competitor-intelligence

name	competitor-intelligence
description	3-Lens competitor analysis: Autopercepción, Terceros, Consumidores. Use when: researching competitors, building battle cards, mapping competitive landscape. Discovers competitors, profiles each (scraping + deep research), runs 3-lens analysis, produces battle cards and landscape map. NOT for: self-analysis (use self-intelligence), market sizing (use market-intelligence).
metadata	{"author":"Alfonso Sainz de Baranda (Growth4U)","version":"5.0","system":"SanchoCMO","phase":"1","pillar":"competitor-intelligence","layer":"2","depends_on":"company-context","updated":"2026-03-20","changes":"v5.0 — Refactor to orchestrator pattern. SKILL.md is short and forces read() of each reference before execution. Detail moved to references/. Scraping guide extracted. Checklist is now a hard GATE."}
context_required	["brand/{slug}/company-brief/company-brief.current.md","brand/{slug}/go-to-market/positioning/*/*.current.md"]
context_writes	["brand/{slug}/market-and-us/competitors/competitors.current.md","brand/{slug}/market-and-us/competitors/{nombre}/{nombre}.current.md","brand/{slug}/operational/learnings.md"]

Competitor Intelligence (3-Lens Analysis)

Analiza competidores a través de 3 lentes: lo que ELLOS dicen, lo que OTROS dicen, lo que CLIENTES dicen.

Input: company-context + URLs/nombres de competidores (o discovery autónomo) Output:

• Roll-up (landscape + lista): brand/{slug}/market-and-us/competitors/competitors.current.md
• Deep-dive 3-lens por competidor: brand/{slug}/market-and-us/competitors/{nombre}/{nombre}.current.md

El roll-up se genera/sintetiza desde los subdirs — no editar a mano.

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⚠️ REGLA CARDINAL: LEER ANTES DE EJECUTAR

Cada step referencia un archivo en references/. DEBES hacer read() de ese archivo ANTES de ejecutar el step. No asumas que "ya sabes" — el reference es la fuente de verdad. Si no haces el read(), el step está incompleto.

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References (leer bajo demanda, NO todos al inicio)

Archivo	Cuándo leer
references/hydration.md	Step 0 — antes de cualquier pregunta
_system/skills/scraping-preflight.md	Step 0 — antes del primer scraper (detección providers + matriz + pedir conectar)
references/scraping-guide.md	Steps 1, 1.5, 2 — plataformas a descubrir + routing por matriz
references/prompt.md	Steps 4, 5, 6 — formato de output y storytelling
references/schema.md	Steps 5, 6 — estructura campo por campo
references/concepts.md	Step 4 — si hay conflictos entre lentes
references/checklist.md	Step 7 — GATE obligatorio antes de entregar

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Entry Modes

Mode	Descripción
"I'll tell you"	Usuario da intel. Valida, enriquece, llena gaps
"Research on your own"	Full 3-lens research independiente
"Here are some instructions"	Usuario da guía parcial. Completa

En TODOS los modos: check datos existentes primero, presenta hallazgos iniciales, investiga después.

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Flujo de Ejecución

Step 0: Context Hydration + Scraping Preflight + Competitor Discovery

1. read("references/hydration.md") — mapeo de campos upstream
2. read("_system/skills/context-hydration-protocol.md") — patrón genérico
3. read("_system/skills/scraping-preflight.md") y ejecútalo — detecta providers conectados (scrapecreators MCP, DataForSEO MCP, smart-scrape, Apify/Firecrawl si hay key), muestra el capability report, y enruta el scraping por la matriz. Si falta una capability material, pide conectarla. NO declares actores que no estén conectados.
4. Lee TODOS los docs en context_required
5. Presenta datos heredados: "De [fuente] ya tengo X. ¿Correcto?"
6. Descubrir competidores: Direct (3-5), Indirect (2-3), Emerging (1-2)
7. Presentar lista CON DOMINIOS Y REDES al usuario. Formato:
   • 🔴 Directos: nombre + por qué + 🌐 dominio · 📸 IG · 📘 FB · ⭐ Trustpilot
   • 🟡 Indirectos: nombre + por qué + 🌐 dominio
   • 🟢 Emergentes: nombre + por qué
8. ESPERAR confirmación del usuario antes de continuar
9. Guardar lista en brand/{slug}/competitors/sources.json

Step 1: Profile Discovery (~5 min/competidor)

1. read("references/scraping-guide.md") — lista completa de plataformas
2. Buscar URLs de cada competidor: social, reviews, app stores, web, ads library
3. Documentar cada URL con status (active/dormant/not found)

Step 1.5: Primary Source Verification (OBLIGATORIO)

1. Si no lo leíste en Step 1: read("references/scraping-guide.md")
2. Para CADA competidor directo, ejecutar web_fetch en:
   • Homepage → posicionamiento real (tagline, value prop)
   • /pricing (o variantes: /plans, /prices, /precios) → pricing real
   • /features o /product o /services → features reales
3. Documentar resultado por competidor: ✅ URL + dato o ⚠️ no disponible
4. Fuente primaria (web del competidor) > fuente secundaria SIEMPRE
5. NO continuar al Step 2 hasta completar verificación de TODOS los directos

Step 2: Scraping (~15 min/competidor) — vía matriz del preflight

1. Si no lo leíste en Steps 1/1.5: read("references/scraping-guide.md")
2. Enrutar cada necesidad por la matriz de scraping-preflight.md (usa el provider conectado, no actores hardcodeados):
   • Lens 1 (qué ELLOS dicen): web (home/pricing/about/blog) → smart-scrape; IG/TikTok/LinkedIn → scrapecreators MCP; ads (FB/Google) → scrapecreators (facebook_adLibrary_*, google_company_ads)
   • Lens 2 (qué OTROS dicen): SERP/keywords/rankings/backlinks → DataForSEO MCP; noticias/menciones → web_search
   • Lens 3 (qué CLIENTES dicen): reviews (Trustpilot/G2/Capterra) → smart-scrape/WebFetch (o Apify actor si hay key); Reddit/foros → scrapecreators (reddit_*) + web_search
3. Si el provider preferido falla → documentar error + caer al fallback de la matriz
4. NUNCA marcar ✅ si usaste fallback — marcar ⚠️ con provider real + justificación

Step 3: Deep Research (~10 min/competidor) — vía /deep-research (Hamete)

• Por cada competidor directo, invoca el skill /deep-research con un brief de "Company radiography": background, fundación/funding/equipo, product evolution, growth model, financials públicos (las dimensiones de Quick Profile en references/competitor-analysis-prompts.md). Devuelve documento con fuentes + qa-bot.
• ⚠️ NO existe "Gemini Deep Research" — el research es competencia de Hamete vía /deep-research.

Step 4: Lens Analysis (~30 min/competidor)

1. read("references/prompt.md") — reglas de storytelling y formato
2. Si hay conflictos entre lentes: read("references/concepts.md") — resolución
3. Empezar con Executive Narrative (1 página, narrativa pura)
4. Analizar por lente:
   • Lens 1: value prop, positioning, pricing, features, content, ads
   • Lens 2: SEO visibility, media, narrative externa
   • Lens 3: sentiment, love/hate, unmet needs, migration patterns

Step 5: Battle Cards

1. Si no lo leíste en Step 4: read("references/prompt.md") — formato battle card
2. read("references/schema.md") — campos obligatorios
3. Por cada competidor directo, generar:
   • Apertura narrativa → Ficha estructurada → Slide KPIs → "So what?" → How to Beat Them
4. Incluir monitoring triggers por competidor

Step 6: Competitive Landscape Map

1. Si no lo leíste en Steps 4-5: read("references/prompt.md") — formato landscape
2. Generar con storytelling completo (contexto + datos + interpretación por componente):
   • Overview table + Positioning map 2x2 + Feature heatmap
   • Growth model analysis + Pricing landscape
   • Cross-Competitor Opportunities (síntesis narrativa final)
   • Cierre: "En este panorama, nuestra mejor jugada es..."

Step 7: Self-QA GATE + Guardar (OBLIGATORIO — NO ENTREGAR SIN ESTO)

1. read("references/checklist.md") — cargar checklist completo
2. Revisar CADA ítem del checklist contra el output generado:
   • ✅ = completado con evidencia (run IDs, URLs, datos)
   • ⚠️ = investigado pero no disponible (con razón específica)
   • ❌ = falta — VOLVER A INVESTIGAR
3. Si hay algún ❌ → NO entregar. Volver al step correspondiente.
4. Solo cuando 0 ❌ → guardar roll-up en brand/{slug}/market-and-us/competitors/competitors.current.md y deep-dives en brand/{slug}/market-and-us/competitors/{nombre}/{nombre}.current.md
5. Versionar según _system/foundation/versioning-protocol.md
6. Incluir oferta de deep-research al entregar

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Cross-Pillar Data Flow

Dato	Lo consume
Battle Cards	swot-analysis (O + T), positioning-messaging
Growth models	business-model-audit, Phase 3 channel selection
Competitor pricing	pricing-hooks
Lens 3 complaints	niche-discovery-100x, positioning-messaging
Feature heatmap	positioning-messaging, content-workflow
Positioning gaps	brand-voice, content-workflow
Unmet needs	niche-discovery-100x, product feedback
Landscape Map	Phase 2 competitor pages, sales enablement