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分析竞品账号的内容策略,拆解选题、格式、爆款规律和互动模式,输出差异化机会与行动建议。 当用户说"分析竞品""竞品账号""对标账号""拆解爆款""竞品在做什么""对手内容策略""竞争分析"时使用。 和 skill-content-gap-analysis 的区别:本 SKILL 拆解具体竞品账号的内容策略与爆款规律; content-gap-analysis 从赛道整体供需找"没人做好"的蓝海选题空白。

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How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/skill-competitor-analysis

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

分析竞品账号的内容策略,拆解选题、格式、爆款规律和互动模式,输出差异化机会与行动建议。 当用户说"分析竞品""竞品账号""对标账号""拆解爆款""竞品在做什么""对手内容策略""竞争分析"时使用。 和 skill-content-gap-analysis 的区别:本 SKILL 拆解具体竞品账号的内容策略与爆款规律; content-gap-analysis 从赛道整体供需找"没人做好"的蓝海选题空白。

SKILL.md

skill-competitor-analysis.SKILL.md
name: skill-competitor-analysis
description: >-
  分析竞品账号的内容策略,拆解选题、格式、爆款规律和互动模式,输出差异化机会与行动建议。
  当用户说"分析竞品""竞品账号""对标账号""拆解爆款""竞品在做什么""对手内容策略""竞争分析"时使用。
  和 skill-content-gap-analysis 的区别:本 SKILL 拆解具体竞品账号的内容策略与爆款规律;
  content-gap-analysis 从赛道整体供需找"没人做好"的蓝海选题空白。
layer: discover

竞品内容分析

> 对同赛道竞品账号做全维度内容拆解:选题分布、发布节奏、爆款规律、格式偏好、互动模式,找出差异化机会,输出可落地的行动建议。

输入

用户 prompt 中提供以下信息(部分可选):

  • **必需**:竞品账号名称或链接(1–5 个)、用户所在赛道/细分领域
  • **可选**:目标平台(小红书/抖音/B站/微博/知乎等)、分析侧重点(选题/格式/涨粉/变现等)、自己的账号名(用于对比)

输出

# 竞品内容分析报告
日期: {date}
赛道: {niche}
分析平台: {platforms}
竞品数: {N}

## 竞品账号画像卡
(每个竞品一张卡片)
- 账号名 / 平台 / 粉丝量级 / 简介定位
- 内容方向关键词 / 更新频率 / 主力格式
- 代表作 Top3(标题 + 数据 + 拆解)

## 选题分布
各竞品的内容主题分类与占比

## 格式与节奏
内容形式(图文/短视频/直播/轮播/合集)占比 + 发布频率与时间规律

## 爆款拆解
近期高互动内容的共性分析:标题模式、封面特征、内容结构、情绪钩子

## 互动模式
评论/点赞/收藏/转发的比例特征 + 评论区运营策略

## 热点借势分析
竞品如何跟热点、借势频率、效果评估

## SWOT 分析
每个主要竞品的内容层面 SWOT

## 差异化机会
竞品未覆盖/做得弱的选题、格式、人设、受众缺口

## 行动建议
按优先级排列的具体行动项,每条引用数据支撑

执行步骤

1. 收集上下文

确认以下信息,缺失的主动追问:

  • 竞品账号列表(名称或链接)
  • 用户赛道 / 细分领域
  • 目标平台(默认覆盖竞品所在的全部平台)
  • 分析侧重(默认全维度)

2. 竞品账号画像

对每个竞品账号建立基础画像。数据采集方法与各平台反爬降级方案参照 [data-collection.md](references/data-collection.md):

  • 用 `web_fetch` 抓取账号主页信息(账号简介、粉丝量级、作品数);被反爬拦截时降级到 `web_search` 取公开信息
  • 提取定位关键词、内容方向、人设特征
  • 记录粉丝量级区间、账号活跃度
  • 拿不到的数据(播放/完播/粉丝增量等创作者后台数据)如实标注"无公开数据",不编造精确值

3. 选题与主题分析

梳理竞品近期内容(尽量覆盖近 30–90 天):

  • 按主题归类,统计各主题占比
  • 识别核心选题方向(常青选题 vs 热点选题 vs 个人经历)
  • 标注高频关键词和话题标签

4. 内容格式与发布节奏

分析竞品的格式偏好和发布规律(更新频率指标与涨粉节奏推断方法参照 [viral-patterns.md](references/viral-patterns.md)):

  • 格式分布:图文 / 短视频 / 中长视频 / 直播 / 图片轮播 / 合集
  • 发布频率:日更 / 周几更 / 不规律
  • 发布时间段:集中在哪些时段
  • 平台适配:同一内容在不同平台的差异化处理

5. 爆款内容拆解

爆款判定、拆解维度与"爆款密码"反推方法参照 [viral-patterns.md](references/viral-patterns.md)。筛选互动量显著高于均值的内容(≥账号中位数 3–5 倍),逐条拆解:

  • **标题/封面**:用了什么钩子?(数字、悬念、痛点、反常识、情绪词)
  • **内容结构**:开头留人方式、中间节奏、结尾引导互动的手法
  • **选题时机**:是否踩中热点、节日、平台活动
  • **格式特征**:时长、图片数、排版、字体、BGM 等

6. 互动模式分析

分析竞品内容的互动特征:

  • 互动结构:点赞/评论/收藏/转发的比例分布
  • 评论区特征:用户主要在讨论什么、情绪倾向
  • 博主互动:是否回复评论、回复风格、置顶评论策略
  • 收藏型 vs 传播型:哪些内容被收藏多(工具向),哪些被转发多(情绪向)

7. 热点借势分析

用 `web_fetch` 调用热搜 API(参照 [hotlist-apis.md](../../shared/hotlist-apis.md))获取当前各平台热点,然后:

  • 对比竞品近期内容与热搜话题的重合度
  • 分析竞品追热点的频率、速度、角度
  • 评估追热点内容 vs 常规内容的互动差异
  • 识别竞品擅长借势的热点类型(社会事件/行业动态/平台梗/节日)

8. SWOT 分析

对每个主要竞品做内容层面的 SWOT:

  • **S(优势)**:内容质量、更新频率、人设辨识度、粉丝粘性
  • **W(劣势)**:格式单一、选题窄、互动少、更新不稳定
  • **O(机会)**:未覆盖的受众需求、新兴平台/格式、赛道空白
  • **T(威胁)**:该竞品对用户的直接竞争压力点

9. 差异化机会挖掘

基于以上分析,找出可切入的差异化方向:

  • 选题空白:竞品没做但受众有需求的主题
  • 格式差异:竞品集中做图文,可以用短视频突围(反之亦然)
  • 人设差异:竞品偏专业严肃,可以走亲和真实路线(反之亦然)
  • 受众细分:竞品覆盖大众,可以深耕更垂直的人群
  • 平台差异:竞品主攻某平台,可以在另一平台建立优势

10. 输出行动建议

汇总为可落地的行动清单:

  • 每条建议标注优先级(高/中/低)和预期效果
  • 引用具体竞品数据作为支撑("竞品 A 用 XX 格式获得了 XX 互动")
  • 区分速赢(本周可做)和长线布局(需要持续积累)
  • 建议与用户自身定位和风格匹配

参照 [analysis-templates.md](references/analysis-templates.md) 输出竞争矩阵。

Profile 感知

  • **有 Profile 时**:
  • 读取 `identity.md`:获取用户定位和差异化,精准匹配竞品梯度
  • 读取 `platforms.md`:聚焦用户实际运营的平台,分析该平台上的竞品表现
  • 读取 `style.md`:在行动建议中匹配用户的内容风格和调性偏好
  • 读取 `audience.md`(如有):用受众画像优化差异化机会分析
  • 分析结论中直接对标用户账号,给出"你 vs 竞品"的对比
  • **无 Profile 时**:
  • 退回通用模式,要求用户手动提供赛道和竞品信息
  • 分析覆盖全平台,不做平台特化
  • 附注"如提供账号 Profile 可获得更精准的竞品对标和差异化建议"
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Python
Language
Apache-2.0
License
2h ago
Last commit
1mo ago
Created
4d ago
Added

Repo: zju-real/easel

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