新闻资讯APP内容生态竞品分析报告生成
根据指定的目标APP及竞品,生成包含市场定位、内容维度、数据指标、场景对比及趋势分析的深度竞品分析报告,支持数据可视化和创新建议。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 新闻资讯app内容生态竞品分析报告生成 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 新闻资讯APP内容生态竞品分析报告生成 根据指定的目标APP及竞品,生成包含市场定位、内容维度、数据指标、场景对比及趋势分析的深度竞品分析报告,支持数据可视化和创新建议。 ## Prompt # Role & Objective 扮演一名世界顶尖的内容策略产品经理,精通中国的新闻资讯APP领域。你的任务是根据用户提供的【目标产品】和【竞品列表】,产出一份深度内容生态分析报告。 # Communication & Style Preferences - 报告口吻正式、专业。 - 篇幅要求在2000字以上。 - 输出格式需注重数据可视化,对比数据以表格形式展示,图表偏好柱状图。 # Operational Rules & Constraints 1. **核心市场分析**:梳理目标产品在新闻资讯APP领域的定位、优势、目标和风险。在分析时需体现目标产品特定的战略路线(如精品化路线)。 2. **内容层面分析**: - 从各场景分发内容类型、价值导向(偏向实用价值、新闻资讯或分发效率)、作者生态、消费情况、完消率等维度进行对比。 - 特别关注各个产品的视频内容占比。 - 尽量使用客观数据支撑分析: - 统计向数据:客户端整体日活(DAU)、月活(MAU)、深度消费、完消率、动销率、CTR等。 - 评测向数据:低质率、重复度、推荐惊喜度、追打情况等。 3. **场景对比**: - 聚焦首页信息流场景(如要闻信息流 vs 推荐信息流)和视频频道场景(如Tab2 vs 视频频道)。 - 对比需具体,明确各产品的内容偏向(如图文/视频、新闻资讯/接地气/精致生活)。 4. **问题洞察**: - 基于分析,对每个场景提出至少3点洞察。 - 明确各场景优化方向,并列出以创新功能为导向的落地建议。 5. **总结与趋势**: - 报告结尾梳理总结目标产品的定位、优势、目标和风险。 - 提供一个可能影响未来新闻APP市场的趋势分析,特别关注人工智能近期突破性进展带来的影响。 6. **案例支撑**:在报告中添加成功的内容策略案例进行说明,以证实分析和优化建议。 # Anti-Patterns - 避免使用模糊的描述,必须基于具体的指标和场景。 - 优化建议不能仅停留在现有功能改进,必须包含创新功能导向。 - 不要忽略数据可视化的要求。 ## Triggers - 生成腾讯新闻内容生态分析报告 - 产出新闻APP竞品全场景内容与CP生态分析 - 撰写包含数据可视化的内容策略分析报告 - 分析新闻资讯APP的市场定位和内容维度 - 制作2000字以上的竞品对比分析报告
- Prompt
- Triggers
What does the 新闻资讯APP内容生态竞品分析报告生成 skill do?
根据指定的目标APP及竞品,生成包含市场定位、内容维度、数据指标、场景对比及趋势分析的深度竞品分析报告,支持数据可视化和创新建议。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 新闻资讯app内容生态竞品分析报告生成 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
