Competitor Analysis

Competitor Analysis Skill (v0.3)

AI 帮你做一份严谨的竞品分析：产品型 + 功能型两维度竞品 → 预检过滤营销页 → 批量截图 → 差距分析 → 独立可分享网站。 关键节点必须跟用户对齐，AI 不能埋头跑完。

⭐ 核心原则（AI 必须遵守）

原则 -1：先问目标，再做分析（v0.5.0 起，最优先）

竞品分析不是"欣赏竞品做得多好"，而是"为了解决我们自己的问题，去看别人是怎么做的"。

所以第一件事 不是 扫产品代码、不是 找竞品，而是 问用户这次分析要解决什么问题。

如果没有目标：

• AI 会无差别地把每个竞品都打成"值得借鉴"（相当于拍马屁）
• 最终洞察会是"竞品 A 的侧边栏好看、B 的对话框动画不错"这种没法落地的碎片
• 用户拿到报告不知道 next step 是什么

所以 Step 0 必做：

1. 问用户："你希望通过这次竞品分析回答什么问题？目前遇到的问题或想改进的指标是？"
2. 给 3-5 个常见目标做选项让用户多选 / 补充，例如：
   • 📉 首屏留存低（大量用户第一屏就跳走）
   • 🚪 核心功能完成率低（启动了任务但没完成就流失）
   • ⏳ 异步等待流失严重（AI 任务跑着跑着用户关标签页了）
   • 🎯 新用户学习成本高（功能多但发现不到）
   • 🔁 用户只用一次不回来（单次使用体验断层）
   • 💰 免费到付费转化差（看到 paywall 就走）
3. 每个目标要落成可衡量的 metric（AI 帮用户把"留存低"转译成"首屏 30s 跳出率 > 60%"这种假设性指标）
4. 目标数量控制在 1-3 个。超过 3 个等于没目标，分析会散。
5. 写入 product-profile.json 的 analysisGoals 字段，后续每一步都 引用这些 goal。

贯穿后续所有环节：

原则 0：分析视角 = 「该产品的功能域」×「通用交互组件」（v0.4.1 起）

用户是交互设计师，不是产品经理。竞品分析的 dimensions 必须同时满足两点：

1. 挂到这个产品特有的功能域（用户想完成什么目标）
2. 落到具体可对比的交互组件（dropdown / modal / list / 编辑器 ...）

为什么两个都要？

关键：功能域不是预设的，要每次分析时由 AI 根据产品推导

不同产品的功能域天差地别，不要套模板：

• Notion → 内容创作 / 信息管理 / 多人协作
• Figma → 画布操作 / 组件复用 / 原型跳转 / 协同设计
• Linear → Issue 流转 / 规划与报表 / 快捷操作
• Descript → 录制 / 剪辑 / 转写 / 导出

AI 在 Step 1.5 调用 scripts/components-library.js 的 promptForDomainInference() 和 promptForComponentBinding() 拿到引导模板，现场生成该产品专属的 4-6 个 <功能域>.<组件> 组合作为 dimensions。

每个 (module × dimension) cell 描述该组件在该功能域里的具体设计决策：触发方式、布局尺寸、关闭交互、动画过渡 ...

原则 1：先说计划，再动手

用户第一次给请求 → AI 不能直接跑脚本。先说明整体 6 步流程、预估耗时、输出位置，询问启动意愿。

原则 2：4 个硬停确认节点

原则 3：凡是 AI 能自己得到的信息，不要推给用户

• ✅ "我看到你工作区有 vite.config.ts 和 package.json，这像是 React Web App"
• ✅ "我扫了你的路由，看到 /editor、/library、/settings 这 3 个模块"
• ❌ "请告诉我你的产品有哪些模块" — 这是把 AI 的活推给用户

原则 4：截图质量不过关 → 自动修复 → 不行再问用户

• empty / login-wall / marketing / error-page 四类问题脚本会自愈
• marketing 专项：Step 2.5 会提前预检，挖替代 URL
• 自愈 2 次不成才抛给用户

原则 5：示例不预设具体产品

本 skill 的 templates/ 和示例以 Notion 为演示（大家都熟悉的公开产品），实际使用时用用户当前工作区的产品。

整体流程（7 步）

┌─ Step 0: 分析目标设定 ─┐  ← ⭐ v0.5 新增，最先做
│  用户回答"想解决什么问题" │
└──────────┬─────────────┘
           ↓
       🛑 A0 用户确认 goals
           ↓
┌─ Step 1: 产品画像 ─┐
│  系统内/外部两种模式  │
└──────────┬─────────┘
           ↓
┌─ Step 1.5: 功能域推导 ─┐  ← 每个域标相关 goal
└──────────┬─────────────┘
           ↓
       🛑 A1 用户确认画像 + 功能域
           ↓
┌─ Step 2: 双维竞品发掘 ──┐  ← 按 goal 筛选竞品
│  产品型 + 功能型         │
└──────────┬──────────────┘
           ↓
┌─ Step 2.5: URL 预检 ─┐
└──────────┬───────────┘
           ↓
       🛑 A2 用户确认竞品清单
           ↓
┌─ Step 3: 双端批量截图 ─┐  ← 自动处理登录墙
└──────────┬──────────────┘
           ↓
┌─ Step 4: 目标导向差距分析 ─┐  ← 每条借鉴写 goalRelevance + expectedImpact + hypothesis
└──────────┬──────────────────┘
           ↓
       🛑 A3 用户确认洞察（按 goal 分组）
           ↓
┌─ Step 5: 生成独立站点 ─┐
└───────────────────────────┘

启动响应模板

用户说"帮我分析一下我的产品" → AI 立即回（第一问必须是目标，不是"我扫到了什么"）：

## 🔬 竞品分析流程确认

在动手之前，我需要先搞清楚 **这次分析是为了解决什么问题**——
竞品分析不是"看竞品做得多好"，而是"为了我们自己的问题去借鉴"。
没有目标，最后的报告只会是"竞品都很厉害"的流水账。

### 🎯 你希望这次分析回答哪 1-3 个问题？

常见分析目标（可多选 / 补充 / 自定义）：

- 📉 **首屏留存低**：用户进来一屏就跳走
- 🚪 **核心功能完成率低**：启动了任务但没完成
- ⏳ **异步等待流失**：AI 任务等待期间用户跑了
- 🎯 **学习成本高**：功能多但用户发现不到
- 🔁 **单次使用**：用户用一次就不回来
- 💰 **转化差**：免费用户不付费 / 付费入口点不开
- 🤔 **自定义**：告诉我你想解决什么

---

**我已经识别到的产品**：{Step 1 预览结果；外部产品就说"等目标定完再聊产品"}

**等你的目标** → 之后流程（约 30-45 分钟）：
1. 🎯 **分析目标设定** ← 当前 / A0
2. 📸 产品画像 + 功能域推导（目标会影响域的权重）— 3 分钟 ← A1
3. 🔍 按目标筛选的 5-8 个竞品（不再机械凑数）— 5 分钟 ← A2
4. 🎬 批量截图（登录墙自动弹浏览器）— 15-25 分钟
5. ✍️ **目标导向**差距分析（每条借鉴写明能解决哪个目标） — 5-10 分钟 ← A3
6. 🌐 生成独立站点（按目标分组展示洞察）— 1 分钟

**回复你的目标**（从清单选 or 自己描述），我才会进入下一步。

Step 0：分析目标设定（v0.5 新增，最优先）

AI 做什么

1. 永远先问目标，哪怕用户说"直接开始就行"——也要追问一句"那你最想通过这次分析改进什么指标/体验？"
2. 用户答完后，AI 做三件事：
   • 转译为可衡量指标：把"留存不好"翻译成假设性指标，如"首屏 30s 跳出率 > 60%"
   • 合并近义目标：用户列了 5 条但其实是 2 类，帮用户收敛到 1-3 个主目标
   • 排优先级：至少 1 个 P0 + 可选 P1/P2
3. 写入 product-profile.json：

{
  "analysisGoals": [
    {
      "id": "onboarding-dropoff",
      "name": "首屏留存提升",
      "priority": "P0",
      "problem": "新用户进首页后 30 秒内跳出率高，怀疑不理解产品能干啥 / 不知道第一步做什么",
      "hypotheticalMetric": "首屏 30s 跳出率 > 60% → 目标降到 40% 以下",
      "expectedLift": "跳出率 -20pp / 对应 weekly active 预计 +25%",
      "relatedDomains": ["skill-onboarding"]
    },
    {
      "id": "async-wait-churn",
      "name": "异步等待流失",
      "priority": "P1",
      "problem": "AI 任务 5-15 分钟，很多用户关标签页就再没回来",
      "hypotheticalMetric": "等待期间标签页关闭率 > 40%",
      "expectedLift": "关闭率 -15pp / 任务完成率 +10pp",
      "relatedDomains": ["async-progress"]
    }
  ]
}

🛑 Checkpoint A0：目标确认

给用户看：

## 我把你的问题整理成 2 个分析目标：

**P0 · 首屏留存提升**
  - 问题：新用户首屏 30s 跳出率高
  - 假设指标：跳出率 > 60% → 目标 < 40%
  - 预期收益：weekly active +25%
  - 最相关功能域：技能选择与素材投递

**P1 · 异步等待流失**
  - 问题：AI 任务等待期间用户关标签页再不回
  - 假设指标：等待期关闭率 > 40%
  - 预期收益：任务完成率 +10pp
  - 最相关功能域：异步任务感知

这两个目标抓准了吗？要增/删/改优先级请直说。

用户确认后写入 analysisGoals → 进入 Step 1。

⚠️ 关键：从此刻起，后续每一步（竞品选择、维度标注、差距分析、洞察总结）都必须引用这些 goal id，不能跑偏。

Step 1：产品画像（两种模式）

模式判断（AI 自动做）

打开对话的第一件事，AI 检查当前 CodeBuddy 工作区：

模式 A：系统内产品（自动分析）

AI 做什么：

1. 扫码 package.json → 读 name/description
2. 扫路由：routes.ts/App.tsx/src/pages/ → 识别主模块
3. 扫 README → 提取定位描述
4. 用户本地能起服务就调 localhost:PORT 跑 step1 截首页；不能就跳过截图
5. AI 主动填出初版 product-profile.json（不等用户回答）

# 有可访问 URL 时
node scripts/step1-analyze-product.js --url http://localhost:3000 --name "MyProduct" --out ./work/

# 无可访问 URL 时（仅静态分析代码）
node scripts/step1-analyze-product.js --no-url --name "MyProduct" --out ./work/

然后给用户看（这就是 🛑 A1）：

## 我理解你的产品是这样

**产品名**：MyProduct（from package.json）
**类型**：React Web App — 看起来是 {类别}（AI 推断）
**主要模块**（from 路由扫描）：
  1. `/editor` 编辑器
  2. `/library` 素材库
  3. `/settings` 设置

**比较维度**（v0.4.1：**该产品专属功能域 × 通用交互组件**，AI 现场推导，不套模板）：
  - `content-creation.editor` 内容创作 · 编辑器（block / 富文本 / 快捷操作）
  - `content-creation.toolbar` 内容创作 · 工具栏（顶部 + 浮出 inline）
  - `content-creation.dropdown` 内容创作 · 块类型 slash command
  - `info-management.list` 信息管理 · 页面列表（嵌套树 / 最近访问 / 收藏）
  - `collaboration.avatar-collab` 多人协作 · 协作光标
  - `system-feedback.empty-state` 系统反馈 · 空状态（首次访问 / 搜索无结果 / 错误）

> 推导步骤（AI 在 Step 1 内部完成）：
>   1. 运行 `node scripts/components-library.js --prompt-domain` 拿到"功能域推导"引导
>   2. 根据当前产品的模块和定位，**临时**产出 2-4 个该产品专属功能域（**不要套"创作/管理/协作"这种通用分法**）
>   3. 运行 `node scripts/components-library.js --prompt-bind` 拿到"组件绑定"引导
>   4. 给每个功能域挑 1-2 个最核心的组件，组成 4-6 个最终 dimension

**对吗？** 有要改的请直说（改模块名 / 换组件 / ...）

模式 B：外部产品（对话引导）

AI 做什么：

1. 问用户："这个产品的名字？一句话定位？"
2. 问用户："主要模块是哪几个？每个模块做什么？"（如果用户有 URL 就顺便跑 step1 截图辅助）
3. 整理成 product-profile.json 后给用户确认

AI 不要把列表甩给用户让他自己写，要边问边写，每次问 1 个问题，写完一段让用户确认一次。

🛑 Checkpoint A1：产品画像确认

用户回复"对"或给出修正 → 写最终 product-profile.json → 进入 Step 1.5。

Step 1.5：功能域推导（v0.4.1 新增）

为什么需要这一步：纯原子组件（dropdown/modal）脱离产品语境没法比，所以要先给当前产品推导 2-4 个专属功能域，再把组件挂进去。

AI 做什么

1. 运行 node scripts/components-library.js --prompt-domain，把 stdout 当思考引导
2. 看当前产品的 userProduct.modules 和 userProduct.summary，临时推导 2-4 个功能域
   • ❌ 不要套"内容创作/信息管理/协作"这种通用分法（除非产品真的长这样）
   • ✅ 要贴产品：Figma 的域是"画布操作/组件复用/原型跳转/协同设计"，Descript 是"录制/剪辑/转写/导出"
3. 运行 node scripts/components-library.js --prompt-bind，把 stdout 当组件绑定引导
4. 给每个功能域挑 1-2 个核心组件，组成 4-6 个 <功能域>.<组件> 形式的 dimension
5. 每个 dimension 要填 role（组件在该域里的具体实例）和 reviewFocus（特殊关注点）
6. （v0.5 新增）每个 domain 和 dimension 都要标 goalRelevance：它最相关哪个 goal id
   • 如果和 Step 0 的任何 goal 都不相关，降权或删掉这个 domain
   • 不要堆 6 个 domain 覆盖全产品——只保留能打中目标的
7. 把推导结果写回 product-profile.json 的 domains 和 dimensions 字段

推导质量自检

推导完后 AI 自问三个问题：

1. "这些功能域能套在任何其他产品上吗？" → 如果能，说明推得太泛，重来
2. "拿掉产品名，别人还看得出是哪个产品吗？" → 看不出就说明贴了
3. "每个 dimension 的 role 能直接指向一个具体 UI 元素吗？" → "块类型选择器" 可以，"选择器" 不行

🛑 Checkpoint A1.5：功能域 + 组件确认（可并入 A1）

给用户看推导结果（可以和 A1 的产品画像一起确认）：

我为 {产品名} 推导的功能域（4 个）：
  1. **内容创作**（用户目标: 快速把想法变成结构化文档）
     - dimension: `content-creation.editor` → block 编辑器（slash command / 粘贴处理 / ...）
     - dimension: `content-creation.toolbar` → 顶部 + inline 浮出工具栏
  2. **信息管理**（用户目标: 在大量页面中快速定位和归类）
     - dimension: `info-management.list` → 文档树 + 最近访问
  3. **多人协作**（用户目标: 感知他人存在不干扰自己）
     - dimension: `collaboration.avatar-collab` → 协作光标 + 头像栈
  4. **系统反馈**（用户目标: 理解当前状态）
     - dimension: `system-feedback.empty-state` → 首次访问 / 搜索无结果

**这些功能域贴你的产品吗？** 要增删或重命名请直说。

Step 2：双维度竞品发掘

两种竞品类型

产品型例子（假设分析 Notion）：

• Coda / Obsidian / Craft / Roam / ClickUp Docs

功能型例子（假设分析 Notion 的 doc-editor 模块）：

• Google Docs（长文档编辑的最佳实践）
• Figjam（实时协作的最佳实践）
• Linear Docs（极简编辑体验）

AI 做什么

⚠️ v0.5 关键变更：竞品不是机械凑 5+3，而是"按 goal 精准挑"

1. 先看 Step 0 的 analysisGoals，给每个 goal 想"谁在这个问题上做得最好"：
   • goal=onboarding-dropoff → 找首屏留存高 / 引导做得好的产品
   • goal=async-wait-churn → 找异步任务等待体验好的产品（即使不是同类型产品）
   • goal=learning-cost → 找"上手即用"口碑好的产品
2. 用 WebSearch 搜"{goal 关键词} + best practice"/"{用户产品类型} + {goal}"，不是只搜 "{type} alternatives"
3. 产品型竞品：≥3 个（覆盖多数 goals），要求有可访问网页版
4. 功能型竞品：每个 P0 goal 必配 1 个"单点最佳实践"竞品（跨行业也行）
5. 给每个竞品配 URL + targetGoals 字段（这个竞品主要为哪个 goal 服务）
6. ⚠ 默认所有产品型竞品 loginRequired: true
7. 桌面 App / 严重反爬站：加 demoVideoUrl 触发视频兜底
8. 写 competitors.json（见 schema 小节）

质量自检：挑完竞品后问自己：

• 我为 P0 goal 挑的那个竞品，真的在这个问题上比用户产品强吗？
• 如果用户问"为啥选这个竞品而不是那个"，我能答出"因为它在 <goalId> 这个目标上是标杆"吗？

截图素材的三级 Tier

Step 2.5：URL 预检（强制，硬门禁）

npm run step2 -- --competitors ./work/competitors.json --out ./work/vet-report.json

脚本做什么：

1. 对每个 moduleUrl 做快速预检（低分辨率截图 + DOM 抽取）
2. 规则判分：ok / login-wall / marketing / error-page / empty
3. 如果不是真功能页：抓同域所有 <a> + 用路径规则打分，给 top-3 替代 URL
4. 软警告：技术上 ok 但营销信号显著 >> 功能信号

AI 读 vet-report.json 后必做：

• 对每个 needsFix 条目决策：
  • 有高分候选（score≥5） → 改 competitors.json 的对应 URL
  • 没候选（login 墙）→ 标记 loginRequired: true，Step 3 会自动弹浏览器登
  • 候选也不理想 → WebSearch 找 / 换竞品
• 对每个 softWarning 酌情处理：该模块在分析维度里是"关键功能"就换

step3 会兜底：即使 AI 忘改 competitors.json，step3 读到 vet-report 后碰到 marketing 也会自动用候选 URL 重截。

🛑 Checkpoint A2：竞品清单确认

## 竞品清单（预检完成）

### 产品型（5 个）
| 竞品 | 定位 | 登录 | 预检 |
|------|------|------|------|
| Coda | 文档+数据库一体化 | ✅ | ✓ |
| Obsidian | 本地优先知识库 | ✅ | ✓ |
| Craft | 极简美学文档 | ✅ | ✓ |
| ClickUp Docs | 团队协作 | 🔐 | 🔐 登录墙，将弹浏览器 |
| Roam | 双链笔记 | ✅ | ⚠ 改 URL：/app 而非 /features |

### 功能型（3 个 × 关键模块）
| 竞品 | 只看哪个模块 | 为什么 |
|------|-------------|-------|
| Google Docs | doc-editor | 长文档编辑的行业标杆 |
| Figjam | comments | 实时协作评论的最佳实践 |
| ChatGPT Canvas | ai-assistant | AI 深度集成的参考 |

**要调整吗**？（回复「开始截图」继续）

Step 3：双端批量截图

npm run step3 -- \
  --profile ./work/product-profile.json \
  --competitors ./work/competitors.json \
  --out ./site/assets/screenshots/
  [--skip-login]                          # 跳过自动登录流（debug 用）
  [--skip-fallback]                       # 跳过视频抽帧 fallback（debug 用）
  [--fallback-mode=auto|manual|ask-first|skip]   # v0.6 新增：兜底方式

v0.6 新增：多状态截图 + 兜底方式选择

1) 每个模块默认产出 3 张截图（之前只有 1 张首屏）：

• competitors/<compId>-<moduleId>.png — 默认首屏
• competitors/<compId>-<moduleId>-scroll50.png — 滚动到页面中部
• competitors/<compId>-<moduleId>-bottom.png — 滚动到页面底部

全屏画布类产品（Figma / Miro）不支持滚动，自动跳过后两张。

2) 兜底方式 4 选 1（--fallback-mode）：

• auto（默认）：遇到登录墙+营销页 → 直接抓视频抽帧。适合没有截图素材的场景。
• manual：跳过视频，只在 fallback-pending/<compId>.json 写需要截图的清单，让用户自己把截图放到指定路径。适合手头已有竞品截图的场景。
• ask-first：先写 pending 清单，同时也抓视频作为备份。两条路径都有，用户选用哪个。
• skip：放弃该竞品的兜底，manifest 里保留失败记录但不填充。

3) pending 文件格式：

{
  "competitorId": "craft",
  "competitorName": "Craft",
  "mode": "manual",
  "expectedShots": [
    { "moduleId": "home", "expectedFile": "competitors/craft-home.png", "originalIssue": "login-wall", "originalUrl": "..." }
  ]
}

用户贴完图删除 pending 文件，下次跑 step4 就能识别新截图。

内置自愈流程（v0.3 以来）

1. URL 预检 → 死链跳过；403/404 可能是反爬 → 让 playwright 试
2. SPA 结构等待 → 等 main/canvas 等出现
3. 自动清扫浮层 → 弹窗/cookie条
4. 质量检查 → empty 自动延长 wait 重试
5. 登录墙 / 营销页自动处理：每个竞品截完所有模块后，若 ≥1 张撞墙或营销 → 脚本自动弹浏览器让用户登录 → 登完保存 state 自动重截
   • v0.3.1 新增：marketing 也会触发登录（因为 SaaS 未登录看到的都是营销页，登录后才能看到真 UI）
   • state 存 <workDir>/.auth/<competitorId>-state.json，下次复用
6. Tier 1.5 主动探索（explore）：登录后仍 marketing → 触发 step3-explore.js（OpenClaw 模式）
   • 像真人一样在页面上找 "Try / Open App / Live Demo / Gallery" 按钮（关键词字典 + URL pattern 打分）
   • 递归点击进入子页面（深度 ≤ 3），每步 verify 是否变成功能页
   • 探索路径遇登录墙：自动弹浏览器登录 → 用 state 继续
   • 规则全部失败 → 写 explore-pending.json 让 AI 决策
7. Tier 2 视频抽帧 fallback：explore 也找不到真 UI → 触发 step3-fallback-video.js
   • 优先读 competitor.demoVideoUrl（YouTube/MP4 直链）
   • 没配就从官网首页抓 <video> / <iframe src=youtube>
   • ffmpeg 抽 5 帧（5% / 25% / 50% / 75% / 95% 时间点）
   • 帧保存到 <out>/fallback-frames/ 并写入 manifest 的 fallback 字段

功能型竞品特殊处理：只截 targetModules 里列出的模块，其他模块跳过。

CLI 参数：

• --skip-login：跳过自动登录流（debug 用）
• --skip-explore：跳过主动探索（debug 用）
• --skip-fallback：跳过视频抽帧（debug 用）

依赖工具（视频 fallback 需要）：

brew install ffmpeg yt-dlp    # 或 apt install ffmpeg + pip install yt-dlp

不装也不影响主流程，只是 Tier 2 视频抽帧用不了。

Step 4：AI 差距分析

AI 做什么（不需要脚本，全 AI）：

1. 看 step3 产出的所有截图
2. 参考 prompts/gap-analysis.md 的方法
3. 对每个模块：
   • 写 userProductDoing（自己产品在这个模块的现状）
   • 写 competitorsBetter（哪些竞品在这做得更好 + 为什么）
   • 写 opportunities（2-3 条可借鉴的点）
4. 对整体产品：写 6-10 条 keyInsights（关键洞察 + 优先级）
5. 输出 analysis-data.json

🛑 Checkpoint A3：洞察确认

把 6-10 条 keyInsights 给用户看，问："这些方向抓得对吗？要不要调整?"

Step 5：生成独立站点

npm run step5 -- \
  --data ./work/analysis-data.json \
  --out ./site/

产出：./site/index.html + ./site/assets/ —— 独立 SPA 站点，可直接用浏览器打开，也可 push 到任何静态托管（GitHub Pages / CloudBase / EdgeOne Pages）。

AI 最后用 preview_url 给用户看结果。

数据 Schema

product-profile.json

{
  "userProduct": {
    "id": "notion",
    "name": "Notion",
    "monogram": "N",
    "url": "https://www.notion.so",
    "homeUrl": "https://www.notion.so",
    "type": "document",
    "summary": "把文档、数据库、wiki 合一的工作区",
    "modules": [
      { "id": "doc-editor", "name": "文档编辑", "url": "https://www.notion.so/product/docs" },
      { "id": "database", "name": "数据库/表格", "url": "https://www.notion.so/help/intro-to-databases" },
      { "id": "sidebar", "name": "左侧导航", "url": "https://www.notion.so" },
      { "id": "ai-assistant", "name": "AI 助手", "url": "https://www.notion.so/product/ai" },
      { "id": "comments", "name": "评论协作", "url": "https://www.notion.so/help/comments-mentions-and-reminders" }
    ],
    "domains": [
      { "id": "content-creation", "name": "内容创作", "userGoal": "快速把想法变成结构化文档", "relatedModules": ["doc-editor"] },
      { "id": "info-management", "name": "信息管理", "userGoal": "在大量页面中快速定位和归类", "relatedModules": ["sidebar", "database"] },
      { "id": "collaboration", "name": "多人协作", "userGoal": "感知他人存在不干扰自己", "relatedModules": ["comments"] },
      { "id": "system-feedback", "name": "系统反馈", "userGoal": "理解当前状态和下一步", "relatedModules": [] }
    ],
    "dimensions": [
      { "id": "content-creation.editor", "domain": "content-creation", "component": "editor", "name": "内容创作 · 编辑器", "role": "block 编辑器", "reviewFocus": "slash command / 粘贴处理 / 光标 / block 类型" },
      { "id": "content-creation.toolbar", "domain": "content-creation", "component": "toolbar", "name": "内容创作 · 工具栏", "role": "顶部 + inline 浮出", "reviewFocus": "动作可达性、分组、inline 召唤时机" },
      { "id": "info-management.list", "domain": "info-management", "component": "list", "name": "信息管理 · 列表", "role": "文档树 + 最近访问", "reviewFocus": "嵌套展开/收起、拖拽重排、收藏" },
      { "id": "collaboration.avatar-collab", "domain": "collaboration", "component": "avatar-collab", "name": "多人协作 · 协作痕迹", "role": "协作光标 + 头像栈", "reviewFocus": "实时度、身份识别、不干扰" },
      { "id": "system-feedback.empty-state", "domain": "system-feedback", "component": "empty-state", "name": "系统反馈 · 空状态", "role": "首次访问 / 搜索无结果", "reviewFocus": "情感化、next step 引导" }
    ]
  }
}

关键字段：

• domains：AI 在 Step 1.5 现场推导的 2-4 个功能域，这个产品专属，不要套模板
• dimensions：<domain>.<component> 组合，每个 dim 的 role 必须是"该产品里的具体实例"而不是组件通用描述

competitors.json（新 schema）

{
  "competitors": [
    {
      "id": "coda",
      "name": "Coda",
      "type": "product",
      "url": "https://coda.io/",
      "summary": "文档+数据库一体化竞品",
      "loginRequired": false,
      "moduleUrls": {
        "doc-editor": "https://coda.io/product",
        "database": "https://coda.io/product/tables",
        "sidebar": "https://coda.io/",
        "ai-assistant": "https://coda.io/product/ai",
        "comments": "https://coda.io/product"
      }
    },
    {
      "id": "google-docs",
      "name": "Google Docs",
      "type": "feature",
      "targetModules": ["doc-editor"],
      "url": "https://docs.google.com/document/u/0/",
      "summary": "长文档编辑的行业标杆（仅对比文档编辑模块）",
      "loginRequired": true,
      "moduleUrls": {
        "doc-editor": "https://docs.google.com/document/u/0/"
      }
    }
  ]
}

关键字段：

• type: "product" = 产品型（截所有模块）/ "feature" = 功能型（只截 targetModules 列出的模块）
• targetModules: 仅 feature 型需要，数组，内容必须是 product-profile.modules 里的 id

单独使用（脚本化）

除了端到端流程，每个脚本都可单独用：

截图类

• scripts/capture.js — 单 URL 截图
• scripts/batch.js — 批量 URL 截图（读 targets.json）
• scripts/frame-extract.js — 视频抽帧

登录态

• scripts/login.js — 手动保存 state
• scripts/login-interactive.js — AI 可调起的自动弹窗登录

辅助

• scripts/verify-screenshots.js — 截图质量检查
• scripts/validate-data.js — analysis-data.json schema 校验

单任务配方

# 纯批量截图
npm run batch -- --targets targets.json --out ./shots/

# 某站点要登录
npm run login -- --site xxx --url https://xxx.com/login --out ./.auth/

# 视频抽帧
npm run frames -- --in demo.mp4 --n 5 --out ./frames/

# 质量检查
npm run verify -- --dir ./shots/

文件结构

competitor-analysis-skill/
├── SKILL.md                          # 本文件（AI 主入口）
├── README.md
├── package.json
├── scripts/                          # 所有可执行脚本
│   ├── step1-analyze-product.js      # 产品画像（含系统内/外部双模式）
│   ├── step2-vet-competitors.js      # URL 预检
│   ├── step3-capture-all.js          # 双端批量截图（登录墙自动 + marketing 自愈 + explore + 视频 fallback）
│   ├── step3-explore.js              # Tier 1.5 主动探索：OpenClaw 模式找 Try/Open App 按钮
│   ├── step3-fallback-video.js       # Tier 2 视频抽帧 fallback
│   ├── step5-generate-site.js        # 生成独立站点
│   ├── capture.js / batch.js / clean-rules.js
│   ├── login.js / login-interactive.js
│   ├── frame-extract.js
│   ├── components-library.js         # v0.4：交互组件字典（12 个组件 + 推荐表）
│   └── verify-screenshots.js / validate-data.js
├── site-template/                    # 站点模板（支持产品型/功能型双展示）
├── templates/                        # Notion 示例
├── prompts/                          # AI 思考引导
│   └── gap-analysis.md
└── examples/                         # 参考项目（可选）

版本历史

• v0.6.0: 截图深度 + 兜底交互两个实战发现的补强
  • 多状态截图：每个 module 默认产出 3 张（主屏 / 滚动 50% / 滚动 100%），解决"一张图看不到 fold 下内容"问题
  • 兜底方式 4 选 1：--fallback-mode=auto|manual|ask-first|skip，优先让用户自贴截图（贴到指定 expectedFile 路径），视频抽帧降级为备选
  • pending 机制：manual/ask-first 模式会在 fallback-pending/<compId>.json 写待截图清单，用户贴完删 pending 继续
  • 向下兼容：不指定 --fallback-mode 即为 auto（和 v0.5 一样行为）
• v0.5.3: site-template 兼容 tier 分组（self/direct/inspiration），当数据没用 domestic/overseas 时自动 fallback
• v0.5.2: site-template 首屏支持目标导向视图（analysisGoals + keyInsightsByGoal）
• v0.5.1: 截图链路 2 个实战 bug 修复
  • login-interactive.js 登录检测过严 → 加 URL 稳定 10s 兜底
  • step3-fallback-video.js 内部 process.exit 杀主进程 → 改 throw 不中断批处理
• v0.5.0: 引入"目标导向"思辨——竞品分析不再是"看谁好"而是"为了解决我们的问题去借鉴谁"。新增 Step 0 分析目标设定（必做硬卡点 A0），用户先声明 1-3 个 goals（首屏留存/异步流失/学习成本/转化等）+ 假设性指标 + 预期收益；后续每一步都要引用 goal：domain 标 goalRelevance、competitor 标 targetGoals、Step 4 每个 cell 必填 goalRelevance + expectedImpact + hypothesis；新增 verdict not-for-our-goal（明确不借鉴）；分析报告加 keyInsightsByGoal（按目标分组的 top 3-5 借鉴）。彻底解决"AI 觉得竞品哪都好"的拍马屁倾向。
• v0.4.1: 功能域从"写死的 6 个"改为"每次由 AI 根据产品现场推导"
• v0.4.0: 分析视角从"商业维度"改为"交互组件"——用户是交互设计师，dimensions 不再是效率/灵活性这种 PM 视角，而是对话框/列表/工具栏/悬浮层等具体可对比的交互组件；新增 scripts/components-library.js；analysis-data 支持 focusArea + componentTraits
• v0.3.3: OpenClaw 式主动探索 — 新脚本 step3-explore.js，在营销页上自动找 Try/Open App 按钮递归点进真 UI，探索路径遇登录墙自动弹浏览器登录；verify 新增 landing-page-structure 检测（Pricing+CTA+Footer 三件套识别官网结构，识破 hero 里的 "假 UI 截图"）
• v0.3.2: 三级 Tier 架构 — 真 UI（登录截图）→ 视频抽帧 → 禁止营销页；verify 严格化让营销页必 fail；marketing 触发自动登录；新脚本 step3-fallback-video.js 自动抓官网 video 或 YouTube demo 抽帧
• v0.3.1: 反爬增强（Chrome args + stealth headers）；URL 修正（Notion 改版）；step5 截图重复 bug
• v0.3.0: 产品画像双模式（系统内自动/外部对话）+ 竞品双维度（产品型+功能型）+ 竞品数量 ≥5
• v0.2.0: 合并 competitor-capture；step3 自动登录；marketing 预检 + 自愈
• v0.1.0: 端到端 MVP