discover-competitive-analysis
について
このClaudeスキルは、市場の代替案を特徴、ポジショニング、戦略の観点から比較する構造化された競合分析を生成します。市場参入時、差別化計画、あるいは製品戦略立案のための市場調査において使用するために設計されています。この分析は、網羅的なカタログ作成ではなく、実践的な洞察の提供に重点を置いています。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add product-on-purpose/pm-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/product-on-purpose/pm-skillsgit clone https://github.com/product-on-purpose/pm-skills.git ~/.claude/skills/discover-competitive-analysisこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
Competitive Analysis
A competitive analysis provides structured insight into the competitive landscape, helping product teams understand where they stand relative to alternatives and identify opportunities for differentiation. Rather than exhaustively cataloging every competitor, an effective analysis focuses on actionable insights that inform product strategy.
When to Use
- Before entering a new market or launching a new product
- When planning differentiation strategy for an existing product
- During quarterly or annual strategic planning reviews
- When evaluating build vs. buy decisions
- After losing deals to understand competitive positioning
- When onboarding new product team members to the market context
Instructions
When asked to create a competitive analysis, follow these steps:
-
Define the Scope Clarify what you're analyzing: a specific feature area, overall product positioning, or pricing strategy. Identify 3-5 key competitors.direct competitors (same solution), indirect competitors (different solution to same problem), and potential disruptors.
-
Gather Intelligence Research each competitor through public sources: websites, pricing pages, G2/Capterra reviews, press releases, job postings, and customer testimonials. Note what you can verify vs. what you're inferring.
-
Build the Feature Matrix Create a comparison grid of key capabilities. Focus on features that matter to your target customers, not exhaustive checklists. Use consistent ratings (e.g., Full, Partial, None, Unknown).
-
Analyze Positioning Map competitors on a 2x2 positioning matrix using dimensions relevant to your market (e.g., price vs. features, ease of use vs. power, SMB vs. enterprise). Identify white space opportunities.
-
Assess Strengths and Weaknesses For each competitor, document genuine strengths (what they do better than you) and weaknesses (where they fall short). Avoid dismissing competitors.respect drives better strategy.
-
Identify Strategic Implications Translate observations into actionable recommendations: where to compete head-on, where to differentiate, what messaging to emphasize, and what gaps represent opportunities.
-
Note Confidence Levels Mark which conclusions are based on verified data vs. inference. Competitive intelligence has varying reliability.be honest about uncertainty.
Output Format
Use the template in references/TEMPLATE.md to structure the output.
Quality Checklist
Before finalizing, verify:
- Scope is clearly defined (what market, segment, use case)
- 3-5 competitors are analyzed, including direct and indirect
- Feature comparison focuses on customer-relevant capabilities
- Positioning map uses meaningful, differentiated dimensions
- Strengths acknowledge where competitors genuinely excel
- Recommendations are specific and actionable
- Sources and confidence levels are documented
Examples
See references/EXAMPLE.md for a completed example.
GitHub リポジトリ
関連スキル
content-collections
メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
polymarket
メタこのスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
creating-opencode-plugins
メタこのスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
sglang
メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
