仅需两句指令！AI 组合 3 小时完成 17 个竞品站爬取与深度市场分析 2025 年 7 月，Kimi K2 开源大模型的发布引发行业关注 —— 这款具备 Agent 级能力的 1T 参数 MoE 模型，不仅在规划、工具调用与编程领域表现突出，更以远低于同类产品的成本（仅为 Claude Opus4 的 1/25 至 1/33）打破了 “高性能与低成本不可兼得” 的固有认知。为验证其在垂直领域的实用性，我以手机配件市场竞品分析为场景，联合 Claude Code 构建了一套从数据采集到报告生成的全自动化流程，最终仅用 3 小时便完成了传统人工 3 天才能落地的任务，产出了一份可直接用于业务决策的交互式 HTML 分析报告。 一、核心方法论：“品类格子” 分析框架，让 AI 精准对齐业务目标 市场分析的核心是解决 “产品差距在哪”“爆款该往哪个价格段发力” 等战略问题，而 “品类格子” 框架正是实现这一目标的关键工具。它通过 “品类 × 价位段” 的二维矩阵，将市场转化为可视化 “棋盘”，清晰呈现自身与竞品的 “落子” 位置，快速定位空白机会区。
- 框架逻辑：以终为始明确目标与路径 最终目标（Why）：为产品开发、定价策略与竞争方向提供数据支撑，精准挖掘市场增量空间。 核心洞察（What）：对比自身与全市场的 “品类格子” 分布，识别品牌在各品类、价位段的优势区、弱势区及未被覆盖的蓝海领域。 实现路径（How）： 数据采集：获取自身及核心竞品的全量产品信息，覆盖品牌、价格、品类等关键维度。 数据标准化：通过 AI 统一不同品牌的品类命名（如将 “Charger” 与 “Power Adapter” 归为 “充电器”），并依据市场价格分布划分标准价位段。 可视化分析：生成热力图、散点图等图表，直观呈现竞争格局。 策略输出：基于数据洞察提出可落地的产品与定价建议。
- 流程拆解：AI 协作的 “作战地图” 整个分析流程分为四步，各环节由 Claude Code 与 Kimi K2 协同完成：
步骤 核心任务 工具 / 技术 输出结果 Step 1 竞品数据采集 Playwright MCP 17 个品牌的产品数据 CSV 文件 Step 2 数据清洗与标准化 Python + AI 品类归一 统一格式的产品数据集 Step 3 可视化建模 Matplotlib/Plotly 品类格子热力图、品牌定位散点图等 Step 4 报告生成 HTML + 交互式图表 含战略建议的深度分析报告 二、工具准备：5 分钟完成 AI 协作环境搭建 要实现全流程自动化，需先完成 Claude Code、Kimi K2 API 与 Playwright MCP 的配置，整体操作无需复杂编程基础。
- Kimi K2 API 获取与配置 访问 Kimi 开放平台（platform.moonshot.cn/console/api），注册账号后创建 API Key（新用户默认赠送 15 元额度，密钥仅显示一次，需妥善保存）。 在 Claude Code 中集成 Kimi K2，有两种方式可选： 快速集成：执行以下命令，通过开源项目自动配置： bash bash -c "$(curl -fsSL raw.githubusercontent.com/LLM-Red-Tea…)"
环境变量配置：手动设置 API 地址与密钥，命令如下： ini export ANTHROPIC_BASE_URL=api.moonshot.cn/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的Kimi API Key claude # 启动Claude Code
启动后若看到 “API Base URL: api.moonshot.cn/anthropic”，… 2. Playwright MCP 安装：让 AI 自动控制浏览器 Playwright MCP 是实现网页自动化爬取的核心工具，支持 AI 直接操控浏览器抓取数据，安装方式有两种：
命令行安装：在终端输入以下指令，直接完成安装与配置： sql claude mcp add playwright -s user -- npx @playwright/mcp@latest
AI 协助安装：直接向 Claude Code 发送指令 “帮我安装 playwright MCP”，AI 会自动检测环境并完成部署。 验证方式：输入 “/mcp” 指令，若显示 “playwright /connected”，则表示工具已就绪。 3. Claude Code “狂飙模式” 开启：实现无人值守 为避免 AI 执行过程中反复请求权限，需开启 “权限绕过模式”，一次性授予所有操作权限：
css claude --dangerously-skip-permissions
执行后选择 “Yes, I accept” 确认，界面显示 “Bypassing Permissions” 即配置完成。需注意：该模式建议在沙箱环境（如隔离虚拟机）中使用，保障数据安全。 三、全流程自动化：从数据采集到报告生成的 “无人干预” 实践 传统竞品分析中，数据采集是最耗时的环节 ——17 个独立站的结构差异大，无法用通用脚本爬取，人工操作需 3 天以上。而借助 AI 组合，仅需两句指令即可完成全流程。
- Step 1：数据采集 ——AI 自动识别网站结构，精准抓取关键信息 （1）先明确采集标准：生成 “数据字段要求表” 在启动爬取前，向 Claude Code 发送指令 “根据‘品类格子’分析需求，生成数据采集字段要求 CSV”，AI 会自动输出包含 10 个核心字段的标准表，确保数据完整性：
字段名 描述 示例 分析用途 brand 品牌名称 Casetify 竞品分组与对比 product_name 产品官方名称 Impact Case for iPhone 15 Pro AI 品类划分的核心输入 price 当前售价（数字） 69.99 价位段划分依据 category_original 网站原始品类 Protective Cases 反映竞品自身定位 scraping_date 爬取日期 2025/7/12 数据时效性管理 （2）单站测试：验证 AI 爬取能力 以 Mous 品牌（www.mous.co/）为例，发送爬取指令：
css 调用playwright mcp工具，访问www.mous.co/，按“数据字段要求.c…
5 分钟后，AI 反馈任务完成：成功识别 6 个品类，采集 26 个产品，数据字段完整度 100%，并生成 “mous_products_data.csv” 文件。 （3）批量爬取 17 个竞品站：无人值守 2 小时完成 将 17 个竞品站 URL 列表（含 Anker、Belkin、CASETiFY 等）发送给 Claude Code，重复上述指令。设置完成后无需人工干预，AI 会自动按品牌生成独立 CSV 文件。次日查看结果：
共采集 330 + 产品，覆盖手机壳、充电器、移动电源等全品类； 单个网站平均耗时 4 分钟，总耗时 2 小时，远低于人工效率； 所有文件统一保存至 “各品牌产品数据” 文件夹，便于后续分析。 2. Step 2-4：数据分析 + 可视化 + 报告生成 —— 一次性输出专业成果 数据采集完成后，向 AI 发送 “终极指令”，明确分析目标与报告要求：
markdown 基于“各品牌产品数据”文件夹中的CSV文件，完成以下任务：
- 数据处理：用Python实现品类归一（统一为12个标准品类）与价位段划分（7个档位：超低价-超高价）；
- 可视化分析：生成品牌定位散点图（X=品类覆盖数，Y=平均价格，气泡大小=产品数）、品类-价位段热力图、品牌价格雷达图；
- 报告输出：生成HTML报告，包含数据说明、市场总览、品类分析、空白机会识别及战略建议，所有图表需嵌入报告，无需跳转。
2 小时后，AI 反馈任务完成，交付成果包含：
数据文件：processed_product_data.csv（416 个标准化产品数据）、category_matrix.csv（品类 - 价位段矩阵）； 可视化文件：6 个交互式 HTML 图表（如 brand_positioning.html、category_price_heatmap.html）； 最终报告：market_analysis_report.html（含完整分析与可落地建议）。
仅需 1 轮微调（将分散图表嵌入报告），一份专业级分析报告即完成。 四、成果亮点：AI 生成的报告如何支撑业务决策？ 这份由 AI 主导生成的报告，从结构完整性、数据深度到建议可行性，均达到专业分析师水准，核心价值体现在三方面：
- 市场格局一目了然：多维度可视化揭示竞争态势 品牌定位图：通过气泡图将 17 个品牌分为四象限 —— 高价值多品类（如 Anker、Belkin）、高价值少品类（如 CASETiFY）、低价值多品类（如 Spigen）、低价值少品类（新兴品牌），清晰识别直接竞争对手。 品类 - 价位段热力图：红色区域为竞争红海（如手机壳 × 低价位，占比 44.2%），空白区域为蓝海机会（如移动电源 ×20-100）是市场主战场，占比超 60%。
- 空白机会精准定位：3 个高潜力方向可直接落地 基于数据洞察，报告提出 3 个明确的市场进入机会：
高端移动电源市场：50-100 价位段竞争密度低，可推出 “15W 快充 + 多设备兼容 + 设计美学” 产品，覆盖主流消费群体。 超低价扩展坞：当前超低价（20-50，获客）+利润款（150+，品牌拉升）” 三层模型，平衡增长与收益。 实施路径：分三阶段落地 —— 先进入手机壳市场建立认知，再推出移动电源夯实利润，最后拓展无线充电器完善矩阵。 五、效率复盘：AI 如何重塑数据分析工作流？ 此次实践中，AI 组合带来的效率提升与模式变革，远超传统分析方式：
时间成本降低 90%：人工 3 天完成的工作，AI 仅需 3 小时，且无需人工干预中间环节。 技能门槛大幅降低：无需掌握复杂的爬虫编程与可视化技术，仅需明确业务目标，AI 即可自主规划执行路径。 输出质量更稳定：数据标准化、图表生成、报告结构均保持统一标准，避免人工操作的误差与遗漏。
更重要的是，这种 “人给目标，AI 自主执行” 的协作模式，彻底改变了传统 “人指挥一步，AI 做一步” 的低效流程。未来，掌握此类 AI 协作能力，将成为数据分析领域的核心竞争力 —— 人类只需聚焦 “定义问题” 与 “解读洞察”，将繁琐的执行环节交给 AI，即可实现 “以思考驱动决策，而非以操作消耗时间”。
