AI 竞品监控日报：5 步搭建，自动送到群

每天手动翻十几个站点看竞品更新，是最容易半途而废的一类活儿。下面这套流程把「找变化—判轻重—写摘要—发到群」串成一条流水线，5 步搭好，之后每天自动跑，你要做的只是看结果。

第 1 步：先圈定三类信号源，别贪多

• 官方侧：产品更新日志（changelog）、定价页、帮助中心、招聘页（招什么岗位，往往等于要做什么方向）。

• 市场侧：应用商店与插件市场的差评、新增评论、Reddit / 即刻 / V2EX 的相关讨论。

• 传播侧：行业媒体标题、竞品创始人的公开动态。

起步建议：每个竞品先选 3~5 个源，全公司合计不超过 30 个源。源太多，日报会直接退化成「噪音日报」，三天后没人看。

第 2 步：抓取优先用 RSS，浏览器型 Agent 只做兜底

优先级顺序是：有 RSS 就用 RSS；没有就看能不能用 RSSHub 这类路由规则生成；实在不行，才上无头浏览器或浏览器 Agent 定时取 DOM。

理由很朴素：RSS 结构化、便宜、稳定；浏览器抓取贵、易碎、还容易被反爬拦住。把最贵的工具只留给最必要的两三个页面。

抓取频率按信息价值分档：changelog 每 6~12 小时一次，定价页每天一次，评论区每 12 小时一次。不要所有源都设成 5 分钟轮询，那是给自己找封禁。

第 3 步：变更检测交给哈希，不要交给大模型

这一步最容易做错。正确做法是：把抓到的正文抽成纯文本 → 归一化（去空白、去时间戳、去「阅读量/推荐」这类噪音）→ 计算 SimHash 或 MinHash → 与上一次比对。只有哈希变化，才进入下一步。

如果让模型判断「内容有没有变」，既贵又会出现「没变说变了」的幻觉，日报立刻失去可信度。

定价页要单独处理：只保留数字与套餐名再做比对。否则一次页面改版，会把整个套餐表报成「重大变化」。

第 4 步：让模型输出固定字段，而不是一段散文

在 prompt 里写死输出结构，建议字段为：source、what_changed、signal_type（定价 / 功能 / 人事 / 舆情）、impact（1~5）、why_it_matters（一句话）、suggested_action。

三个关键细节：

1. 只喂「变化前后的文本」，不要喂整页 HTML，省 token 也降噪。

1. 要求引用原文片段，引号内的内容必须逐字来自输入；没有引用支撑的字段直接丢弃。这是目前压幻觉最有效的一招。

1. impact 打分必须给判定标准，例如「影响我们现有客户 30% 以上记 5 分」。没有标准，模型每天都会给你打 5 分。

第 5 步：推送加归档，留一条可回溯的链

• 推送：飞书或企微群机器人、邮件都行。按 impact 排序，只推 3 分以上的条目摘要，5 分的单独 @ 负责人。

• 归档：每天把原始条目写成 Markdown 落到本地目录或 Git 仓库，格式为「日期—来源—变化内容—哈希」。这样做的好处是，模型换了、提示词改了，历史仍可复盘。

• 周汇总：周会前用一个总结类 prompt，把 7 天条目合成一页趋势。看趋势比每天刷十条零碎消息有用得多。

三个常见坑

一、日报变成「抓取成功报告」。 抓不到内容时不要静默失败，要发一条「源 X 已连续 3 天抓取失败」。否则你很可能在一个月后才发现监控早就断了。

二、成本失控。 别每次变化都调用最强模型。降级策略是：小变化用便宜的小模型做分类，只有 impact 可能高的条目才升级到大模型。

三、版权与合规。 摘要引用要短，别整段搬运；遵守站点 robots.txt 与使用条款，内部使用也别公开原文。

一句话总结

在这套流程里，大模型只负责「写摘要、判轻重」，抓取和变更检测交给确定性代码。分工摆对，5 步搭完，每天花在竞品上的时间可以从 40 分钟降到 5 分钟——而且你终于能说得清，昨天那条情报是从哪个源、哪次变化里来的。