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競爭報告結構

將已評分的競爭者資料卡組裝成可供決策參考的報告,回答客戶最關鍵的三個問題:我們與誰競爭、如何競爭,以及我們可防禦的空白領域在哪裡。

競爭報告結構 是什麼?

這項技能提供了一個結構化的框架,用於將來自「benchmark-methodology」的已評分競爭者資料卡,組裝成一份可供決策參考的競爭分析報告。其核心目標是回答客戶的三個關鍵問題:我們與誰競爭、如何競爭,以及我們可防禦的空白領域在哪裡。報告圍繞客戶的策略張力與品牌平衡來組織,確保所有建議都能追溯到這些核心原則。 此技能適用於需要向創辦人、領導團隊或董事會展示競爭調查結果的場合,特別強調要驅動決策,而非單純記錄市場現狀。報告包含多個必備章節,如執行摘要、市場格局圖、競爭者分層、基準測試矩陣、深度分析、空白領域與威脅,以及策略建議,並附有來源和方法附錄以確保可審計性。 它支援多種資料呈現方式,包括2x2定位圖、熱圖矩陣和資料卡,並要求報告必須明確解決決策框架中的三個問題。此外,它明確指出了幾種常見的反模式,例如以方法論開頭、遺漏張力圖或添加混合總分欄,幫助使用者避免常見錯誤並產出高品質的交付成果。

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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/competitive-report-structure

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說明文件

競爭報告結構 是做什麼的?

使用這項技能將已評分的競爭者資料卡組裝成一份可供決策參考的報告。 報告必須為客戶回答三個問題:我們與誰競爭、如何競爭,以及我們可防禦的空白領域在哪裡? 每個章節都必須以推進這些答案為目標——刪除任何無助於此的內容。

何時啟用

  • 所有來自「benchmark-methodology」的競爭者簡介資料卡已完成並可組裝。
  • 需要向創辦人、領導團隊或董事會展示競爭調查結果。
  • 報告必須驅動決策(與誰競爭、如何競爭、護城河在哪裡)——而不僅僅是記錄市場格局。
  • 準備一份必須可審計且可辯護的客戶交付成果。

客戶定位簡報(先確立)

在組裝報告之前,先確立客戶的定位簡報。它提供:

  • 策略張力 — 定義客戶目標空白領域的成對軸線(例如,記憶度 × 聘用能力)。所有地圖和綜合分析都必須回歸到此張力。
  • 品牌平衡 — 客戶策略重點的意圖比例組合(例如,60% 策略/證據、25% 獨特性、15% 工藝)。每項建議都必須根據此平衡進行檢查;標記任何會改變此平衡的建議。
  • 差異化因子 — 執行摘要和空白領域章節的框架原則。
  • 目標象限 — 客戶意圖在張力圖中所處的位置;確認該象限是否確實空置是報告的核心實證問題。

框架原則

整個報告圍繞客戶的策略張力組織,所有建議都回歸到客戶審慎的品牌平衡。會破壞該平衡的建議必須明確標記——「此舉動會將平衡從 X/Y/Z 轉向 A/B/C;請確認意圖。」

報告章節

1. 執行摘要

3-5 項重點,以決策為優先。用平實的語言陳述最重要的發現:客戶在哪裡強勢、哪裡有風險、誰佔據了其目標空白領域,以及前 2-3 項行動。寫法讓創辦人/產品經理只讀這一頁就知道該做什麼。此處不含方法論。

2. 市場格局與類別框架

定義類別並繪製地圖。使用多軸地圖——至少是 2x2(例如,品牌主導 <-> 能力主導 × 精品 <-> 企業級規模),理想情況下使用來自「benchmark-methodology」的客戶張力圖作為主要地圖。標出每位受分析的競爭者和客戶。地圖應使客戶的意圖位置一目瞭然,並顯示該位置有多少競爭者(或空無一人)。

3. 競爭者層級

將競爭者組織成直接 / 相鄰 / 理想目標(來自「competitive-platform-analysis」)。每個層級用一個簡短段落說明誰在其中以及為何對客戶重要。這在進入細節之前為讀者設定預期。

4. 基準測試矩陣

完整的競爭者 × 維度表格——定量主幹。行 = 競爭者(按層級分組),列 = 九個基準測試維度(注意:維度 9 — 策略張力 — 有兩個極點(例如,對於品牌工作室客戶是記憶度和聘用能力;替換為客戶自己的成對軸線);將它們表示為兩個獨立的子欄位,而非取平均值)。包含客戶自身的誠實自我評估作為對比行。使用熱圖(顏色或符號刻度)以便快速掃描優勢/劣勢模式。不要添加混合總分欄——分別報告每個維度(根據偏差控制)。標出客戶領先和落後的欄位。

5. 深度分析

以敘述形式(來自他們的資料卡)分析 3-5 個最具啟發性的競爭者。選擇是為了啟發,而非排名:目標張力最佳典範(在兩個極點都高)、警示性的「單一極點」案例、客戶用以定義自身的「勝任但無特色」原型,以及任何直接威脅。每個深度分析:他們做什麼、客戶應學習什麼、客戶應避免什麼。

6. 空白領域與威脅

策略核心。分兩部分:

  • 空白領域: 客戶可以佔據而競爭者沒有的位置——根據地圖和矩陣論證,而非直接斷言。確認目標象限(來自定位簡報)是否確實空置。
  • 威脅: 誰/什麼在給客戶壓力——正在縮小差距的競爭者、替代品(無程式碼/人工智慧工具、內部團隊、通才自由工作者)或類別轉變。誠實面對客戶自身的風險(例如,大膽的定位在規避風險的買方眼中可能顯得不正經)。

7. 策略建議

具體、優先順序明確的行動:客戶與誰競爭、如何差異化,以及在哪裡投資(產品組合、證據/案例研究、思想領導力、品牌銳化)。將每項建議與定位簡報中的品牌平衡連結,並標記任何會改變它的建議。按影響 × 努力排序。

8. 來源 / 方法附錄

維度、權重、評分量表、包含層級的範圍設定、每位競爭者的來源連結,以及驗證備註(斷言 vs 證實)。這是使報告可審計且可辯護的關鍵——貫徹對抗性引用紀律。

如何呈現資料

  • 2x2 / 定位圖 — 用於市場格局和張力圖。首先使用這些;它們比文字更快傳達論點。
  • 熱圖矩陣 — 用於競爭者 × 維度比較(第 4 節)。
  • 資料卡 — 為深度分析(第 5 節)提供來源的基本單位。
  • 象限標註 — 明確說出每個象限中有誰,尤其是客戶的目標象限。
  • 保持表格易於掃描;將原始證據和連結移至附錄。

決策框架(報告必須解決這些問題)

  • 我們與誰競爭? — 特別指出直接層級;那是真正的戰鬥。
  • 我們如何競爭? — 用一句話說明客戶的差異化因子,並以矩陣為依據(客戶擁有哪個維度)。
  • 我們的差異化因子在哪些方面是可防禦的? — 找出競爭者不易複製的維度/象限(護城河),對比那些只是基本門檻的維度。

團隊共識會議的觸發問題

以強制做出決策的問題結尾,而非欣賞分析:

  • 目標象限真的空置,還是已經有競爭對手正在進入?
  • 在未來 12 個月內,哪個直接競爭者是最大的威脅,以及應對措施是什麼?
  • 鑑於市場格局,品牌平衡是否仍然成立——是否需要調整任何重點?
  • 客戶落後的哪個維度值得追上,哪個應該刻意放棄?
  • 哪一項行動最能擴大獨特性而不會損害聘用能力/可信度?

反模式

  • 以方法論開頭。 執行摘要應以最重要的發現開頭,而不是解釋基準測試是如何運作的。方法論屬於附錄。
  • 呈現分數卻沒有張力圖。 2x2 張力圖是主要成果物。一份沒有地圖的數字表格會埋沒策略洞察。
  • 遺漏決策框架。 報告必須解決三個問題(與誰競爭、如何競爭、護城河在哪裡)。未回答這些問題會使報告變成文獻回顧。
  • 在所有資料卡完成前就開始。 基準測試方法論必須在組裝開始前完成。部分資料會產生缺口,削弱熱圖和空白領域分析。
  • 在矩陣中添加混合總分欄。 明確排除——它會產生虛假的複合分數,掩蓋客戶需要據以行動的不對稱性。

相關技能

  • benchmark-methodology — 先決條件;產出本技能所需組裝的已評分競爭者資料卡。
  • competitive-platform-analysis — 提供第 3 節中使用的層級結構(直接 / 相鄰 / 理想目標)。
  • brand-discovery — 如果尚未定義,則用於確立客戶的定位簡報。

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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