確保評估過程透明且可重現。它明確指出不應使用單一綜合分數,而是分別報告各維度分數與張力圖,以保留有價值的見解。

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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/benchmark-methodology

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基準評估方法論 是做什麼的?

使用此技能將經過篩選的競爭對手組合轉化為可比較、可防禦的評分。每個競爭對手根據相同的九個維度,使用明確的 1-5 分量表進行評估,然後記錄在統一的設定檔卡片中。一致性是關鍵:評分只有在相同證據能為任何競爭對手獲得相同分數時才有用。

何時啟用

  • 已從競爭平台分析獲得一個經過篩選、分層的競爭對手組合,準備好進行評分。
  • 需要在競爭對手之間獲得基於證據的、可比較的評分,而非憑感覺的排名。
  • 客戶的策略張力(定義其目標空白區域的成對軸線)已經確立。
  • 準備好產出設定檔卡片,以便在競爭報告結構中組裝。

客戶定位簡報(需預先建立)

在開始評分之前,先建立客戶的定位簡報。它提供了:

  • 策略張力 — 兩個軸線(例如,記憶性 × 可僱用性),其交點標示客戶的目標空白區域。維度 9 始終是客戶指定的張力;分別報告兩個極點,切勿平均。
  • 差異化因素 — 構成客戶護城河的因素。這有助於判斷哪些維度對客戶的定位論點最為重要。
  • 品牌平衡 — 不同策略重點的預期組合。策略建議不得破壞此平衡,除非特別標記。

為什麼使用這些維度

客戶是在一個跨越兩個極點的特定張力上競爭,而非服務廣度。維度權重旨在反映該護城河。兩個維度——張力的兩個極點——應分別評分,且絕不平均在一起,因為客戶的策略問題正是競爭對手是否能同時達成兩者。

九個維度(附權重)

權重用於引導綜合重點,而非單一加權分數(避免虛假的綜合指標——請參閱偏誤控制)。總和 = 100%。

  1. 定位清晰度與獨特性 (18%) — 工作室的定位是否清晰、可擁有、且一目了然?還是過於普通?
  2. 品牌聲音 / 語言獨特性 (15%) — 文案是否具有可擁有的語調,還是可互換的代理商用語?
  3. 視覺識別與網站工藝 (15%) — 視覺系統的品質與所有權;網站作為工藝的證明。
  4. 服務產品與包裝 (12%) — 產品化且易於理解(命名衝刺/審計) vs 模糊不清。包裝成熟度。
  5. 證據與可信度 (12%) — 具名客戶、量化成果、案例研究深度。超越主張的證明。
  6. 企業 readiness / 商業成熟度 (10%) — 顯示能承接並維繫 SaaS/金融科技/B2B/企業級專案的訊號(流程、標誌、規模、合約)。
  7. 思想領導力 / 內容影響力 (8%) — 擁有觀點:文章、演講、電子報、框架。重質不重量。
  8. 定價透明度與合作模式 (5%) — 定價/合作模式是否清晰?產品化 vs 客製化 vs 不透明。
  9. [客戶的策略張力] (5% 作為標記;兩個極點都要評分,分別報告) — 從客戶的定位簡報中讀取張力名稱與軸線描述。兩者都記錄;差距即為洞察。客戶的目標象限是單一最重要的發現:還有誰已經在那裡?

評分量表(1-5 分,適用於維度 1-8)

將每個分數錨定於可觀察的證據。以下為通用描述;請根據每個維度調整具體內容,但保持等級含義一致。

  • 1 — 不存在 / 普通。 沒有可辨識的定位或工藝;與模板無異。是主動缺陷。
  • 2 — 低於標準。 有些意圖,但不一致、衍生或缺乏說服力。在並排比較中無法勝出。
  • 3 — 勝任 / 基本門檻。 穩固、專業、但不突出。符合期望,無人能擁有。
  • 4 — 強勁 / 獨特。 明顯優於同儕;是買家會注意到並提及的真正優勢。
  • 5 — 定義品類。 同類最佳、可擁有、難以模仿。設定了他人追趕的標竿。

張力軸線(維度 9) — 每個軸線評分 1-5

從客戶的定位簡報中讀取軸線標籤及其 1/3/5 分的錨點。以記憶性 × 可信度張力為例:

  • 記憶性 — 1: 瞬間被遺忘 · 3: 在情境中可辨識 · 5: 令人難忘、被談論、獨特地擁有。
  • 可信度 — 1: 感覺有風險/不專業 · 3: 安全、稱職、不令人興奮 · 5: 企業信賴、明顯安全的選擇。

將競爭對手繪製於張力 2×2 矩陣上。客戶的目標象限已在定位簡報中命名。誰佔據了該象限是基準評估中最重要的發現。

如何收集數據

對於每個競爭對手,按以下順序處理維度(訊號成本最低者優先):

  1. 競爭對手自有網站 — 定位、聲音、服務包裝、定價姿態、具名客戶、宣言/觀點。截取首頁及一個案例研究的螢幕截圖。
  2. 案例研究 / 作品 — 證據深度、量化成果、客戶名稱。區分宣稱(「我們交付了 X」)與證實(有數據、具名、可驗證)。
  3. 評論目錄 — 佐證客戶、專案規模、合作模式 → 可信度與企業 readiness(例如 Clutch.co 或同類平台)。
  4. LinkedIn — 團隊規模/模式、創辦人敘事、內容發布頻率 → 思想領導力、模式。
  5. 作品集 / 工藝平台 — 工藝語彙(使用該領域特有的展示方式:設計板、展示影片、發布的樣本等)。
  6. 內容頻道 — 電子報/演講/文章 → 思想領導力深度。

每個維度需記錄的內容: 分數、一行摘要、以及支持該分數的來源連結/螢幕截圖。沒有證據就沒有分數。

偏誤控制

  • 沒有單一綜合分數。 分別報告維度分數與張力圖。加權平均會隱藏重要的不對稱性。
  • 宣稱 vs 證實。 對於未經佐證的自我報告主張,降低可信度/證據分數。網站文案是行銷,而非事實。
  • 審美偏好偏誤。 評分者可能會對他們認同審美風格的工作室給予較高分數,而低估對手的商業實力。應獨立評估工藝與可信度;一個「無聊」的網站可能正在贏得更大的客戶。
  • 近期/華麗偏誤。 獲獎、引人注目的作品令人驚豔,但可能缺乏商業深度——在評分可信度之前,先透過目錄/客戶進行驗證。
  • 倖存者偏誤。 可見、行銷良好的工作室並非市場的全部;注意那些透過目錄/評論找到的實力強但低調的運營商。
  • 跨組合校準,而非孤立地校準。 在最終確定前,並排重新閱讀分數——一個「4」分必須對每個競爭對手都代表相同的意義。調整異常值。

競爭對手設定檔卡片(輸出格式)

每個受評的競爭對手產出一張卡片——這是報告組裝的基本單位:

## <競爭對手名稱>
- **設定檔 / 層級:** <定位立場 · 專業領域 · 規模區間> / <直接 | 相鄰 | 願景>
- **一句話總結:** <他們如何定位自己,用他們自己的話>
- **模式 / 規模 / 地理區域:** <獨立|微型|精品> · <區域> · <定價/合作模式>
- **知名客戶 / 證據:** <具名,附上已證實/已宣稱標籤>

### 維度分數
| 維度 | 分數 (1-5) | 摘要 (一行) | 來源 |
|---|---|---|---|
| 定位清晰度與獨特性 | | | |
| 品牌聲音 / 語言獨特性 | | | |
| 視覺識別與網站工藝 | | | |
| 服務產品與包裝 | | | |
| 證據與可信度 | | | |
| 企業 readiness / 商業成熟度 | | | |
| 思想領導力 / 內容影響力 | | | |
| 定價透明度與合作模式 | | | |

### 張力圖
- **[來自定位簡報的軸線 1]:** <1-5> — <原因>
- **[來自定位簡報的軸線 2]:** <1-5> — <原因>
- **象限:** <高/高 | 高-1/低-2 | 低-1/高-2 | 低/低>

### 對 [客戶] 的意義
- **值得學習的優勢:** <…>
- **可利用的弱點 / 其暴露的空白區域:** <…>
- **對 [客戶] 的威脅:** <…>

將完成的卡片連同張力圖一同交給 competitive-report-structure。

反模式

  • 平均張力軸線。 客戶策略張力的兩個極點必須分別評分和報告。平均會破壞洞察——極點之間的差距才是發現。
  • 在沒有證據的情況下評分。 每個分數都需要一行說明和來源連結。沒有證據的分數是意見,而非基準。
  • 建立單一綜合分數。 分別報告維度分數。加權平均會隱藏對定位重要的不對稱優勢。
  • 未經調整就套用通用評分量表錨點。 1-5 分的錨點必須根據特定維度和競爭對手組合進行校準。通用描述是起點,而非固定標準。
  • 在競爭對手組合尚未篩選前就開始。 先使用 competitive-platform-analysis 來產出分層、精簡的組合。對未經篩選的清單進行評分會浪費精力在不相關的競爭對手身上。

相關技能

  • competitive-platform-analysis — 前置技能;產出此技能要評分的有層級的競爭對手組合。
  • competitive-report-structure — 後續步驟;將評分後的設定檔卡片組裝成可交付給客戶的報告。

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.

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