前言¶

医药行业的竞品对标难做，不是找不到资料，而是资料用不了。临床数据散落在 PubMed、CNKI、CTRI 和各类诊疗指南里，药品注册信息在 NMPA，说明书在各家企业官网；把这些凑成一份对比材料后，还要过合规这一关——统方、绝对化用语、主观优劣判定，任何一处措辞不当都可能让整份材料在院内推广时被否掉。

下面介绍的这个 Skill，就是把这套流程固化下来：从白名单数据源检索，按固定维度生成结构化对比表，文献只做原文摘录不做二次改写，最后输出带合规免责声明和审计日志的报告。

这是什么¶

「竞品学术对比分析」是一个面向医药学术合规场景的 Skill，坐标 @baitongai/competitor-academic-comparison-analysis，版本 1.0.0，由百通AI服务平台发布，来源标注为 enterprise，SkillHub 分类为 professional。标签显示 requires_api_key=false，即不需要额外配置 API Key。

它要解决的问题是：让医药代表、市场部和医学事务部人员在合规框架内完成竞品学术对标，而不是把时间花在整理表格和核对措辞上。产出物是客观中立、可溯源的学术对比报告，用途是学术拜访、科室学术交流和市场策略研究。

核心能力¶

资料中列出了七项能力，按工作流顺序排列。

1、信息采集与确认。Skill 会先引导用户输入目标药品、竞品清单、适应症和对比维度，把一次对比任务的边界固定下来，再进入检索阶段。这一步的价值在于避免后续检索范围发散——竞品清单没确认就开搜，结果往往不可比。

2、合规数据检索。检索范围限定在白名单数据源：NMPA、诊疗指南、PubMed/CNKI、CTRI。白名单的意义不是限制信息量，而是让每一处引用都有权威出处，后续审计时能回溯。

3、结构化学术对比表生成。对比按四个维度展开：药品注册、指南推荐、临床研究、药理政策。这四个维度覆盖了从法规准入到临床证据再到政策环境的完整链条，也是医学事务部日常做证据梳理时的标准切分方式。

4、文献原文摘录。明确禁止二次改写，只做原文截取并标注出处。这一点对合规很关键：一旦改写，原始结论的限定条件（人群、剂量、终点）容易丢失，而审方或质控时看到的就是一句脱离语境的话。

5、合规审查。包含敏感词扫描，覆盖统方、绝对化用语、主观优劣判定三类；在此基础上还有否定语境智能过滤。也就是说，像「未显示差异」「不优于」这类出现在否定语境里的表述，不会被误判为优劣结论。

6、审计日志记录。日志为 JSON 格式，写入 SHA-256 哈希用于防篡改，留存时间不少于 5 年。这属于可追溯性要求，而不是技术装饰：一旦报告内容事后被质疑，需要能证明每一版材料的来源和修改轨迹。

7、报告输出。生成 .docx 或 .xlsx 格式报告，首页强制附带合规免责声明。免责声明放在首页而不是文末，是因为这类材料经常被单独截取转发，放在首页才能保证任何一份外发副本都带着声明。

使用流程¶

把七项能力串起来，一次完整的任务按下面的顺序走。

1、确认输入。向 Skill 提供目标药品、竞品清单、适应症和对比维度，等待确认。如果竞品清单里混入了不同剂型或不同适应症的产品，先在这一步收敛，否则四维对比表会出现口径不一致。

2、触发检索。Skill 从白名单数据源检索药品注册、指南推荐、临床研究和药理政策相关信息。检索范围由白名单限定，因此外部商业数据库或企业自研数据不在覆盖范围内。

3、生成对比表。按四个维度组织检索结果，形成结构化对比表。

4、摘录与标注。涉及文献结论时，只截取原文并标注出处，不做改写。

5、合规审查。扫描敏感词，过滤否定语境下的误判。这一步的结果决定了哪些表述可以进报告。

6、记录审计日志。写入 JSON 日志并计算 SHA-256，日志留存不少于 5 年。

7、输出报告。选择 .docx 或 .xlsx 输出，首页带合规免责声明。

关于安装与启用：已抓取的官方资料只给出了 Skill 名称、坐标、版本、分类和 requires_api_key=false 标签，未提供安装命令、依赖声明或配置文件字段。当前官方页面和 SkillHub 页面均无法抓取成功，因此本文不臆造安装命令。需要使用时，应从 SkillHub 官方页面获取安装方式后再执行。

应用场景¶

资料中列出了六类应用：医药代表学术拜访时的竞品学术证据准备；科室学术交流中的药品学术维度对比展示；市场部竞品学术布局调研与产品定位策略分析；医学事务部学术证据梳理与院内推广材料合规审核；新品上市前竞品学术竞争格局分析；生物类似药药学比对与可比性研究。

前四类是日常高频场景，后两类偏向项目制。其中生物类似药的可比性研究对数据源和比对维度的要求更高，需要确认四维对比表是否足够覆盖药学比对需求。

注意与限制¶

第一，数据源范围是白名单，NMPA、诊疗指南、PubMed/CNKI、CTRI。如果某项竞品的证据只存在于非白名单来源（例如企业自发研究、区域学术会议摘要），Skill 不会覆盖，需要自行补充并重新走合规审查。

第二，文献摘录禁止二次改写。这保证了可溯源性，但也意味着报告里的表述会受原文语言风格影响，不同文献之间的措辞可能不统一。需要在对外使用前由人工再做一层润色，而润色后的内容不再属于 Skill 产出，合规责任也随之转移。

第三，合规审查是敏感词扫描加否定语境过滤，属于规则与模型结合的过滤手段，不是人工合规审核。涉及具体药品在具体省份的推广合规要求，仍需由具备资质的人员复核。

第四，关于平台数据，资料中存在两处不一致：Skill 线索给出的是评分 99713、下载 327 次，而已抓取的 SkillHub 页面显示评分 100000、下载 832、安装 0。本文同时列出两处数值，不做取舍。这类数值属于平台展示指标，会随时间变化，不应作为选型依据。

第五，.docx 和 .xlsx 是输出格式，不涉及排版模板。如果院内推广材料有固定模板要求，生成后仍需人工套用。

结尾¶

这个 Skill 的价值不在检索能力本身，而在于把合规约束写进了流程：白名单数据源保证出处可查，原文摘录保证结论不变形，敏感词扫描加否定语境过滤降低措辞风险，SHA-256 审计日志和首页免责声明保证材料可追溯。对于需要频繁产出竞品学术对比材料的医药代表、市场部和医学事务部来说，它减少了重复整理和逐句核对的时间。

官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/baitongai/competitor-academic-comparison-analysis