Điều tra thẩm định đối tượng benchmark
Bóc tách một đối thủ, founder hay sản phẩm mà bạn ngưỡng mộ: tách phần 'bong bóng marketing' khỏi tín hiệu thật, rồi ánh xạ playbook đã kiểm chứng vào nguồn lực thực của bạn.
Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 1,348⑂ 215Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 24 thg 8, 2026
Làm được gì
Đây không phải bản báo cáo trung lập mà là quy trình thẩm định mang tính đối kháng: mặc định coi thành tích được công bố là bị thổi phồng cho đến khi có bằng chứng.
- Phase 0: Xác lập bằng chứng về sơ đồ sở hữu thật của đối tượng và quy thuộc của con số 'cúp vàng' (ai thực sự làm nên nó), thay vì suy đoán từ tên miền/tên gọi
- Phase 1–2: Với mỗi chiều phân tích, agent thu thập (khách quan) → agent kiểm chứng (nghi ngờ, chủ động tìm bằng chứng phản bác). Mọi tuyên bố được xếp hạng bằng chứng L1–L4 và phán quyết: xác thực / khá đáng tin / đáng ngờ / bị bác bỏ – có nước
- Phase 3: Bảng 'đập bong bóng' + phân rã nguyên nhân thành công (sản phẩm / thời điểm thị trường / marketing IP cá nhân / vận hành theo khoảng %), tách rõ phương pháp có thể lặp lại với may mắn và thời điểm
- Phase 4: Bảng ánh xạ playbook × nguồn lực thật của bạn, gắn thẻ ✅ mượn được / ⚠️ không lặp lại được / 🔄 đang làm / 🚫 bong bóng đừng copy, kèm danh sách hành động
- Bảo mật: Thông tin riêng tư của bạn (tên khách hàng, ý định chiến lược) chỉ được đưa vào agent ánh xạ cuối cùng, không bao giờ vào các agent chạy WebSearch
Phù hợp với ai
- Founder, người làm chiến lược cần mổ xẻ đối thủ một cách nghiêm túc
- Nhà đầu tư, BD cần kiểm chứng tuyên bố kiểu 'top 1 Product Hunt', '0 đến 1 triệu user', 'định giá vài trăm triệu'
- Marketer, người làm cá nhân muốn biết chiến lược của idol có thực sự lặp lại được trước khi bắt chước
Ví dụ sử dụng
- 'Founder này nói đã đưa sản phẩm từ 0 lên 1 triệu người dùng — thật không?' → skill đặt việc quy thuộc con số này làm mục tiêu kiểm chứng số 1 và trả về phán quyết kèm cấp độ bằng chứng
- 'Tôi muốn copy playbook tăng trưởng của SaaS đối thủ' → phân rã ma trận nền tảng, persona, cách họ vay khán giả người khác, rồi ánh xạ vào nguồn lực bạn thực sự kiểm soát
- 'Tôi nghi số vốn và định giá công bố bị thổi phồng' → đối chiếu dữ liệu đăng ký doanh nghiệp/funding (dùng nhóm skill qcc cho thị trường Trung Quốc) với nguồn độc lập thứ ba và xuất bảng bóc bong bóng
· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·
Dùng thử ngay, không cần cài
Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.
Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình: https://raw.githubusercontent.com/daymade/claude-code-skills/HEAD/benchmark-due-diligence/SKILL.md Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)
Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.
↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.
Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
- Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
- Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
- Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
Cài vào Claude Code
Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code
Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart. Copy thư mục benchmark-due-diligence từ repo GitHub daymade/claude-code-skills vào ~/.claude/skills/benchmark-due-diligence/ của mình. Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.
Cài bằng lệnh thủ công
git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-code-skills/benchmark-due-diligence ~/.claude/skills/⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.
- Mở Terminal.
- Tải repo:
git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git - Tạo thư mục skill:
mkdir -p ~/.claude/skills - Copy skill:
cp -r claude-code-skills/benchmark-due-diligence ~/.claude/skills/ - Kiểm tra thư mục
references/bên trong có đủ 4 tài liệu tham chiếu. - (Khuyến nghị) Cài thêm
deep-research,osint-investigatevà nhómqcctheo cách tương tự để các phần tích hợp hoạt động đầy đủ. - Khởi động lại Claude Code và thử: 'Thẩm định giúp tôi công ty X, tôi nghĩ thành tích của họ bị thổi phồng.'
- Lưu ý skill chạy nhiều agent song song nên tốn token; lần đầu hãy giới hạn 2–3 chiều phân tích.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT