Competitor-Spy 数据集说明 v1
竞品情报搜集与分析技能训练/测试数据集文档
1. 数据集概览
| 属性 |
说明 |
| 技能名称 |
competitor-spy |
| 版本 |
v1 |
| 训练集规模 |
12 条 (train.jsonl) |
| 测试集规模 |
8 条 (test.jsonl) |
| 总样本量 |
20 条 |
| 数据格式 |
JSON Lines (.jsonl) |
2. 数据来源
| 来源 |
说明 |
| Hunter knowhow_v1.md |
竞品情报知识体系、真实案例参考 |
| crawl_config.json |
配置文件中定义的 7 个数据源模板 |
| 行业真实场景 |
基于 Netflix/Disney+、瑞幸咖啡、互动剧出海等案例改编 |
| 边界场景 |
反爬限制、数据源缺失、低质量数据、时间紧迫等压力测试场景 |
3. 场景覆盖矩阵
3.1 训练集场景 (12条)
| 场景类型 |
数量 |
说明 |
| 应用商店/工具竞品监控 |
2 |
CapCut/Rush 功能对标、健康食品 App 自动化监控 |
| 社交媒体/UGC 舆情监听 |
2 |
小红书/微博情感分析、运动品牌抖音/小红书投放差异 |
| 技术/人才情报分析 |
2 |
Notion/飞书 AI 专利与招聘分析、SaaS 创企早期信号预警 |
| 电商/营销买量分析 |
2 |
Shein/Temu 广告素材拆解、 stealth mode 公司情报拼图 |
| 高管报告与战略规划 |
2 |
CEO 助理季度简报模板、波特五力新能源汽车分析 |
| 产品体验对标 |
1 |
Figma/MasterGo UX 情感分析 |
| 技术配置与合规审计 |
1 |
crawl_config 模板编写、合规流程整改方案 |
3.2 测试集场景 (8条)
| 场景类型 |
数量 |
说明 |
| 数据缺失/反爬 |
2 |
官网无API时多渠道拼图、反爬升级应急响应 |
| 数据源冲突与验证 |
2 |
小红书/微博情感差异分析、应用商店刷评论识别过滤 |
| 时间压力下的情报输出 |
2 |
24小时白皮书拆解、2小时危机舆情简报 |
| 合规与伦理边界 |
1 |
脉脉员工隐私数据抓取请求的拒绝与替代方案 |
| 数据源失效降级 |
1 |
GitHub API不可用时恢复情报与补采计划 |
4. 字段定义
每条样本包含以下字段：
{
"id": "样本唯一编号",
"input": {
"role": "竞品情报分析师",
"task": "具体任务描述",
"context": "背景信息（可选）"
},
"expected_output": "期望的标准输出（结构化 Markdown / JSON）",
"dimensions": {
"D1": 19,
"D2": 19,
"D3": 19,
"D4": 19,
"D5": 14,
"D6": 5
},
"score": 100,
"grader_hints": "评分时重点关注的检查点"
}
5. 标注逻辑
- 数据来源约束：所有 expected_output 均基于 knowhow_v1.md 中的方法论和工具清单生成，确保与训练目标一致。
- 评分维度对齐：每条样本覆盖 benchmark_v1.md 中的 6 个维度，满分基准统一为 100 分。
- 难度递增原则：
- 训练集侧重单一技能模块的标准输出
- 测试集侧重多维度综合与边界 case
- 可复现性：每条样本的 expected_output 均包含明确的结构化格式（表格/JSON/编号列表），便于自动化评测。
6. 版本变更记录
| 版本 |
日期 |
变更 |
| v1 |
2026-04-09 |
初始版本，基于 Hunter 阶段 knowhow_v1.md 生成 20 条样本 |
文档版本: v1
生成时间: 2026-04-09
作者: Digester (competitor-spy 训练流水线)
