核心用法
competitor-analysis 是一款专业的SEO竞品情报分析技能，属于20技能SEO&GEO套件的研究层组件。用户只需提供竞品URL或域名，即可触发全维度逆向工程分析，涵盖关键词策略、内容公式、外链来源及AI引用足迹四大核心模块。
典型工作流：输入Analyze SEO strategy for hubspot.com，系统在10分钟内输出包含关键词排名分布、内容模式识别、域名权威度画像及可利用差距点的完整战略简报。支持单竞品深度分析与多竞品对比分析两种模式，并可与套件内其他技能（如content-gap-analysis、entity-optimizer）形成研究→行动闭环。
显著优点
1. 零门槛可用：无需API密钥即可运行，支持纯手动数据输入模式，降低中小企业使用成本
2. GEO/AI原生：内置AI引用分析模块，识别竞品如何在ChatGPT、Perplexity等AI系统中获得引用，补足传统SEO工具盲区
3. 结构化输出：强制遵循CITE框架（Citation, Intent, Trust, Entity），生成可直接存入memory/research/的复用型战略资产
4. 多语言触发：支持中英日韩西葡六国语言自然语言触发，覆盖专业术语与口语化表达
5. 生态集成：与Claude Code ≥1.0、skills.sh、ClawHub、Vercel Labs等主流技能市场兼容
潜在缺点与局限性
1. 数据依赖性：未连接MCP/SEO工具时，需用户手动提供竞品流量、排名等关键数据，分析深度受限于输入质量
2. 实时性约束：无自动化监控连接时，无法追踪竞品策略动态变化，输出为静态快照
3. 量化精度：手动模式下的流量估算、关键词难度评分依赖经验推断，缺乏工具级精确度
4. 地域覆盖：GEO相关性标记为"medium"，对特定地区AI引用偏好（如中国文心一言、日本ChatGPT日语优化）的深度适配有限
适合人群
- 市场进入者：新进入 niche 市场需快速建立竞争认知的创业者/产品经理
- SEO策略师：负责制定年度内容策略、外链建设计划的in-house或agency从业者
- GEO优化师：关注AI搜索时代品牌可见性的前沿营销人员
- 投资人/分析师：需快速评估赛道竞争格局的买方研究人员
常规风险
1. 数据合规风险：手动输入竞品数据时需确保未违反对方robots.txt或数据服务条款
2. 策略滞后风险：静态分析可能错过竞品近期算法适应调整，建议配合rank-tracker技能定期更新
3. 过度推断风险：模板化输出可能将相关性误判为因果性，需人工复核"竞品成功因素"假设
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技术规格：Apache-2.0开源协议，v6.0.0版本，作者aaron-he-zhu，兼容Claude Code ≥1.0及主流技能市场。