Agent 直调 5000+ API 数据源，Claude Code 竞品分析实测

前几天刷 ProductHunt 榜单，看到一个能生成“没有 AI 味”的 PPT 工具，叫 Chronicle。

不过说实话，这类工具已经不少了，它凭什么还能吸引用户？如果现在自己做一个类似产品，还有没有机会？

做独立开发的朋友，可能和我一样，看到这种新上榜产品就忍不住想研究一下：它到底有没有人用、用户从哪来、市面上还没解决的痛点是什么。只有把这些搞清楚，才好判断值不值得再做一个类似工具。

于是，我让 Claude Code 帮忙做一轮竞品分析：找竞品、比流量、看获客渠道、查 SEO 和外链，再给几个值得切入的方向。

结果一开始到处碰壁。Chronicle 的域名权重、外链数、引用域名一个都没拿到，流量趋势和渠道占比也是缺的，拿到的还多是估算值。

这个结果其实不意外。现在 Agent 不缺分析能力，真正难的是从各大平台持续拿到可用数据。

这些数据分散在 Similarweb、Semrush、Ahrefs 等平台，要让 Claude Code 在干活时自己取回来，中间还隔着一道门槛。

拿 Similarweb 来说，有一个很容易被忽略的区别：能在网页上看数据，和能让 Agent 调数据，是两回事。 如果去闲鱼买个共享账号，打开网页确实能看流量趋势、渠道占比，但那是给人看的。等把调研任务交给 Agent，它得自己在任务里请求数据、读结果、继续分析，这一步要的是 API，网页账号不等于有 API 调用权限。

对开发者来说，这才是 API 的价值：数据能直接进 Agent 的工作流，也能接进自己的工具里反复用。但 Similarweb 的 API 费用门槛不低，小团队或个人开发者很难为了一次调研专门去订阅。

为了解决这个问题，我后来找到一个专门给 Agent 接外部数据的平台：AIsa。

只需要一个 Key，Similarweb、Semrush 这些原本要分别订阅的数据源就都能调用。余额共用，按调用量计费，Agent 会根据任务自己挑该用哪家的数据，并提前算出费用。目前这个平台已经接入 5000 多个 API，覆盖搜索、社交媒体、模型调用、市场营销等领域的头部平台。

比如查看网站流量的 Similarweb，做 SEO 分析的 Ahrefs，还有 X、Reddit、YouTube 等平台的数据接口。

更关键的是，AIsa 是 Similarweb 官方授权的合作伙伴，拿到的数据来自官方 API，而不是第三方镜像或爬虫采集。

接入方式也不复杂：打开浏览器访问 https://aisa.one ，注册登录后进入控制台，点击「Get Started」，复制一段 Prompt 粘贴到任意 Agent 里发送，就接上了。之后可以直接在 Agent 里获取想要的平台数据，费用按调用量计算。

它到底有没有人用，用户从哪来

接上之后，我把开头对 Chronicle 的调研需求重新发给 Claude Code，这次结果明显不一样。

Claude Code 先把免费能拿到的东西抓了，然后拟选了 5 个竞品，接着列了一张付费清单给我。六大维度分别要调哪些接口、每项多少钱，都一一写清楚，让我先知道大概花费。

如果没问题，只需要回复一句「批准」，它就会继续查。它会去查看 Chronicle 和 5 个竞品的域名在 Similarweb 上的流量、六个月趋势和渠道占比，还会调用 Semrush 的外链概览、Ahrefs 的域名权重。过程中失败的调用不会计费。最后出来一份两百行的报告，每个数字旁边都标注了来自哪个数据源、哪个接口。

从报告里能看出，Chronicle 网站 8 月访问量只有 6.7 万，仅相当于 Gamma 的 0.35%。它虽然在 4 月冲到过 27 万，但随后连续下滑，说明用户没有真正沉淀下来。

报告的结尾还总结了三个值得切入的差异化方向，做类似产品时可以直接参考。每项指标都标注了出处，全部是通过 AIsa 拿到的真实数据。完整的竞品分析报告如下：

搜得到吗，AI 会推荐它吗

想让产品长期获得自然流量，就绕不开 SEO 和 GEO 优化：前者管搜索引擎里能不能搜到，后者管用户提问 AI 时会不会被提及。

这一步同样可以交给 AIsa 来做。发送提示词后，Claude Code 先免费抓取了 118 个页面，查 H1、描述、结构化数据，然后列出付费清单让我确认：要查什么、调哪些接口、花多少钱都写得清楚。

这一轮调用了 DataForSEO 的排名、外链交集、Lighthouse 和 AI 问答接口，再加上 Semrush 的关键词明细，结果确实有点意外。

在检查的 8 个品类词里，Chronicle 只进了一次前十。部分搜索位置上出现的，反而是一批针对具体关键词单独做页面的小站。这说明小团队可以先去找这些具体搜索需求，未必一上来就和大产品争最宽泛的关键词。

至于 AI 会不会推荐它，也可以查。Claude Code 会调用 AIsa 提供的接口，模拟普通用户去问 ChatGPT、Gemini 这些 AI。在测试的 16 份回答里，Chronicle 一次都没出现，Gamma 倒是每次都在。

最后 AI 给出了 5 个最应优先解决的问题，以及推荐新增的 10 个页面，并按影响除以成本排了序。假如 Chronicle 是自己的产品，拿到这样一份报告后，就可以直接照着优化。

现有产品还有哪些问题没解决

调研完流量和搜索表现后，我还想知道：如果真做一个类似产品，应该优先解决什么问题？

于是让 Agent 去 Reddit、YouTube 等平台搜索大家在使用这类工具时的吐槽。以前想让 AI 去这些平台抓内容非常难，大部分都会触发反爬机制；现在给 Agent 接上 AIsa 后，可以直接调用相关接口搜索内容，费用也不高。

最终报告里有 146 条引用，每条都带原帖链接和发布时间，Agent 还自己逐字回查了一遍原始数据。

被吐槽最多的是 Gamma 的「导出」功能：从它这里导出的 PPTX 文件，放到其他工具里不一定能兼容编辑。其他痛点还包括千篇一律的 AI 模板、数据和图表展示错乱、无法自定义样式等等。如果要做一个类似产品，这些高频抱怨值得直接拿来进一步验证需求。

写在最后

三个任务跑完，同一个 Claude Code，接 AIsa 前后交出来的东西差了一个量级。

在我看来，Agent 之间的差距越来越不在模型能力上了，而在于它能不能拿到专业、真实的数据。AIsa 让 Agent 随手就能拿到各大平台的数据，尤其是 Similarweb 的数据。做产品前期调研和后续 SEO 优化时，多数情况下都会用到 Similarweb，但单独订阅门槛太高，按调用量付费明显更现实。

对前面竞品调研工作流感兴趣的开发者，还可以利用 AIsa 把它封装成一个工具，让人付费使用。除了竞品分析，找 B2B 客户、匹配达人、判断某个市场值不值得进，也都可以做进这类工具里。