ecommerce-competitor-analyzer
Skill4 starsChanged 36 days agoMITView on GitHub
Use when 用户提供商品链接、公开页面、截图、CSV/JSON 表格、保存的 HTML、评论摘要或采集清单,需要做商品诊断、竞品对比、价格带、卖点、评论 VOC、关键词方向或可分享的电商分析报告。
In this repository29 other files it gives its agents.
- analysis-report-orchestratorSkill
- chatlab-analyzerSkill
- document-to-markdownSkill
- ecom-image-reverse-sop-shareSkill
- ecom-main-image-diagnosisSkill
- ecom-market-insight-tableSkill
- ecommerce-data-analysis-workflowSkill
- ecommerce-review-analysisSkill
- ecom-one-photo-pageSkill
- ecom-page-plannerSkill
- ecom-product-assets-collectorSkill
- ecom-ranking-main-image-collectorSkill
- ecom-video-workflowSkill
- external-skill-adapterSkill
- feishu-project-weekly-reportSkill
- frontend-design-systemSkill
- full-spectrum-distillerSkill
- github-repo-dissectorSkill
- kolsprite-tiktok-opsSkill
- manim-hyperframes-videoSkill
- rpa-flow-architectSkill
- sellersprite-amazon-opsSkill
- top10stats-data-videoSkill
- video-producer-coreSkill
- webbridge-archive-publisherSkill
- web-collection-orchestratorSkill
- wechat-account-data-reviewSkill
- wechat-article-knowledge-packSkill
- wechat-group-insight-reportsSkill
The file
Files
电商竞品与数据分析
核心原则
先检查证据,再选择分析模块。商品链接只是线索,不等于已获得实时销量、完整评论、私域流量或历史价格;任何结论都要标明来源、采集时间、样本量和字段状态。
能做什么
- 分析用户提供的商品表、截图、保存页面、评论数据和已有采集清单。
- 比较商品定位、价格带、规格、卖点、信任证据、评价主题和页面表达。
- 对提供的历史快照做价格变化、排名变化或监测候选分析。
- 生成结构化 JSON、Markdown 和独立 HTML 报告。
数据路线
有结构化表格时优先运行:
python scripts/analyze_ecommerce_dataset.py --input "<数据文件>" --out "<分析报告.md>" --category "<类目>"有竞品清单时可运行:
python scripts/analyze_competitors.py --input "<竞品数据>" --out "<竞品报告.md>" --json-out "<事实包.json>" --category "<类目>"需要验证链接可达性时,使用 scripts/probe_product_links.py;需要报告时使用 scripts/render_report_html.py。先查看各脚本 --help,不要猜参数。
本 Skill 本身不是登录态爬虫,也不随附 Kimi WebBridge。若用户只给商品链接,可使用分享包外已授权的可见浏览器工具采集页面证据;无法进入、需要登录或字段不可见时,应标为受阻或未知。
实时平台选择与登录门槛
- 实时采集前必须让用户明确选择本次平台;选择结果就是本次报告的平台分母,不默认扩展为“全平台”。只有用户明确选择全部支持平台时,才逐项执行全部平台。
- 保存的 HTML、CSV、JSON 或既有采集清单属于本地证据分析,不要求重新登录,也不重复抓取。
- 对实时链接或平台搜索,先让用户确认已在可见浏览器完成所选平台登录。这个确认表示可以开始检查,不等于每个平台网页都必须显示昵称;用户不登录时,说明只能获得有限公开信息、无法完整采集搜索结果、评价、问大家、SKU 或销量字段。
- 逐个平台独立做最小业务可用性预检:在任务自有标签打开目标搜索页、商品页或登录后的业务入口,并立即核对当前 URL、平台域名、标题和正文。首页没有昵称、个人中心或订单入口,不能单独作为未登录证据;拼多多桌面首页尤其可能不展示身份。
- 标签页指针、当前 URL 或平台域名不一致属于线路错误,不属于登录失败。先在任务自有标签重新导航并复核,限定重试后仍错位时切换其他已授权线路或把该平台写为
not_available。 - 只有业务页明确出现登录、扫码、验证码、滑块或风控拦截时,该平台才写
waiting_login。可继续的平台立即进入业务采集;某个平台等待登录不得阻断其他平台。 - 没有任何平台可继续且至少一个平台等待登录时,整体才写
waiting_login。至少一个平台取得有效样本、其他平台等待登录时,整体写partial,并保留已完成平台的竞品池、价格带、卖点和证据。 - 不索要或输出账号、密码、Cookie、Token;不自动登录,不绕过验证码或风控。
分析流程
- 建立证据清单:来源、时间、平台、样本量、字段覆盖率和失败项。
- 只展开用户本次明确选择的平台;用户给出的单个平台链接只是种子证据,不代表可以自行加入其他平台。
- 从类目、品牌和竞品要求生成检索词,只在所选平台的已授权可见浏览器中采集;无需用户为每个已选平台预先提供商品链接。
- 种子链接所属平台可继续时必须先读取种子商品,形成类目、品牌、核心卖点和检索词证据;不得因另一个平台等待登录而跳过种子商品。
- 每个平台分别记录
success / partial / waiting_login / needs_input / not_available / not_attempted、有效样本数和受阻原因。有效样本为 0 时不得写partial;未选择的平台不得混入覆盖率或完成分母。
- 统一商品、价格、销量、评价、规格和时间口径,区分展示价、活动价、SKU 价与结算价。
- 搜索结果中的“首单价”“补贴后”“优惠后”和未标注价分别保留,不能统称到手价。
- “人收货”“人付款”“本月行业热销”等只作为页面销量展示原文,不换算真实成交量或销售额。
- 广告样本与自然样本分别计数;页面顺序不能升级为官方榜单名次。
- 选择与现有字段匹配的分析模块,不对缺失字段做推断。
- 为结论绑定输入中的
sample_id;没有编号时使用稳定的ROW_###,并将结果分成观察事实、基于样本的推断、运营建议和待验证问题。 - 按
references/report-template.md输出摘要、对比、机会、风险和下一步。
最终回复只保留一句话结论、最多 5 条关键结果、平台覆盖、最多 5 个主要产物和最多 3 条下一步;完整表格、证据和采集诊断写入报告,不在最终回复中平铺。
工作台实时市场证据合同
由工作台执行实时多平台市场分析时,只交付逐条事实和原始证据,不自行生成最终报告:
- 写入
competitor_evidence.csv,每条样本保留唯一sample_id、平台、商品、展示价及口径、广告属性、来源 URL、采集时间、登录状态和raw_evidence_path。 - 写入
collection_evidence_manifest.json,逐平台登记状态、样本编号和原始文件;原始页面证据统一放入evidence/raw/。 - 写入
analysis_notes.json,观察、机会、建议和限制必须通过evidence_ids引用现有样本;不得在其中写总数、广告/自然数量、价格带或中位价。 - 不得由模型手工计算汇总数字;平台分母、广告/自然/未知数量、价格带和价格统计只由工作台确定性事实文件生成。
- 最终
success由工作台确定性质量门决定;缺清单、缺原始证据、引用不存在或所选平台未覆盖时保留已采样本并降为partial。 - 公开报告不得出现内部工具名称、调试过程或模型思索过程。
不能做什么
- 不绕过登录、验证码、风控、付费接口或平台访问限制。
- 不把页面展示的销量口径写成真实成交额,也不伪造搜索量、转化率或市场份额。
- 不声称正在持续监控,除非用户提供了真实的历史快照或已授权系统。
- 不把少量评论或个别竞品外推为全类目结论。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

