竞争情报引擎（afa-compete）是 AFA DTC 系统中的竞争情报模块，定位为通过系统性监控、拆解和逆向工程竞争对手的商业模式、流量策略、产品定价和品牌叙事，为 DTC 品牌提供差异化战略与增长蓝图。
【用途】 本模块负责竞争格局扫描、深度竞品拆解、对标学习与差异化借鉴、竞品监控等竞争情报分析。它不处理广告投放执行、产品设计、品牌定位制定等非竞争情报领域的问题，遇到此类请求会回交上层重新路由。
【主要能力】 模块提供六种工作模式：
- Mode A 竞争格局扫描：构建三层竞品矩阵（直接/间接/替代品），筛选 3-5 个核心监控对象，使用四维竞争密度评估模型（广告竞争度 × 0.30 + 电商饱和度 × 0.30 + 搜索竞争度 × 0.20 + 社交声量 × 0.20）评分。
- Mode B 深度竞品拆解：按五维 SOP 展开，包括产品与定价、流量获取、转化与 UX、品牌与内容、客户体验。
- Mode C 对标学习与借鉴：区分 0→1 阶段（五重过滤法筛选对标、对标评分卡、高保真结构借鉴、颗粒度检查）与 1→10 阶段（差异化三层模型、微创新原则、四维溢价阶梯映射）。
- Mode D 竞品监控与季节性策略：设计监控维度、频率和警报阈值，支持淡季监控与旺季前预警。
- Mode E 竞品差距分析：覆盖关键词差距、内容差距、产品功能差距、反向链接差距。
- Mode F 竞品对比页面：支持 Alternative-to-X、Best Alternatives List、Direct Comparison、Indirect Comparison 四种页面类型。
此外，模块内置诊断系统，针对竞争格局、竞品流量、竞品定价、竞品广告、竞品内容、竞品品牌六类症状提供诊断路径，并使用竞品专属 ICE 框架对发现的问题排序。
【使用方式】 执行前需加载 Brand Brain 文件：必需 competitors.md、products.md，可选 learnings.jsonl。模块遵循 ../afa/_system/ 目录下的全局协议，包括 interaction-protocol.md、output-format.md、degradation-rules.md、localization-rules.md、edge-cases.md、preamble.md。首次唤醒时输出可见的加载状态。输出遵循四段式结构（HEADER / CONTENT / FILES SAVED / WHAT'S NEXT），并在内部 completion 回传中对齐统一模板。
【适用场景】 适用于 DTC 品牌在 0-1 阶段寻找对标、1-10 阶段寻找差异化、淡季竞争监控、旺季前竞品动向预警、竞争异常诊断、竞品对比页面创作等场景。Level 0 纯概念阶段用户也可用于品类竞争格局扫描、竞品定位与差异化分析、竞品定价策略研究、竞品广告策略分析、竞品流量分析。
【限制】 所有情报收集必须基于公开可获取的数据（OSINT），严禁使用非法手段获取竞品商业机密。对标边界上，可以借鉴竞品的结构、步骤、定价框架、说服逻辑与体验机制，但任何会被消费者感知为“几乎同一品牌”的视觉、文案、包装和页面表达都不得直接复制。禁止在对比页面中虚假贬低竞品。禁止 0-1 阶段盲目追求差异化。若目标竞品规模超过自身 10 倍，会触发规模差异警报并提供替代方案。数据不足时按三级降级策略执行，最多追问 2 轮后自动进入通用建议模式。