product-competitor-intelligence

tarafından 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 tarafından daha fazla skill

research
tavily-ai
Herhangi bir konuda otomatik kaynak toplama, analiz ve alıntılarla kapsamlı araştırma. Açık alıntılarla çoklu kaynak web araştırması yapar; karşılaştırmalar, güncel olaylar, pazar analizi ve detaylı raporlar için idealdir. Üç model seçeneği sunar: hedefli tek konulu araştırma için mini (~30 sn), kapsamlı çok açılı analiz için pro (~60-120 sn) ve API tabanlı karmaşıklık algılama için auto. Tavily MCP sunucusu üzerinden OAuth ile kimlik doğrulama yapar ve otomatik tarayıcı tabanlı giriş ile...
official
search
tavily-ai
LLM için optimize edilmiş sonuçlar, alaka düzeyi puanlaması ve esnek filtreleme ile web araması. Yapılandırılabilir gecikme ve alaka düzeyi dengeleriyle dört arama derinliği modunu (ultra hızlı, hızlı, temel, gelişmiş) destekler. Alan filtresi, zaman aralığı kısıtlamaları, tarih aralıkları, ülke önceliklendirmesi ve ham içerik çıkarma içerir. Başlık, URL, içerik parçacığı ve alaka düzeyi puanı ile sonuçlar döndürür; isteğe bağlı görsel sonuçları ve faviconlar. Tavily MCP sunucusu veya API anahtarı yapılandırması aracılığıyla
official
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "tavily-best-practices" but not including it unless it appears in the source. The source text does not include the name, so we just translate the description. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The text: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research. Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end-to-end AI synthesis Supports Python and JavaScript SDKs with async clients for parallel queries and configurable search depth (ultra-fast/fast/basic/advanced) Crawl method accepts semantic instructions to focus extraction on..." Translate to Turkish. Note: "LLMs" should remain as is. "API" remains. Method names like search(), extract(), etc. remain. "SDKs" remains. "async clients" - maybe "asenk
official
tavily-cli
tavily-ai
Web araması, içerik çıkarma, site tarama ve Tavily CLI üzerinden derin araştırma. Arama, çıkarma, URL keşfi, toplu tarama ve alıntılarla çoklu kaynak araştırmasını kapsayan beş komut modu. Tüm komutlar, yapılandırılmış, aracı tabanlı iş akışları için JSON çıktısı ve dosyaya kaydetmeyi destekler. İhtiyaçlarınıza göre basit aramadan çıkarma, haritalama, tarama ve kapsamlı araştırmaya yönlendiren bir yükseltme deseni. tavily-cli kurulumu ve tvly login ile API anahtarı kimlik doğrulaması gerektirir.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Çok sayfalı web sitesi tarayıcısı, anlamsal filtreleme ve markdown dışa aktarma ile. Derinlik ve genişlik kontrolü ile tüm site bölümlerini tarayın; sonuçları odaklamak için yol regex'i, alan adı veya doğal dil talimatlarıyla filtreleyin Her sayfayı --output-dir aracılığıyla yerel markdown dosyaları olarak kaydedin veya aracı işleme için yapılandırılmış JSON döndürün Sonuçları LLM'lere beslerken bağlam şişmesini önlemek için parça çıkarma ile anlamsal talimatlar kullanın; çevrimdışı dokümantasyon indirmeleri için tam sayfa çıkarma kullanın Destekler...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Web'de arama yap, sonuçları filtrele ve içerik çıkar, böylece ham arama verileri asla bağlam pencerene girmez. Yalnızca düzenlenmiş print() çıktın geri döner.
official
tavily-extract
tavily-ai
20 URL'ye kadar temiz markdown veya metin çıkarır; JavaScript işleme ve sorgu odaklı parçalama desteği sunar. JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları, yapılandırılabilir çıkarma derinliğiyle (basit sayfalar için temel, dinamik SPA'lar ve tablolar için gelişmiş) işler. Tam sayfalar yerine yalnızca ilgili içerik parçalarını döndürmek için sorgu odaklı çıkarmayı destekler. Varsayılan olarak LLM için optimize edilmiş markdown döndürür; düz metin biçimi ve yapılandırılmış JSON çıktısı seçenekleri sunar. Tek bir çağrıda 20 URL'ye kadar işler;...
official
tavily-map
tavily-ai
Web sitelerinde içerik çıkarmadan hızlı URL keşfi, büyük sitelerde belirli sayfaları bulmak için idealdir. Yapılandırılabilir derinlik ve genişlik, regex yol filtrelemesi ve anlamsal filtreleme için doğal dil talimatları ile bir alandaki tüm URL'lerin yapılandırılmış listelerini döndürür. Derinlik kontrolünü (1–5 seviye), sayfa başına genişlik sınırlarını, harici bağlantı ekleme/hariç tutma ve regex desenleri aracılığıyla alan filtrelemesini destekler. Bir iş akışında 1. adım olarak tasarlanmıştır: doğru sayfayı bulmak için haritalayın, ardından çıkarma veya...
official