用途
该技能用于竞品情报分析，强调基于 Apify actors 获取的实时网络数据进行回答，而非仅依赖训练知识。当用户提出分析竞争对手、比较定价、了解竞争格局、市场调研、客户评价等需求时使用。
主要能力
技能内置 Actor 注册表，覆盖多种数据源：
- Google SERP：apify/google-search-scraper，支持国家/语言，摘要含评分与评论数
- 网页抓取：apify/website-content-crawler（需 proxyConfiguration，返回 markdown）、apify/rag-web-browser（搜索+抓取，适合回退）
- LinkedIn 公司：dev_fusion/Linkedin-Company-Scraper（输出在 KV store 而非 dataset）
- LinkedIn 职位：curious_coder/linkedin-jobs-scraper（需 LinkedIn 搜索 URL，非关键词）
- Crunchbase：pratikdani/crunchbase-companies-scraper（每次调用单个公司 URL）
- Amazon 产品：junglee/Amazon-crawler；Amazon 评论：web_wanderer/amazon-reviews-extractor（部分产品可能返回 0）
- Walmart 产品：e-commerce/walmart-product-detail-scraper（可能返回空）
- Google Maps 评论：compass/Google-Maps-Reviews-Scraper（需完整 Google Maps 地点 URL）
- G2 评论：automation-lab/g2-scraper（NPS、评分、切换数据，$0.04/run）
- Capterra 评论：zen-studio/capterra-reviews-scraper（$1.99/1K）
- Gartner Peer Insights：无可用 actor，回退用 SERP 摘要挖掘
- Glassdoor：memo23/glassdoor-scraper-ppr（评论、薪资、文化、评分）
- Reddit：harshmaur/reddit-scraper（帖子+完整评论线程）
- Google Play 评论：neatrat/google-play-store-reviews-scraper（App ID 或 Play Store URL）
- App Store：jdtpnjtp/apple-app-store-scraper（需 SHADER 代理，可能并非所有套餐可用）
- SimilarWeb：pro100chok/similarweb-scraper（每次调用最少 10 个域名）
- Google News：data_xplorer/google-news-scraper-fast（关键词不支持布尔运算符）
- Wayback Machine：andok/wayback-machine-scraper（需完整 URL 含路径）
使用方式
前置条件：Apify CLI v1.5.0+（npm install -g apify-cli）或 Apify MCP 服务器；已认证会话（apify login 或 APIFY_TOKEN 环境变量）。
CLI 规则：始终传递 --json、--user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence 和 2>/dev/null。
运行 actor：apify actors call "ACTOR_ID" -i 'INPUT' --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --json 2>/dev/null → 返回含 defaultDatasetId 的运行元数据。
获取结果：apify datasets get-items DATASET_ID --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --format json > /tmp/results.json 2>/dev/null，保存到本地后从文件解析。
快速提取：jq '.[] | "(.field1) | (.field2)"' /tmp/results.json
聚合：python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/results.json')); ..."
表格化：--format csv > /tmp/results.csv + python3 配合 csv.DictReader
标志：--limit N、--offset N、--format json|jsonl|csv|xlsx|xml
输出字段：apify datasets info DATASET_ID --json | jq .fields
获取 schema：apify actors info "ACTOR_ID" --input --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --json 2>/dev/null
若 CLI 不可用且已连接 Apify MCP 服务器，可直接使用 MCP 的 call-actor / fetch-actor-details / get-actor-output。
认证：若 CLI 命令因认证失败，可用 OAuth（apify login 打开浏览器）、环境变量（export APIFY_TOKEN=your_token_here）或从 .env 文件（source .env）认证。令牌生成地址：https://console.apify.com/settings/integrations
Actor 调用三步：Read（在 reference/actor-schemas.md 找到 actor 章节，使用精确验证过的输入）→ Discover（按 schema 说明验证平台 URL 和 slug，不要猜测）→ Run（用验证过的输入调用 actor）。
核心工作流：Step 0 了解用户（角色、决策、自主性）；Steps 1–7：明确范围、读取模块参考、采集实时数据、检查点（非自动驾驶时）、分析、验证、交付。
框架选择：分析单个竞争对手用 SWOT；市场动态用力五力；视觉位置比较用战略画布；客户切换原因用 JTBD；寻找空白用定位矩阵；预测反应用竞争响应矩阵。
数据采集规则：优先使用专用 actor；成本预算 3-8 次 actor 调用，超过 15 次警告；并行化独立调用；显式报告每次失败；引用所有来源；长任务设 async: true；受保护平台（g2.com、capterra.com、gartner.com、glassdoor.com、reddit.com、linkedin.com）不要用 website-content-crawler 或 rag-web-browser，应使用专用 actor。
Apify 与 WebSearch 分工：评论网站、LinkedIn、Reddit、Amazon、Walmart、应用商店、SimilarWeb、Crunchbase、Wayback Machine、Google Maps 评论、新闻必须用 Apify；竞争对手发现、一般公司信息、博客、公开定价页可用 WebSearch/WebFetch。
数据验证：每个事实性声明需来源 URL；必须标注置信度（High 一手来源、Medium 2+ 第三方、Low 单一第三方），格式 [Confidence | Source]；数据分层为 Verified → Reported → Inferred → Ungrounded（省略）；数字需注明来源和日期；空结果也是情报；交叉引用多来源。
模块选择：分析竞争对手用 Competitor Snapshot；比较定价用 Pricing Intelligence；定价细节用 Pricing Deep Dive；客户评价用 Review Intelligence；招聘信号用 Hiring Signals；内容与 SEO 用 Content & SEO；市场格局用 Market Landscape；完整 battlecard 用 Multi-Module。
适用场景
适用于竞品分析、定价比较、市场调研、客户评价分析、招聘信号、内容与 SEO 分析、市场格局梳理、battlecard 制作等。
限制
部分 actor 可能返回空结果（如 Walmart 产品、部分 Amazon 评论）；Gartner Peer Insights 无可用 actor；App Store 需 SHADER 代理，可能并非所有套餐可用；SimilarWeb 每次调用最少 10 个域名；Google News 关键词不支持布尔运算符；受保护平台需使用专用 actor。具体收费信息除已列出的 G2（$0.04/run）和 Capterra（$1.99/1K）外，其余暂未提供。