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在撰写品牌叙事之前，先绘制品类叙事地图：拆解主流故事…

当你需要了解一个品类中主流叙事、语言惯例和竞品故事演变时，用系统化方法产出一份品类叙事地图。

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进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

在撰写品牌叙事之前，先绘制品类叙事地图：通用

解决思路

  1. 确认品类和竞品集合：明确要映射的品类和关键竞品。优先从 memory/research/competitor-analysis/ 拉取已有的 competitor-analysis 结果，而不是重新发现竞品；如果没有，则使用用户指定的名单。要包含现状/相邻品类的叙事，而不仅是直接竞品——品类框架也会被「什么都不做」所争夺。
  2. 命名主流品类故事：找出该品类已经在讲的 2-4 个观点（在位者框架、挑战者框架、「新时代」框架）。对每个框架，记录谁在讲、它假设了什么。这些是你的 onlyness 声明必须击败或绕开的框架——不要发明市场没有使用的框架。
  3. 编目语言惯例：记录该品类反复出现的词汇、框架陈词滥调和过度使用的最高级表达（大家都在说的词）。标记哪些是入场门槛（必须说）vs 已饱和（避免）。这是描述性清单，不是禁用词裁定——命名税由 brand-language-codifier 后续撰写。
  4. 拆解每个竞品的叙事：对每个指定竞品：其叙事弧、一句话声称的 onlyness、证明模式（案例研究/基准/logo/无）以及主要框架。用 scripts/connectors/firecrawl.py 抓取，每行标注 Measured 并附来源 URL；当竞品文案声称一个用户可能照搬的比较性声明时，标记为 [needs source] 并通过授权 operation: propose 请求 registry-events.py 路由到 memory/events/claims.ndjson——不要把竞品的断言当作事实。
  5. 追踪随时间变化的叙事漂移：对优先竞品，通过 scripts/connectors/wayback.py 将当前文案与存档文案对比。记录 N 个月前的标语/定位 vs 现在，两端都标注 as-of 日期。存档中的重新定位是后续 narrative-drift-monitor 的信号，不是此处的裁定。
  6. 组装地图：主流故事、语言惯例、拆解表和漂移笔记。每个数据点标注 Measured（已抓取，附 URL）/ User-provided / Estimated。代理搜索信号（Tavily）保持标注为 proxy，绝不标为 Measured。
  7. 交接：地图交给 positioning-truth-tracer，用于将我们的定位与这片地形对齐；命名替代品的叙事喂给复用的 positioning-mapper 画布。
  8. 保存结果：交付地图后，询问：「Save these results for future sessions?」确认后，按 Skill Contract §Save Results Template 写入 memory/narrative/category-narrative-mapper/YYYY-MM-DD-<topic>.md。用户可能照搬的任何竞品声明措辞只通过授权 operation: propose 请求 registry-events.py 写入 memory/events/claims.ndjson；此技能不写 canon——canon 级事实属于 memory/events/narrative.ndjson，通过授权 operation: propose 请求 registry-events.py，且仅由 narrative-registry 提升。未经询问不要写 memory。

适用边界 · 注意事项