positioning-value-curve — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited positioning-value-curve (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
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Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
🤖→👤 AI建议人类审批
| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 竞品分析数据 | JSON | 是 | output/pm-discovery/market-competitor-intel/competitor-intel.json | 竞品功能、定价、定位 |
| 用户研究数据 | JSON | 是 | user-research-voice-analysis / user-research-user-modeling | 用户关注要素、满意度 |
| 价值主张 | JSON | 是 | output/pm-strategy/business-model-canvas/bmc.json | 价值主张、Pain Relievers、Gain Creators |
从用户研究数据中提取5-8个竞争要素：
提取逻辑：
要素命名规范：
对每个竞品在竞争要素上进行1-5分评分：
评分标准：
5分：行业领先，显著优于竞品
4分：优秀，优于多数竞品
3分：行业平均水平
2分：低于行业平均
1分：明显不足评分依据：
对我方产品在竞争要素上进行1-5分评分：
评分原则：
基于价值曲线分析，识别蓝海策略的4个动作：
Eliminate（消除）：哪些竞争要素可以完全消除？
Reduce（减少）：哪些竞争要素可以降低标准？
Raise（提升）：哪些竞争要素需要提升？
Create（创造）：哪些新的竞争要素可以创造？
通过面积法计算差异化强度：
差异化强度 = 我方曲线与竞品平均曲线的面积差 / 最大可能面积差存储路径：output/pm-strategy/positioning-value-curve/
输出文件：value-curve.json
| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| value_curve.competitive_factors | array | 是 | 5-8个竞争要素 |
| value_curve.competitive_factors[].factor | string | 是 | 要素名称 |
| value_curve.competitive_factors[].our_score | number | 是 | 我方评分1-5 |
| value_curve.competitive_factors[].competitor_scores | object | 是 | 各竞品评分 |
| value_curve.blue_ocean_actions.eliminate | array | 是 | 消除动作列表 |
| value_curve.blue_ocean_actions.reduce | array | 是 | 减少动作列表 |
| value_curve.blue_ocean_actions.raise | array | 是 | 提升动作列表 |
| value_curve.blue_ocean_actions.create | array | 是 | 创造动作列表 |
| value_curve.differentiation_strength | number | 是 | 差异化强度0-1 |
| value_curve.differentiation_warning | boolean | 是 | 差异化强度<0.5时为true |
{
"value_curve": {
"competitive_factors": [
{
"factor": "个性化学习体验",
"our_score": 5,
"competitor_scores": {
"竞品A": 2,
"竞品B": 3,
"竞品C": 1
},
"importance": "high"
},
{
"factor": "内容丰富度",
"our_score": 2,
"competitor_scores": {
"竞品A": 5,
"竞品B": 4,
"竞品C": 3
},
"importance": "medium"
}
],
"blue_ocean_actions": {
"eliminate": [
{
"factor": "K12学科内容",
"reason": "非核心赛道，资源投入产出比低"
}
],
"reduce": [
{
"factor": "内容丰富度",
"reason": "从追求SKU数量转向精品课程策略",
"target_level": 3
}
],
"raise": [
{
"factor": "个性化学习体验",
"reason": "核心差异化优势，持续加大投入",
"target_level": 5
}
],
"create": [
{
"factor": "AI学习路径可视化",
"reason": "竞品尚未提供，用户有强需求",
"target_level": 5
}
]
},
"differentiation_strength": 0.72,
"differentiation_warning": false
}
}当上游文件不存在时，本Skill仍可独立执行：
| 缺失的上游输入 | 降级方案 | 输出影响 |
|---|---|---|
| competitor-intel.json | 用户提供竞品信息 → 绘制价值曲线 | 缺乏竞品分析数据，竞品评分可能不够精准 |
| 用户研究数据（voice-analysis / persona） | 用户提供竞品信息 → 绘制价值曲线 | 缺乏用户研究数据，竞争要素可能偏离用户关注 |
| bmc.json | 用户提供竞品信息 → 绘制价值曲线 | 缺乏BMC数据，我方评分缺乏价值主张锚定 |
| competitor-intel.json + 用户研究数据 + bmc.json | 用户提供竞品信息 → 绘制价值曲线 | 整体置信度降低，评分缺乏数据锚定 |
| 所有上游文件均缺失 | 提示用户先执行前序阶段，或基于用户提供的竞品信息绘制价值曲线 | 整体置信度显著降低，价值曲线仅为假设推断 |
数据获取说明：
| 上游变更 | 影响范围 | 响应策略 |
|---|---|---|
| competitor-intel竞品数据更新 | 竞品评分和蓝海动作 | 重新执行Step 2和Step 4，更新竞品评分 |
| persona/voice-analysis用户洞察更新 | 竞争要素提取 | 重新执行Step 1，更新竞争要素 |
| bmc.json价值主张变更 | 我方评分和蓝海动作 | 重新执行Step 3和Step 4，更新我方评分 |
| 变更类型 | 影响范围 | 通知方式 |
|---|---|---|
| 竞争要素变更 | positioning-differentiation、positioning-statement | 输出文件版本号+变更摘要 |
| 蓝海动作调整 | positioning-differentiation、planning-roadmap | 输出文件版本号+变更摘要 |
| 差异化强度变更 | positioning-statement | 输出文件版本号+变更摘要 |
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.