product-competitor-intelligence

Riset produk pesaing, SKU, harga, kemasan, positioning, perbandingan fitur, katalog produk, halaman kategori, daftar pengecer, 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.

Lebih banyak skill dari tavily-ai

research
tavily-ai
We need to translate the given English text into Bahasa Indonesia. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms. The name "research" is to be preserved if it appears in the source text, but we are not to include the name unless it appears. The source text does not contain the word "research" as a standalone name? Actually it starts with "Comprehensive research on any topic..." so "research" is part of the text. But the instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." So we keep it as is. Also preserve "Tavily MCP server", "OAuth", etc. Translate the rest naturally. Let me translate: "Comprehensive research on any topic with automatic source gathering, analysis, and citations." -> "Riset komprehensif tentang topik apa pun dengan pengumpulan sumber, analisis, dan kutipan otomatis." "Conducts multi-source web research with explicit citations, ideal for comparisons, current events, market analysis, and detailed reports
official
search
tavily-ai
Pencarian web dengan hasil yang dioptimalkan untuk LLM, penilaian relevansi, dan penyaringan fleksibel. Mendukung empat mode kedalaman pencarian (ultra-cepat, cepat, dasar, lanjutan) dengan pengaturan latensi dan tradeoff relevansi yang dapat dikonfigurasi. Termasuk penyaringan domain, batasan rentang waktu, rentang tanggal, penguatan negara, dan ekstraksi konten mentah. Mengembalikan hasil dengan judul, URL, cuplikan konten, dan skor relevansi; hasil gambar opsional dan favicon. Otentikasi OAuth otomatis melalui server Tavily MCP atau konfigurasi kunci API;...
official
tavily-best-practices
tavily-ai
API pencarian web untuk LLM dengan akses data real-time, ekstraksi konten, perayapan situs, dan riset bertenaga AI. Lima metode inti: search() untuk hasil web, extract() untuk konten URL, crawl() untuk ekstraksi seluruh situs, map() untuk penemuan URL, dan research() untuk sintesis AI ujung-ke-ujung. Mendukung SDK Python dan JavaScript dengan klien asinkron untuk kueri paralel dan kedalaman pencarian yang dapat dikonfigurasi (ultra-cepat/cepat/dasar/lanjutan). Metode crawl menerima instruksi semantik untuk memfokuskan ekstraksi pada...
official
tavily-cli
tavily-ai
Pencarian web, ekstraksi konten, perayapan situs, dan riset mendalam melalui Tavily CLI. Lima mode perintah yang mencakup pencarian, ekstraksi, penemuan URL, perayapan massal, dan riset multi-sumber dengan kutipan. Semua perintah mendukung output JSON dan penyimpanan file untuk alur kerja terstruktur dan agen. Pola eskalasi memandu Anda dari pencarian sederhana melalui ekstraksi, pemetaan, perayapan, hingga riset komprehensif berdasarkan kebutuhan Anda. Memerlukan instalasi tavily-cli dan autentikasi kunci API melalui tvly login.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Perayap situs web multi-halaman dengan penyaringan semantik dan ekspor markdown. Jelajahi seluruh bagian situs dengan kontrol kedalaman dan luas; filter berdasarkan regex jalur, domain, atau instruksi bahasa alami untuk memfokuskan hasil. Simpan setiap halaman sebagai file markdown lokal melalui --output-dir, atau kembalikan JSON terstruktur untuk pemrosesan agen. Gunakan instruksi semantik dengan ekstraksi potongan untuk mencegah pembengkakan konteks saat memberikan hasil ke LLM; gunakan ekstraksi halaman penuh untuk unduhan dokumentasi offline. Mendukung...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Cari web, filter hasil, dan ekstrak konten sehingga data pencarian mentah tidak pernah masuk ke jendela konteks Anda. Hanya keluaran print() yang telah dikurasi yang akan kembali.
official
tavily-extract
tavily-ai
Mengekstrak markdown atau teks bersih dari hingga 20 URL, dengan dukungan rendering JavaScript dan pemotongan berbasis kueri. Menangani halaman yang dirender JavaScript dengan kedalaman ekstraksi yang dapat dikonfigurasi (dasar untuk halaman sederhana, lanjutan untuk SPA dinamis dan tabel). Mendukung ekstraksi berbasis kueri untuk mengembalikan hanya potongan konten yang relevan, bukan halaman penuh. Mengembalikan markdown yang dioptimalkan untuk LLM secara default, dengan opsi format teks biasa dan output JSON terstruktur. Memproses hingga 20 URL dalam satu panggilan;...
official
tavily-map
tavily-ai
Penemuan URL cepat di situs web tanpa mengekstrak konten, ideal untuk menemukan halaman tertentu di situs besar. Mengembalikan daftar terstruktur dari semua URL di suatu domain dengan kedalaman dan lebar yang dapat dikonfigurasi, pemfilteran jalur regex, dan instruksi bahasa alami untuk pemfilteran semantik. Mendukung kontrol kedalaman (1–5 level), batas lebar per halaman, penyertaan/pengecualian tautan eksternal, dan pemfilteran domain melalui pola regex. Dirancang sebagai langkah 1 dalam alur kerja: petakan untuk menemukan halaman yang tepat, lalu gunakan ekstrak atau...
official