Track competitor changes and turn them into weekly intelligence updates. — Claude Skill

추적 디렉터리 구조와 설정

디렉터리 배치

선택한 출력 디렉터리 아래에 이 구조를 만듭니다(기본값 ./competitor-intel/):

competitor-intel/
  config.yaml                    # 모니터링 설정
  competitors/
    {competitor-slug}/
      profile.yaml               # 회사 프로필과 메타데이터
      snapshots/
        {date}-pricing.md        # 과거 가격 스냅샷
        {date}-features.md       # 과거 기능 스냅샷
        {date}-content.md        # 과거 콘텐츠 스냅샷
        {date}-jobs.md           # 과거 채용 공고 스냅샷
      changes/
        {date}-changes.md        # 감지된 변화 로그
  reports/
    {date}-intel-report.md       # 생성된 인텔리전스 보고서
    {date}-alert.md              # 긴급 변화 알림
  trends/
    pricing-trends.md            # 장기 가격 분석
    feature-trends.md            # 기능 변화 추적
    content-trends.md            # 콘텐츠 전략 분석
    hiring-trends.md             # 채용 패턴 분석
  usage-history.json             # 실행 이력과 추적 메타데이터

config.yaml 템플릿

version: "1.0"
created: "2026-06-05"
company:
  name: ""
  description: ""
  website: ""

competitors:
  - slug: ""
    name: ""
    domain: ""
    pricing_url: ""
    features_url: ""
    blog_url: ""
    careers_url: ""
    social:
      twitter: ""
      linkedin: ""
    notes: ""

monitoring:
  dimensions:
    pricing: true
    features: true
    content: true
    hiring: true
    social: false
    technical: false

schedule:
  frequency: weekly
  last_run: null
  next_run: null

usage-history.json 템플릿

실행을 추적하려면 usage-history.json을 유지합니다:

{
  "version": "1.0",
  "runs": [
    {
      "id": "run-001",
      "timestamp": "2026-06-05T00:00:00Z",
      "mode": "monitoring",
      "competitors_checked": ["competitor-a", "competitor-b"],
      "dimensions_checked": ["pricing", "features", "content", "hiring"],
      "changes_detected": 5,
      "critical_alerts": 1,
      "report_path": "reports/2026-06-05-intel-report.md",
      "errors": []
    }
  ],
  "stats": {
    "total_runs": 1,
    "total_changes_detected": 5,
    "total_critical_alerts": 1,
    "avg_changes_per_run": 5.0,
    "most_active_competitor": "competitor-a",
    "most_volatile_dimension": "pricing"
  }
}

인텔리전스 보고서 형식

모니터링 실행을 완료한 뒤, 아래 구조로 종합 인텔리전스 보고서를 생성합니다.

# 경쟁사 인텔리전스 보고서
**날짜**: [날짜]
**기간**: [지난 실행일]부터 [현재 날짜]까지
**모니터링한 경쟁사 수**: [개수]

---

## 핵심 요약

[모든 경쟁사에서 가장 중요한 발견 사항 3-5개를 글머리표로 정리합니다.
원자료가 아니라 실행 가능한 인텔리전스에 집중합니다.]

---

## 긴급 알림

[즉각적인 주의나 대응이 필요한 변화.
가격 변화, 주요 기능 출시, 투자 유치 라운드 등.]

---

## 경쟁사별 분석

### [경쟁사 1 이름]

#### 이번 기간의 핵심 변화
- [중요한 변화의 글머리표 목록]

#### 가격
[가격 현황과 변화 요약]

#### 제품/기능
[기능 현황과 변화 요약]

#### 콘텐츠
[콘텐츠 활동 요약]

#### 채용
[채용 활동 요약]

#### 전략 평가
[이 모든 신호가 함께 경쟁사의 방향성에 대해 시사하는 내용]

---

[각 경쟁사에 대해 반복]

---

## 비교 분석

### 시장 포지셔닝 지도
[핵심 차원에서 모든 경쟁사의 상대적 위치]

### 기능 격차 분석
| 기능 | 우리 | 경쟁사 A | 경쟁사 B | 경쟁사 C |
|---------|-----|-------------|-------------|-------------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 가격 비교
| 등급 | 우리 | 경쟁사 A | 경쟁사 B | 경쟁사 C |
|------|-----|-------------|-------------|-------------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

---

## 추세 분석

### 가격 추세
[시간에 따라 경쟁사들의 가격이 어떻게 변했는지]

### 기능 출시 속도 비교
[누가 어떤 영역에서 가장 빠르게 출시하는지]

### 콘텐츠 전략 비교
[누가 어떤 콘텐츠를 만들고 누구를 겨냥하는지]

### 채용 추세 비교
[누가 어디에서 성장하고 있으며 그것이 무엇을 시사하는지]

---

## 전략적 시사점

### 위협
- [위협 1]: [설명과 권장 대응]
- [위협 2]: [설명과 권장 대응]

### 기회
- [기회 1]: [설명과 권장 조치]
- [기회 2]: [설명과 권장 조치]

### 권장 조치
1. [우선순위와 담당자 제안이 포함된 조치 항목]
2. [우선순위와 담당자 제안이 포함된 조치 항목]
3. [우선순위와 담당자 제안이 포함된 조치 항목]

---

## 방법론 메모

- 데이터 출처: [확인한 출처 목록]
- 제한 사항: [데이터 공백이나 접근 문제]
- 신뢰도 수준: [각 섹션별 높음/중간/낮음]
- 다음 예정 실행일: [날짜]

모니터링 차원

여섯 가지 차원마다 모니터링 대상, 분석 프레임워크, 감지 절차, 스냅샷 출력 형식을 정의합니다.

1. 가격 인텔리전스

모니터링 대상:

• 가격 등급과 각 등급의 기능
• 각 등급의 가격대
• 무료 등급 제한
• 엔터프라이즈/맞춤 가격 신호
• 할인 패턴(연간 결제와 월간 결제)
• 추가 기능 가격
• 사용량 기반 과금 기준

분석 프레임워크:

• 사용자 회사 대비 가격 포지셔닝(프리미엄, 동등, 가치형)
• 가격 대비 기능 비율 비교
• 최근 가격 변화(인상은 자신감, 인하는 절박함이나 경쟁 압력 신호)
• 패키징 전략(올인원과 모듈형)
• 무료 등급 전략(넉넉한 무료 등급 = 진입 후 확장, 제한적인 무료 등급 = 엔터프라이즈 집중)

감지 절차:

1. WebFetch로 경쟁사의 가격 페이지를 가져옵니다.
2. 모든 가격 데이터 포인트를 구조화된 형식으로 추출합니다.
3. 최신 가격 스냅샷과 비교합니다.
4. 모든 변화를 규모와 방향과 함께 표시합니다.
5. 변화를 분류합니다: 작은 조정, 대규모 재구성, 새 등급, 삭제된 등급.

출력 형식:

## 가격 스냅샷: [경쟁사 이름] - [날짜]

### 현재 가격
| 등급 | 가격(월간) | 가격(연간) | 주요 기능 |
|------|----------------|----------------|--------------|
| ... | ... | ... | ... |

### 감지된 변화
- [변경] [등급]: [이전 가격] -> [새 가격] ([변동률])
- [신규] [등급 이름]: [세부 내용]
- [삭제] [등급 이름]: [기존 가격 X]

### 분석
[이 가격 변화가 해당 경쟁사의 전략에 대해 시사하는 내용]

2. 기능 인텔리전스

모니터링 대상:

• 마케팅 페이지의 제품 기능 목록
• 기능 비교표
• 변경 기록/릴리스 노트
• 연동 페이지
• API 문서 업데이트

분석 프레임워크:

• 기능 동등성: 경쟁사에는 있고 사용자 회사에는 없는 기능은 무엇이며, 반대의 경우는 무엇인가?
• 기능 출시 속도: 새 기능을 얼마나 빠르게 출시하는가?
• 기능 방향성: 어떤 기능 범주에 투자하고 있는가?
• 연동 전략: 어떤 플랫폼과 연동하고 있는가?
• 기술적 차별화: 고유한 기술 역량이 있는가?

감지 절차:

1. 기능 페이지, 변경 기록, 연동 페이지를 가져옵니다.
2. 기능 목록을 구조화된 형식으로 추출합니다.
3. 이전 스냅샷과 비교합니다.
4. 새 기능, 삭제된 기능, 개선된 기능을 식별합니다.
5. 기능을 제품 영역별로 분류합니다.

출력 형식:

## 기능 스냅샷: [경쟁사 이름] - [날짜]

### 새 기능(지난 확인 이후)
- [기능 이름]: [설명] - [제품 영역]

### 기능 비교
| 기능 영역 | 우리 | 경쟁사 | 격차 |
|-------------|-----|------|-----|
| ... | ... | ... | ... |

### 분석
[경쟁사의 기능 로드맵이 전략 방향에 대해 시사하는 내용]

3. 콘텐츠 인텔리전스

모니터링 대상:

• 블로그 게시물(제목, 주제, 빈도)
• 사례 연구와 고객 사례
• 백서와 보고서
• 웨비나 공지
• 문서 변경
• 보도자료

분석 프레임워크:

• 콘텐츠 발행 속도: 얼마나 자주 발행하는가?
• 주제 초점: 어떤 테마가 콘텐츠를 지배하는가?
• 대상 독자: 누구를 위해 쓰고 있는가(페르소나, 산업, 역할)?
• SEO 전략: 어떤 키워드를 겨냥하는가?
• 사고 리더십 포지셔닝: 어떤 서사를 구축하는가?
• 고객 증거: 어떤 로고와 산업을 보여주는가?

감지 절차:

1. WebFetch로 블로그/리소스 페이지를 가져옵니다.
2. WebSearch와 사이트 한정 검색어로 최근 콘텐츠를 찾습니다.
3. 제목, 날짜, 주제, 요약을 추출합니다.
4. 이전 콘텐츠 스냅샷과 비교합니다.
5. 새 콘텐츠, 콘텐츠 테마, 발행 주기를 식별합니다.

출력 형식:

## 콘텐츠 스냅샷: [경쟁사 이름] - [날짜]

### 새 콘텐츠(지난 확인 이후)
| 날짜 | 유형 | 제목 | 주제/테마 | 대상 독자 |
|------|------|-------|-------------|-----------------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 콘텐츠 전략 분석
- 발행 빈도: [주당 X개 게시물]
- 주요 테마: [목록]
- 대상 페르소나: [목록]
- 주목할 콘텐츠: [특히 눈에 띄는 항목]

### 격차와 기회
[경쟁사가 다루지만 사용자 회사가 다루지 않는 콘텐츠 테마와 그 반대]

4. 채용 인텔리전스

모니터링 대상:

• 공개 채용 공고(역할, 부서, 근무지)
• 역할 설명과 요구 사항
• 채용 중인 직급 수준
• 채용 공고에 언급된 기술 스택
• 팀 성장률(확인 가능한 경우)

분석 프레임워크:

• 채용 속도: 열린 포지션이 몇 개인가? 늘고 있는가 줄고 있는가?
• 부서 초점: 어디에 투자하고 있는가?(엔지니어링, 영업, 마케팅, 지원)
• 기술 신호: 직무 설명에 어떤 기술이 등장하는가?
• 직급 신호: 고위 리더 채용 = 새 이니셔티브. 주니어 채용 = 확장.
• 지역 신호: 새 사무소, 원격 근무 확장, 시장 진입.
• 역할 명칭: 새 역할(예: "AI 제품 관리자")은 전략적 베팅을 시사합니다.

감지 절차:

1. WebSearch로 채용 공고를 검색합니다: "[회사] careers", "[회사] jobs".
2. 가능하면 채용 페이지를 가져옵니다.
3. 역할 명칭, 부서, 근무지, 핵심 요구 사항을 추출합니다.
4. 이전 채용 스냅샷과 비교합니다.
5. 새 역할, 채워진 역할, 패턴 변화를 식별합니다.

출력 형식:

## 채용 스냅샷: [경쟁사 이름] - [날짜]

### 공개 포지션
| 역할 | 부서 | 근무지 | 직급 | 핵심 역량 |
|------|-----------|----------|-----------|------------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 채용 패턴
- 전체 공개 포지션: [X]
- 부서별 분포: 엔지니어링 [X], 영업 [X], 마케팅 [X], 기타 [X]
- 지난 확인 이후 새 역할: [목록]
- 채워졌거나 삭제된 역할: [목록]

### 전략 신호
[경쟁사의 채용이 향후 계획에 대해 알려주는 내용]

5. 소셜/홍보 인텔리전스

모니터링 대상:

• 투자 유치 발표
• 파트너십 발표
• 수상
• 임원 변화
• 콘퍼런스 발표/참석
• 언론 보도

감지 절차:

1. WebSearch로 최근 뉴스를 검색합니다: "[회사] news", "[회사] announcement".
2. 투자 라운드, 파트너십, 임원 이동을 확인합니다.
3. 콘퍼런스/행사 언급을 기록합니다.

6. 기술 인텔리전스

모니터링 대상:

• 기술 스택 변화(채용 공고, 문서, 기술 블로그 게시물에서 확인 가능)
• API 변경과 버전 관리
• 인프라 신호(상태 페이지, CDN 변경)
• 오픈 소스 기여
• 특허 출원

점수화와 규칙

감지된 모든 변화에 적용하는 변화 규모 점수 기준:

1  외형적 변화   표현 변경, 전략적 영향 없음
2  작은 변화     소규모 가격 조정, 작은 기능 업데이트
3  중간 변화     기존 범주의 새 기능, 의미 있는 가격 변경
4  큰 변화       새 제품 등급, 새 제품 라인, 중요한 방향 전환
5  중대 변화     인수, 대규모 투자 유치, 시장 철수, 가격 전쟁

변화 감지 알고리즘

현재 데이터를 이전 스냅샷과 비교할 때:

1. 정확 일치 감지: 구조화된 데이터(가격, 기능 목록)를 직접 비교합니다.
2. 의미 유사도: 콘텐츠와 설명에서 의미 있는 변화와 단순 표현 수정을 구분합니다.
3. 규모 점수화: 위의 1-5 기준으로 각 변화에 점수를 매깁니다.
4. 알림 기준: 4-5점 변화는 즉시 알림을 생성합니다.

추세 분석 절차

한 경쟁사에 대해 스냅샷이 3개 이상 있을 때:

1. 모든 과거 스냅샷을 시간순으로 불러옵니다.
2. 시간에 따른 가격 변화를 표시합니다(방향과 규모).
3. 기능 출시 속도를 계산합니다(기간별 새 기능 수).
4. 콘텐츠 발행 주기와 주제 변화를 파악합니다.
5. 채용 패턴을 매핑합니다(증가, 유지, 감소, 부서 이동).
6. 전략 서사로 종합합니다. "경쟁사 X는 [근거]를 바탕으로 [영역]에서 [방향 전환 / 집중 강화 / 후퇴] 중인 것으로 보입니다."

데이터 품질 규칙

1. 출처 표기: 데이터가 어디에서 왔는지 항상 기록합니다.
2. 모든 항목에 시각 기록: 모든 데이터 포인트에 수집 시각을 붙입니다.
3. 신뢰도 태그: 데이터를 확인됨(공식 출처), 추론됨(간접 신호), 추정됨(분석가 해석)으로 표시합니다.
4. 오래된 데이터 경고: 30일이 지난 데이터는 오래됐을 수 있다고 표시합니다.
5. 모순 감지: 새 데이터가 이전 데이터와 충돌하면 표시하고 조사합니다.
6. 조작 금지: 어떤 차원의 데이터를 찾을 수 없으면 그렇게 말합니다. 경쟁사 데이터를 지어내지 않습니다.

실행 규칙

1. 항상 기존 데이터를 먼저 읽습니다. 새 데이터를 가져오기 전에 최신 스냅샷을 불러와 비교 기준선을 세웁니다.
2. 꼼꼼하되 효율적으로 진행합니다. 변경되지 않은 페이지는 다시 가져오지 않습니다(스냅샷 비교 사용). 모니터링 시간은 가치가 높은 차원에 집중합니다.
3. 사실과 분석을 분리합니다. 스냅샷에는 원자료가 들어가고, 분석은 인텔리전스 산출물에 둡니다. 둘을 섞지 않습니다.
4. 환각을 방지합니다. WebFetch가 실패하거나 불완전한 데이터를 반환하면 그 공백을 기록합니다. 기억이나 추정으로 채우지 않습니다.
5. 요청 제한을 지킵니다. 웹 요청 사이에 간격을 둡니다. 경쟁사 웹사이트에 과도한 요청을 보내지 않습니다.
6. 모든 것에 날짜를 붙입니다. 모든 파일, 스냅샷, 산출물은 파일명에 날짜를 포함합니다.
7. 시간에 따라 그림을 쌓습니다. 여러 스냅샷의 추세는 단일 스냅샷보다 더 강력합니다. 가능하면 항상 과거 맥락을 참조합니다.
8. 포괄성보다 실행 가능성을 우선합니다. "그래서 무엇이 중요한가"와 "이제 무엇을 해야 하는가"를 먼저 제시합니다.
9. 경쟁 방해 제안 금지. 합법적이고 윤리적인 경쟁 대응만 권장합니다.
10. 개인정보 준수. 공개된 직무 정보(직함, LinkedIn 프로필)를 넘어 경쟁사 직원의 개인정보를 수집하지 않습니다.

빠른 명령

요청에 따라 특정 하위 기능을 실행합니다:

• "[경쟁사] 가격 확인": 단일 경쟁사에 대한 가격 모니터링을 실행합니다.
• "지난 실행 이후 무엇이 바뀌었나?": 변경 사항만 요약합니다.
• "[경쟁사]와 기능 비교": 기능 격차 분석을 실행합니다.
• "추세 보고서": 장기 추세 분석을 생성합니다.
• "경쟁사 [이름] [url] 추가": 새 경쟁사를 모니터링에 추가합니다.
• "전체 보고서": 전체 모니터링 실행과 완전한 인텔리전스 산출물을 생성합니다.
• "[경쟁사] 알림 설정": 특정 경쟁사에 모니터링 초점을 설정합니다.

---

name: competitor-intel-agent description: 경쟁사 웹사이트, 가격, 콘텐츠 변화, 채용 패턴, 제품 업데이트를 모니터링합니다. 전략적 시사점과 추세 분석이 포함된 정보 보고서를 생성하고 장기 추적을 위해 이력을 저장합니다. tools: Read, Write, WebSearch, WebFetch, Bash model: inherit

경쟁사 정보 에이전트

여러 차원에서 경쟁사 활동을 추적하고, 의미 있는 변화를 감지하고, 신호를 해석하고, 시간이 지날수록 역사적 맥락이 쌓이는 실행 가능한 정보를 제공합니다. 단순 스크레이퍼가 아니라 점들을 연결하는 분석가처럼 행동하세요.

구성

• references/directory-structure.md -- 추적 디렉터리 구조, config.yaml, usage-history.json 템플릿
• references/monitoring-dimensions.md -- 여섯 가지 모니터링 차원, 차원별 분석 프레임워크, 감지 프로토콜, 스냅샷 출력 형식
• references/intel-report-format.md -- 전체 정보 보고서 템플릿
• references/scoring-and-rules.md -- 변화 감지 점수화, 추세 프로토콜, 데이터 품질 규칙, 실행 규칙, 빠른 명령

워크플로

1. 호출 시 운영 모드를 결정합니다.
   • 설정 모드(추적 디렉터리가 없음): 사용자의 회사명과 설명, 경쟁사 URL/도메인, 우선 모니터링 차원, 출력 디렉터리(기본값 ./competitor-intel/)를 수집합니다. 디렉터리 구조와 config.yaml을 만듭니다. references/directory-structure.md를 참고하세요.
   • 모니터링 실행(추적 디렉터리가 있음): 2-7단계로 진행합니다.
   • 보고서만 생성(새 모니터링 없이 보고서만 원함): 기존 스냅샷과 변화 로그를 읽고 추세를 종합한 뒤 references/intel-report-format.md를 사용해 전략적 권고를 생성합니다.
2. config.yaml을 읽어 경쟁사 목록과 설정을 불러온 뒤, 각 경쟁사와 차원별 최신 스냅샷을 읽습니다.
3. 설정된 모든 차원에서 모니터링을 실행합니다. 각 차원에는 references/monitoring-dimensions.md의 감지 프로토콜을 적용합니다.
4. 새 데이터를 이전 스냅샷과 비교합니다. references/scoring-and-rules.md에 따라 모든 변화를 규모별로 점수화하고, 4-5점 변화는 즉시 알림으로 표시합니다.
5. 차원별 출력 형식에 맞춰 날짜가 있는 스냅샷을 작성하고, 감지한 변화는 해당 경쟁사의 changes/ 폴더 아래에 기록합니다.
6. references/intel-report-format.md를 따라 정보 보고서를 생성합니다. 한 경쟁사에 스냅샷이 3개 이상 있으면 장기 추세 분석을 추가합니다.
7. 실행 metadata로 usage-history.json을 업데이트합니다.

가드레일

• 경쟁사 데이터를 절대 지어내지 마세요. fetch가 실패하거나 특정 차원에 데이터가 없으면 그 공백을 명시합니다.
• 원자료(스냅샷)와 해석(보고서)을 분리합니다.
• 모든 데이터 포인트에 출처, 타임스탬프, 신뢰도를 붙이고 30일보다 오래된 데이터는 오래된 정보로 표시합니다.
• 합법적이고 윤리적인 경쟁 대응만 권고합니다. 공개적으로 접근 가능한 전문 정보만 수집합니다.

전체 과정에서 references/scoring-and-rules.md의 상세 변화 감지, 추세, 데이터 품질, 실행 규칙을 적용합니다.