diff --git a/docs/competitor-research-zh.md b/docs/competitor-research-zh.md
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index 0000000..d98c354
--- /dev/null
+++ b/docs/competitor-research-zh.md
@@ -0,0 +1,152 @@
+# 竞品调研（Zenfeed）
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+更新时间：2025-10（基于公开已知信息与产品体验的综合判断，可能随时间变化）
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+目的：梳理 Zenfeed 所在赛道的主要竞品与替代方案，按产品类型与能力维度对比，识别差异化与机会点，指导路线和定位。
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+一、产品类型与代表选手
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+1) AI 加持的 RSS/SaaS 阅读器
+- Feedly（含 Feedly AI/Leo）
+- Readwise Reader
+- Inoreader（规则、搜索较强，近年也引入部分 AI 功能）
+- NewsBlur（基于训练的过滤偏好）
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+2) 自托管 RSS 聚合器（开源）
+- FreshRSS
+- Tiny Tiny RSS（TT-RSS）
+- Miniflux
+- + 插件生态（例如部分 OpenAI/总结插件）
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+3) 信息监控/自动化编排
+- Huginn（自托管 IFTTT/IF-This-Then-That）
+- n8n（低代码自动化编排，SaaS/自托管）
+- changedetection.io（网页变更监控，侧重 DOM 变化）
+- Distill.io / Visualping（SaaS 页面变更监控）
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+4) 情报监测/关键词追踪（论坛/社媒/开发者社区）
+- Syften（跨社区关键词监控）
+- 万物追踪（中文市场关注度较高）
+- TeamWiseFlow/WiseFlow（“AI 首席情报官”思路）
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+5) 爬取/采集与任务平台（更多是基础设施/补充）
+- Scrapy、Apify、Crawlee、Playwright/Chromium 爬取方案
+- RSSHub（补齐数据源的通用 RSS 生成器，侧重“供给侧”，非直接竞品）
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+二、核心对比维度
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+- 数据源覆盖与可扩展性：
+  - 是否仅限 RSS，是否支持 RSSHub/网页爬取、API、邮件等；是否易于接入新源。
+- 信息筛选与查询：
+  - 规则引擎（关键词/布尔条件/正则/评分）、保存的搜索、优先级/标签。
+- AI 能力：
+  - 摘要、打标、主题聚类、意图识别、相似度搜索/去重、长文重写、对话式问答。
+- 工作流/编排：
+  - 是否可声明式编排（pipeline）、分步处理、多路分发、可插拔 Prompt/算子。
+- 通知与路由：
+  - 邮件/Slack/Telegram/企业微信/飞书/Webhook/RSS 二次生成，是否支持相似分组/摘要汇总。
+- 存储与检索：
+  - 结构化索引、倒排索引、向量库、对象存储（音频/附件）、缓存与过期策略。
+- 部署与成本：
+  - SaaS 订阅 vs 自托管；API Key 成本、并发限速、隐私数据掌控。
+- 协作与团队能力：
+  - Board/共享、标注/高亮、评论、权限与多用户。
+- 开放接口：
+  - JSON-RPC/HTTP API、MCP Server、二次开发友好度。
+- 体验与生态：
+  - Web/移动端、浏览器插件、自动化生态与第三方集成。
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+三、典型竞品速览
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+1) Feedly + Feedly AI（Leo）
+- 定位：面向专业/团队的信息监测与阅读；AI“Leo”用于优先级、主题、去重与摘要。
+- 优势：成熟度高，协作/Board 丰富，企业方案完善，数据源与集成较多。
+- 局限：闭源、订阅价格较高；自定义度受限；自托管不可行；对中文开发者生态与私有化场景不友好。
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+2) Readwise Reader
+- 定位：稍偏“稍后读/知识管理”；支持网页/邮件/订阅，AI 摘要和高亮回顾。
+- 优势：体验优秀、阅读流程顺滑、与 Readwise 知识库联动。
+- 局限：闭源、偏个人阅读；自动化编排/告警监控能力有限；难以做灵活的规则路由。
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+3) Inoreader / NewsBlur
+- 定位：传统 RSS 强者；Inoreader 的规则、过滤、搜索很成熟，NewsBlur 有“训练”机制。
+- 优势：稳定可靠、生态与客户端广、学习成本低。
+- 局限：AI 能力与向量检索通常非核心；深度个性化编排和二次开发空间有限。
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+4) FreshRSS / TT-RSS / Miniflux（自托管）
+- 定位：轻量的开源 RSS 聚合；可通过插件接 AI 摘要。
+- 优势：自托管、可控、成本低；社区活跃。
+- 局限：缺少原生的“语义处理流水线”和“查询/路由/通知”的深度耦合；要实现“AI + 监控 + 通知”的端到端闭环需要较多自定义。
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+5) Huginn / n8n（自动化）
+- 定位：通用自动化与数据流编排。
+- 优势：灵活、组件多、可拉通任意 API 与存储。
+- 局限：非“RSS/情报”领域专用；需要自己拼装爬取、解析、去重、总结、相似分组、通知等环节，心智与运维成本较高。
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+6) changedetection.io / Distill.io / Visualping（页面变更监控）
+- 定位：检测网页 DOM/文本变化，并告警。
+- 优势：上手快、对不提供 RSS 的页面友好。
+- 局限：语义层理解弱；AI 总结/聚类/多源关联较少；难以形成“知识库 + 查询”。
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+7) Syften / 万物追踪 / WiseFlow 等（情报监控）
+- 定位：跨社区关键词/实体/主题跟踪，生成简报。
+- 优势：场景契合“情报/监控/简报”；SaaS 即开即用。
+- 局限：闭源或私有；可编排性有限；数据可控性与隐私诉求难满足；对中文/特定垂直源支持取决于厂商。
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+8) RSSHub（重要补充而非直接竞品）
+- 定位：把各种站点“喂成 RSS”。
+- 价值：极大丰富数据源；与 Zenfeed 组合可形成“源→处理→查询→路由”的闭环。
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+四、Zenfeed 的差异化与定位
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+- 面向“AI + RSS/情报/监控”的自托管开源引擎：
+  - 声明式 YAML 配置 + 热更新；组件化框架，订阅 Watcher 实时生效。
+  - 处理管道以“标签集”为核心抽象，支持 LLM 驱动的摘要、打标、评分、过滤、聚类、脚本生成、抓取增强等。
+  - 存储侧内置主索引、倒排索引与向量索引；NutsDB 缓存嵌入；可选 MinIO/S3 存储富媒体。
+  - 调度器支持基于语义/规则的查询生成“事件”；通知器做相似合并与 LLM 汇总，路由到 Email/Webhook 等。
+  - 对外提供 JSON-RPC/HTTP、MCP Server、导出 RSS，易于二次集成。
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+- 与 SaaS 阅读器相比：更可定制、数据私有、可与私有模型/网络融合；缺点是需要自行部署与维护。
+- 与通用自动化平台相比：Zenfeed 在“RSS/情报管道”有更强的领域内建语义模型与数据结构；通用性略弱但落地更快。
+- 与纯 RSS 聚合器相比：原生引入 LLM 语义处理、向量搜索、调度/路由/通知，强调“读写闭环”和“监控/简报”。
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+五、潜在短板与改进机会（相对竞品）
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+- 认证与多用户/权限：当前暴露到公网存在安全顾虑；完善 Auth、分权与审计将有助企业团队采用。
+- GUI 配置与可视化编排：YAML 心智强，建议提供可视化 Pipeline/路由设计器、规则调试器、Prompt 管理。
+- 移动端/客户端生态：继续完善官方 Web/移动端体验；浏览器插件“保存到 Zenfeed/一键追踪”。
+- 第三方通知与协作：拓展 Slack/Telegram/飞书/企业微信等官方集成；通知中的交互（反馈、标注）回写管道。
+- 数据源扩展：内置“RSSHub 模板化连接”、网页自动提取（Readability/Boilerplate）、邮件源、GitHub/Reddit 等常见垂直源。
+- 模型与成本：
+  - 多模型策略（廉价 Embedding + 中等 Summarize + 高质少量 Deep Reasoning）；
+  - 限速/重试/缓存/去重更精细以优化成本；
+  - 插件式模型提供商抽象，方便企业接私有 LLM。
+- 团队协作：Board/共享视图、事件指派、评论、标签规范与知识沉淀。
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+六、目标用户与场景建议
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+- 高阶 RSS 用户、研究员/分析师、开发者、投资/BD、开源维护者、增长/品牌观察；
+- 典型场景：
+  - 行业/竞品/技术情报监控与周报；
+  - 个性化“高质量源 + 语义过滤 + 摘要 + 去重 + 分发”；
+  - 会议/活动/政策/漏洞/版本发布等事件跟踪；
+  - 私有化部署的“团队情报中枢”。
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+七、结论（定位与策略）
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+- 定位：自托管、可编排的 AI 信息中枢（“RSS × 语义处理 × 调度路由 × 通知”）。
+- 策略：
+  1) 做强“声明式管道 + 语义检索 + 调度路由”的一体化体验；
+  2) 打通 RSSHub 与常见垂直源，降低“连接成本”；
+  3) 完善认证/多用户与 GUI 编排，提升团队与企业可用性；
+  4) 提供一组开箱即用的“行业模板/蓝图”（安全情报、开源监控、投研资讯、竞品监测、政策合规等）；
+  5) 控制模型成本，提供可观测性（速率、花费、召回/精确度、摘要质量回馈）。
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+备注：以上信息仅用于产品规划参考，不构成对第三方产品的评价承诺。实际功能与定价以各产品官方为准。