product-competitor-intelligence

द्वारा tavily-ai

Research competitor products, SKUs, pricing, packaging, positioning, feature comparisons, product catalogs, category pages, retailer listings, marketplace…

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill product-competitor-intelligence

Product Competitor Intelligence

Workflow

Use search and extract for product, pricing, SKU, feature, and competitor intelligence; use map or crawl for known catalogs and large competitor sites. Keep this skill focused on query construction, site navigation, source filtering, and synthesis; execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Clarify the category, competitors, geography, target customer, price band, feature set, and desired output format.
  • Split broad questions into short subqueries under 400 characters: competitors, product category, pricing, alternatives, reviews, SKUs, specs, marketplaces, and recent launches.
  • Search for relevant competitors, product pages, category pages, retailer listings, pricing pages, reviews, docs, and official sources.
  • Filter by relevance score, domain trust, page type, and freshness before extracting.
  • Extract only selected pages that can support the requested comparison, table, or brief.
  • Use site mapping before broad collection on known competitor, retailer, manufacturer, marketplace, docs, or catalog domains.
  • Collect multiple pages only after choosing relevant path patterns and a tight scope.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering competitors, category, pricing, features/specs, reviews, or launches.
  • Extract only the strongest product, pricing, catalog, marketplace, docs, or review pages before drafting.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing pricing, missing SKU evidence, or missing official competitor pages.
  • Do not use map unless a known competitor, retailer, manufacturer, marketplace, docs, or catalog domain needs URL discovery.
  • Do not use crawl until map has identified a narrow product, pricing, category, docs, or catalog section.

Capability Guidance

  • Use search for competitor discovery, pricing checks, feature comparisons, product claims, reviews, and launch signals.
  • Use extract on selected product, pricing, docs, catalog, marketplace, review, or changelog pages.
  • Use map when the domain is known but the relevant product, pricing, changelog, docs, category, or catalog pages are hard to find.
  • Use crawl for SKU/catalog discovery only after narrowing to relevant sections.
  • Use research only when the user asks for a market report rather than product-level evidence.

Query And Source Guidance

  • Include product category, buyer segment, geography, price band, SKU/model terms, competitor names, and feature terms in separate subqueries.
  • Prioritize official product pages, pricing pages, docs, catalogs, retailer listings, marketplaces, review sites, customer stories, changelogs, and credible launch coverage.
  • For known sites, look for paths such as products, pricing, category, collections, docs, blog, changelog, customers, or case studies.
  • Avoid irrelevant paths such as login, cart, checkout, account, admin, tag archives, and unrelated content.
  • Dedupe near-identical product pages, regional variants, and syndicated listings before synthesis.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect pricing, specs, availability, or competitor coverage.

Output Template

Use this markdown structure and adapt columns to the user's request:

# Product And Competitor Intelligence: <category/company>

## Scope
- Category:
- Geography:
- Competitors covered:
- Source coverage limits:

## Product Comparison
| Product/SKU | Company | Category | Pricing/availability | Key features/specs | Positioning | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

## Competitor Notes
### <Competitor>
- Positioning:
- Product/pricing evidence:
- Strengths:
- Gaps or uncertainty:

## Market Signals
- Launches or changes:
- Review/customer signals:
- Distribution or channel signals:

## Follow-Up Searches
- <query idea>

Keep each claim tied to a source. Mark pricing, availability, or specs as unavailable when they are not visible.

tavily-ai की और Skills

research
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किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
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search
tavily-ai
We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
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tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
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tavily-cli
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वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध
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tavily-crawl
tavily-ai
बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
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वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
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tavily-extract
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20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
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वेबसाइटों पर सामग्री निकाले बिना तेज़ URL खोज, बड़ी साइटों पर विशिष्ट पृष्ठ खोजने के लिए आदर्श। किसी डोमेन पर सभी URL की संरचित सूचियाँ लौटाता है, जिसमें कॉन्फ़िगरेबल गहराई और चौड़ाई, regex पथ फ़िल्टरिंग, और सिमैंटिक फ़िल्टरिंग के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देश शामिल हैं। गहराई नियंत्रण (1–5 स्तर), प्रति पृष्ठ चौड़ाई सीमा, बाहरी लिंक शामिल/बहिष्करण, और regex पैटर्न के माध्यम से डोमेन फ़िल
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