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用于界定竞争 landscape:在任何 benchmark 开始前,识别、分类并用分数过滤竞品集合。决定谁算竞品、属于哪个 tier、应挖哪些来源。三技能竞争分析流水线第一步;位于 benchmark-methodology 之前。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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用于界定竞争 landscape:在任何 benchmark 开始前,识别、分类并用分数过滤竞品集合。决定谁算竞品、属于哪个 tier、应挖哪些来源。三技能竞争分析流水线第一步;位于 benchmark-methodology 之前。
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Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理,以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度(定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension)为每个竞品评分,使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
当品牌需要通过结构化多会话访谈发现或表达身份时使用。通过 laddering、5 Whys 和 projective techniques,覆盖目的、定位、受众、个性、声音、叙事以及 founder-brand 张力 8 个模块。产出可恢复 session、磁盘持久化状态和 master brandbook(90_SYNTHESIS.md)。
通过 CodeScene MCP 提供实时结构性 Code Health——编辑前审查,变更后验证分数变化,门控 commit 和 PR。用于代码质量审查、重构、检查 AI 变更是否降低文件质量,或 commit/PR 前。
在 benchmark-methodology 产出已评分的竞品 profile cards 后使用。将发现组装为可用于决策的报告:landscape map、competitor profiles、benchmarking matrix、white-space analysis、strategic recommendations 和团队对齐触发问题。三技能竞争分析流水线的最后一步。
| name | competitive-platform-analysis |
| description | 用于界定竞争 landscape:在任何 benchmark 开始前,识别、分类并用分数过滤竞品集合。决定谁算竞品、属于哪个 tier、应挖哪些来源。三技能竞争分析流水线第一步;位于 benchmark-methodology 之前。 |
使用此技能在任何评分开始前决定要 benchmark 谁以及在哪里找到他们。竞争分析的质量取决于框架:错误集合会让客户看起来要么无敌,要么注定失败。目标是得到可辩护、与决策相关的集合,而不是穷尽式普查。
界定集合前,先建立客户 positioning brief。如果还没有,运行一次简短 brand-discovery 访谈来提取它——不要发明,也不要盲目界定集合。brief 提供:
没有 positioning brief 不要继续。 没有客户视角的竞品列表是噪声,不是情报。尤其 scoping consequence 会决定哪些竞品是强对手(争夺客户 moat 的那些),哪些只是服务菜单重叠。
对每个候选,捕获这些轴——它们决定是否纳入以及 tier:
不要把竞品塞进 niche-specific buckets;用几个通用轴排序,避免 landscape 偏向某个 archetype。这些轴适用于任何 creative-service market(design、motion、copywriting、branding、content、film 等)。先覆盖每个轴的广度,再裁剪到最有启发的集合。
把每个候选 plot 到相关轴上;当竞品在 positioning、specialization、size 和 market 上同时靠近客户时,它就是 direct。
最终集合分为三层——该结构会贯穿报告:
让来源匹配所需维度。下面是通用 platform types;替换为客户 niche 原生平台(例如 design 用 Dribbble/Behance,motion 用 showreel/Vimeo,copy 用 writing samples/published work):
在把某个 competitor attribute 当成事实前,始终至少用两个来源验证(自述 site copy ≠ verified outcome)。每个 profile 都保持 adversarial-verification 纪律。
轻量 pre-filter,用来决定谁进入完整 benchmarking。1–5 分;保留在 distinctiveness 或 credibility 任一维度高分的候选——客户 strategic tension 意味着两个 poles 都有启发。
| Candidate | Positioning stance | Specialization | Size band | Tier | Offer overlap (1–5) | Distinctiveness (1–5) | Commercial credibility (1–5) | Craft proximity (1–5) | Include? |
|---|
经验规则(按 positioning brief 中客户 scoping consequence 应用):
一个 scoped、tiered competitor set(通常 10–18 个候选 → 8–12 个画像),每个都带 axis positions、tier 和 source links,可交给 benchmark-methodology。
场景: 一个 boutique brand-identity studio(2 人、EU-remote、productized sprints、contrarian/manifesto-driven aesthetic)想在 benchmarking 前界定竞争集合。positioning brief 中的 strategic tension 是 memorability × hireability。
Step 1 — 八轴填充(示例候选):
| Candidate | Positioning stance | Specialization | Size band | Engagement | Distinctiveness | Evidence model | Brand strength | Market |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Studio A | brand-led / editorial | identity only | micro | productized | contrarian | aesthetic-led | cult | global-remote |
| Studio B | capability-led | broad DS+motion | boutique | bespoke | conventional | outcome-led | interchangeable | US |
| Agency C | capability-led | brand+digital | mid-size | retainer | conventional | outcome-led | interchangeable | EU |
| Freelancer D | brand-led | brand voice only | solo | day-rate | editorial | aesthetic-led | ownable | global |
| Studio E | brand-led | brand strategy | micro | productized | manifesto-driven | outcome-led | cult | EU-remote |
Step 2 — pre-filter scoring(客户 scoping consequence:客户 moat 是 POV-first,不是 capability breadth,因此加权 distinctiveness):
| Candidate | Offer overlap (1–5) | Distinctiveness (1–5) | Commercial credibility (1–5) | Craft proximity (1–5) | Tier | Include? |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Studio A | 5 | 5 | 3 | 5 | Direct | ✓ must-profile |
| Studio B | 3 | 2 | 5 | 3 | Adjacent | ✓ credibility anchor |
| Agency C | 2 | 1 | 5 | 2 | Aspirational | ✓ scale reference |
| Freelancer D | 4 | 4 | 2 | 4 | Direct | ✓ cautionary case |
| Studio E | 5 | 5 | 4 | 4 | Direct | ✓ must-profile |
Step 3 — 交给 benchmark-methodology 的输出:
五个候选(3 Direct、1 Adjacent、1 Aspirational),每个带 axis positions、tier 和 source links。Studio A 和 Studio E 是最尖锐 head-to-head rivals;Freelancer D 是可学习的 “memorable but un-hireable” cautionary case。
brand-discovery — 先用它建立定位简报和 strategic tension,从而界定 competitor set。benchmark-methodology — 下一步;接收 tiered set,并按九个维度给每个竞品评分。