核心功能与用法
Competitor Teardown 是一款面向产品、战略与销售团队的结构化竞品分析技能，通过 inference.sh CLI 调用搜索、截图、数据提取等工具，实现从情报收集到可视化交付的完整工作流。
核心用法
1. 七层分析框架（The 7-Layer Analysis）
将竞品拆解为产品、定价、定位、增长、评价、内容、团队七个维度，避免单一功能对比的片面性。每层配备明确的数据来源指导：截图与试用验证产品体验，定价页与销售沟通识别隐藏成本，G2/Capterra 挖掘真实用户反馈。
2. 可交付物模板
- 功能矩阵（Feature Matrix）：标准化 ✅/⚠️/❌ 标记，强制标注条件限制（"Enterprise tier" "Paid only"），要求"先列自身优势，再诚实呈现竞品强项"以维护可信度
- 定价对比表：捕捉最小席位、年付强制、设置费、超额计费等陷阱
- SWOT 分析：逐竞品输出，弱点栏直接转化为己方机会
- 定位矩阵（2x2）：选择"简单vs复杂""自服务vs销售驱动"等有意义维度，避免"好vs坏"的无效对比
3. 研究命令库
集成 Tavily 搜索（市场情报、新闻）、Exa 语义搜索（融资、竞品对比）、Agent Browser（网站截图），支持首页、定价页、注册流等关键页面的自动化捕获。
4. 评价挖掘（Review Mining）
覆盖 G2、Capterra、Product Hunt、Reddit 等平台，提取"最受 praise 的功能""最常见投诉""切换原因""功能需求"四类洞察，识别竞品未满足的需求空白。
显著优点
- 结构化避免遗漏：7层框架强制覆盖定位、团队等非功能维度，防止"只看功能不看定价"的盲区
- 可信度设计：功能矩阵要求标注己方劣势，定位图用 Python 生成可复现视觉
- 执行级输出：不仅生成分析，还提供 stitch-images 横向拼接截图、Python-executor 生成可视化矩阵等交付工具
- 触发词丰富：13 个关键词覆盖"competitor analysis"到"market positioning"全场景
潜在局限
- 依赖外部 CLI 生态：核心功能需先安装 inference.sh CLI 并登录，本地离线环境不可用
- 截图工具有效性边界：Agent Browser 对复杂 SPA、需要登录才能查看的页面可能受限
- 数据时效性：搜索类工具返回结果依赖索引更新，需人工标注数据日期并建议季度刷新
- 评价分析深度有限：当前为关键词搜索提取，未内置情感分析或主题建模，大规模评价需人工聚类
适合人群
- 产品战略团队：制定差异化路线图，识别市场空白
- 投资者/IR 团队：快速生成投资备忘录中的竞争格局章节
- 销售赋能：制作"竞品对比一页纸"应对客户异议
- 早期创业公司：低成本获取头部竞品的产品、定价、增长情报
常规风险
- 法律合规：截图竞品网站用于内部分析通常安全，但公开分发需注意版权；评价引用建议匿名化处理
- 数据误读风险：免费 tier 的搜索工具可能返回过时或偏见来源，关键结论需交叉验证
- 工具链单点故障：inference.sh CLI 或特定 app（如 tavily/extract）服务中断将影响完整工作流