竞品情报自动化Pipeline

核心原则

1. 多源交叉验证——单一数据源的竞品情报不可信，每个关键发现必须至少2个独立来源交叉验证，招聘+融资+功能更新三源信号汇聚时战略推断置信度最高
2. 变更即信号——竞品的每个功能变更、定价调整、招聘变化都是战略信号，不是孤立事件，必须关联解读而非简单罗列
3. 告警分级响应——P0级（影响≥5）紧急通知+标记需紧急响应，P1级（影响=4）即时通知+纳入周报，P2级（影响<4）仅纳入周报，资源分配与影响程度匹配
4. 战略推断标注置信度——招聘推断战略方向置信度0.5-0.7，融资+招聘双重信号0.7-0.9，官方公告0.9+，低置信度推断必须升级人类验证

交互模式

🤖 AI自动执行

输入

执行步骤

采集层

多源信息采集，覆盖竞品全方位动态：

招聘信息战略推断规则：

• 大量招聘某技术栈岗位 → 推断技术方向投入
• 新增海外岗位 → 推断国际化战略
• 招聘量骤减 → 推断成本收缩或战略调整
• 新增AI/ML岗位 → 推断智能化方向

分析层

#### Feature Matrix自动更新

变更类型定义：

• 新增（Added）：竞品新增此前不具备的功能
• 升级（Upgraded）：竞品对现有功能进行重大改进
• 移除（Removed）：竞品下线某项功能
• 降级（Downgraded）：竞品对现有功能进行限制或降级

#### 竞品用户口碑对比

#### 定价策略对比

#### 功能更新解读

• 功能变更的战略意图解读
• 对用户价值的影响评估
• 对竞争格局的影响评估
• 建议的应对措施

#### 战略方向推断

综合招聘、融资、功能更新、定价变化等多源信号，推断竞品战略方向：

• 市场扩张 / 收缩方向
• 技术投入方向
• 目标客群迁移方向
• 商业模式演进方向

输出层

输出

输出文件：output/pm-discovery/market-competitor-intel/competitor-intel.json

输出Schema：

{
  "type": "object",
  "required": ["scan_timestamp", "competitors"],
  "properties": {
    "scan_timestamp": {"type": "string", "description": "扫描时间戳"},
    "competitors": {"type": "array", "description": "竞品情报列表，含Feature Matrix、口碑、定价和战略信号"},
    "reputation_comparison": {"type": "object", "description": "竞品口碑横向对比"},
    "alerts": {"type": "array", "description": "竞品变更告警列表"}
  }
}

输出校验规则：

{
  "scan_timestamp": "扫描时间戳",
  "competitors": [
    {
      "name": "竞品名称",
      "category": "品类",
      "feature_matrix": {
        "features": [
          {
            "feature_name": "功能名称",
            "status": "新增/升级/移除/降级/无变化",
            "change_detail": "变更详情",
            "impact_degree": 5,
            "detected_at": "检测时间",
            "source": "数据来源"
          }
        ],
        "last_updated": "最后更新时间"
      },
      "reputation": {
        "sentiment_distribution": {
          "positive": 0.0,
          "neutral": 0.0,
          "negative": 0.0
        },
        "top_pain_points": [],
        "migration_signals": [],
        "data_sources": []
      },
      "pricing": {
        "price_range": "价格区间",
        "plan_structure": "套餐结构",
        "pricing_model_changes": [],
        "value_score": 0.0
      },
      "strategic_signals": {
        "direction": "推断战略方向",
        "confidence": 0.0,
        "evidence": [],
        "needs_human_validation": false
      }
    }
  ],
  "reputation_comparison": {
    "common_pain_points": [],
    "differentiation_opportunities": [],
    "competitive_disadvantages": []
  },
  "alerts": [
    {
      "competitor": "竞品名称",
      "alert_type": "功能变更/定价变化/战略信号",
      "detail": "告警详情",
      "impact_degree": 5,
      "recommendation": "应对建议",
      "timestamp": "告警时间"
    }
  ]
}

决策规则

质量检查

• [ ] Feature Matrix已更新，变更已标注类型和影响程度
• [ ] 竞品口碑对比已完成
• [ ] 差异化机会已识别
• [ ] 定价策略对比已完成
• [ ] 战略方向推断已完成，低置信度已标注
• [ ] 告警已触发（影响程度≥4的变更）
• [ ] 数据来源已标注
• [ ] 关键发现已多源交叉验证（至少2个独立来源）

降级策略

当上游文件不存在时，本Skill仍可独立执行：

数据获取说明：

• 本Skill需要竞品列表或品类关键词，请通过以下方式之一提供：

1. 直接提供竞品名称列表和品类关键词
2. 上传竞品数据文件
3. 提供数据文件路径

• AI不负责外部数据采集，仅负责分析

上游变更响应

上游变更影响表

下游通知机制表