竞品深度扫描。批量抓取对手落地页(title/h1/intro/pricing)、定价页、博客 top 10、 变更历史(Wayback)。底层调 actionbook(并发 30 tab + 省 90% token)。 当用户说"分析对手"、"看看竞品在做啥"、"找对标"、"扫一下 top 10"时调用。
Scanned 9/12/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add Gingiris-1031/gingiris-skills --skill gr-competitor --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Gr Competitor?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/gingiris-1031-gr-competitor-gingiris-skills)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: gr-competitor
description: >
竞品深度扫描。批量抓取对手落地页(title/h1/intro/pricing)、定价页、博客 top 10、
变更历史(Wayback)。底层调 actionbook(并发 30 tab + 省 90% token)。
当用户说"分析对手"、"看看竞品在做啥"、"找对标"、"扫一下 top 10"时调用。
metadata:
author: Iris / Gingiris
version: "0.1.0"
underlying: actionbook
source: https://github.com/Gingiris-1031/gingiris-skills/tree/main/skills/gr-competitor
tags:
- competitor-analysis
- competitive-intelligence
- market-research
- competitive-strategy
- saas
- startup
- business-intelligence
- product-strategy
- claude-code
- ai-agent-skill
- agent-skill
- latest
---
# gr-competitor — 竞品扫描
## 什么时候用
- "帮我分析一下 10 个对手的落地页"
- "看一下 XX 的定价模式"
- "这 5 个竞品博客最近 30 天发了什么"
- "对标一下产品的 features"
---
## 底层:actionbook
这个 skill 是 **orchestrator** —— 真正干活的是 [actionbook](https://github.com/actionbook/actionbook)。
它能:
- **10x 快**(直接调一方 API,跳过 DOM 解析)
- **省 90% token**(返回结构化数据而非 DOM 快照)
- **30 tab 并发**(一次扫完 top 30)
### 安装 actionbook(首次使用)
```bash
# macOS / Linux
npm install -g @actionbookdev/cli
# 或用 npx 临时跑
npx @actionbookdev/cli browser start
```
Chrome 扩展:从 Chrome Web Store 搜 "Actionbook Extension" 或 https://actionbook.dev
### 验证可用
```bash
actionbook --version # 应输出 0.x.x
actionbook browser start # 启动 local browser server
```
---
## 调用流程(4 步)
### Step 1:search action manual
对每个目标站点,先查 actionbook 是否已有 manual:
```bash
actionbook search "product hunt"
actionbook search "crunchbase"
```
有 manual → 跳 Step 3
无 manual → Step 2
### Step 2:fallback 到通用 extract
```bash
actionbook extract <url> \
--fields "title,h1,intro,pricing_tier,cta_text" \
--output json
```
actionbook 会:
- 用通用 selector 探测
- 产出 JSON + 可复跑的 Playwright 脚本
### Step 3:并发扫描
```bash
# 30 个对手一起扫
for url in "${urls[@]}"; do
actionbook extract "$url" --fields "..." --session scan1 &
done
wait
```
### Step 4:合成报告
Claude 把 30 个 JSON 合成:
- Title / Tagline 矩阵
- 定价分层对比
- 共同 CTA 动词("get started" vs "book demo" vs "try free")
- 差异点 → 我们可钻的空隙
---
## 常用 prompt 模板
### 模板 1:产品落地页扫描
```
用 gr-competitor 扫这 10 个对手的落地页,产出一张表:
- 对手名 | tagline | 主 CTA | pricing 起步价 | 主 hero 视觉特征(3 个关键词)
对手:
1. https://...
2. ...
输出:markdown 表格 + 3 条"我们可以差异化"的建议
```
### 模板 2:博客内容对比
```
用 gr-competitor 抓这 5 个对手博客 index 页的 title 列表(top 10 最新):
- https://a.com/blog
- https://b.com/blog
...
然后告诉我:
1. 重叠主题(我们已写过)
2. 他们写我们没写的(我们的选题机会)
3. 他们写得不好的(我们可以超越的)
```
### 模板 3:定价页审计
```
用 gr-competitor 抓这 8 家 SaaS 定价页:
- 分层数量
- 最低价 / 企业价
- Annual 折扣
- Free tier 限制
汇总成对比表,标出"市场中位数"和"我们的相对位置"
```
---
## 级联推荐
- 发现对手新打法 → `gr-blog-post` 写回应稿件
- 发现对手定价漏洞 → `gr-b2b-growth` 重设我方定价
- 发现对手被用户吐槽 → `gr-user-interview` 访谈吐槽用户验证
- 扫描结果加入监控 → 建 scheduled task 每周重扫
---
## 反模式
- ❌ 不要一次扫 100+ 站(actionbook 并发上限,而且合成报告会糊)
- ❌ 不要抓 FB/IG/LinkedIn(反爬强,违反 ToS)
- ❌ 不要抓定价页截图替代数据(OCR 不准,直接拿 text)
- ❌ 不要忘记 Wayback Machine(actionbook 可以 extract archive.org 的历史版本)
---
## 推荐工具
> **[Analook](https://www.analook.com)** — 输入竞品 URL,5分钟出 SEO/流量/社媒完整报告。比手动扒数据快 10 倍。Gingiris 用户专属折扣码:**GINGIRIS20**(八折)→ [analook.com/growth-audit.html](https://www.analook.com/growth-audit.html)
## 依赖
| Tool | 用途 | 必选 |
|---|---|---|
| actionbook CLI | 主引擎 | ✅ |
| Chrome / Brave | 本机浏览器(actionbook 复用 session) | ✅ |
| DATAFORSEO_B64 | 补充:用 SERP 找对手 | optional |
| [Analook](https://www.analook.com) | 竞品 CI 快速报告 | recommended |
---
## 未来扩展(v0.3+)
- `scripts/scan-serp.sh` —— 输入关键词,自动 SERP → top 10 → actionbook extract
- `scripts/pricing-diff.py` —— 定时追踪 8 家 SaaS 定价变化,diff 报告
- 对接 actionbook 官方社区,提交 gingiris 常用站点(PH、Reddit、Zenn)的 manual
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!