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patent-panorama-insights-search

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用于专利全景项目的环节1。它构建专家级、限定领域、带主题锚点且去噪的检索配置,通过抽样验证每个分支的精度,并导出干净候选池和各分支检索式——这些是环节2(patent-panorama-insights-stats)的输入契约。统计、画像和核心专利召回属于环节2。

What it does

用于专利全景项目的环节1。它构建专家级、限定领域、带主题锚点且去噪的检索配置,通过抽样验证每个分支的精度,并导出干净候选池和各分支检索式——这些是环节2(patent-panorama-insights-stats)的输入契约。统计、画像和核心专利召回属于环节2。

The skill document

patent-panorama-insights-search — 专利全景检索与检索式构建层(环节1)

我是环节 1/4 · 检索建库(patent-panorama-insights-search)。 我负责把业务问题翻译成专家级检索式、去噪、确定候选池,产出 search_config.json + candidate_pool.csv + core_recall.csv + tech_taxonomy.txt,交给环节 2(patent-panorama-insights-stats)做统计与价值挖掘。

目标

专利全景流水线的环节1。本 Skill 只回答检索质量问题:

  • 检索式是否达到专家级:限定领域的字段算符、恒定主题锚点、半自动 IPC、分层 NOT 及原因记录?
  • 哪些子技术分支构成该领域,每个分支的审计后检索式是什么(A6 四段骨架)?
  • 候选池是否足够干净:每分支抽样精度 ≥ 80%,可以交给下游统计和标引?

输出是已验证的检索配置 + 去噪候选池 + 分支检索式 + 轻量核心专利召回清单 + 供 SaaS 标引的技术分类文件,作为**环节2(patent-panorama-insights-stats)**的输入契约。

已移至环节2(patent-panorama-insights-stats)。 行业统计、申请人格局、竞品画像、核心专利核查/分级和价值信号交叉挖掘已从本层移出。环节1 不再输出全景报告。

使用时机

  • 用户调用 /patent-panorama-insights-search,或专利全景项目启动。
  • 在完整流水线中,作为 /patent-panorama-insights-stats/patent-panorama-insights-tag 前的第一步。
  • 单独使用:用户只需要一套经审计、可复用的检索配置。

默认设置

DimensionDefault
Date basis市场/法律视角用公开日(pbdt);技术趋势视角用最早优先权日(E_PRIORITY_DATE
Technology stats counting简单同族层级
Market / legal stats counting公开文本层级
GeographyCN, US, EP
Time rangepbdt:[20200101 TO 20261231]
Analysis mode竞品 vs. 行业(Mode C)
Core patent signal前向引用 × 同族广度 × 有效法律状态

步骤 0:初始化

将所有输入记录到 run_config.json


步骤 1:专家检索式构建

按照 references/query-and-taxonomy-methodology.md 的 Part A 和 Part D 执行。

1-1 关键词分层 —— 强词 / 弱词 / 短词

1-2 字段算符分配(A1)

1-3 恒定主题锚点(A2)

1-4 半自动 IPC(A4)—— 不得编造 IPC

1-5 分层 NOT 规则(A5)—— 每条规则都必须记录原因

1-6 确认表 —— A6 四段骨架 + 精度抽查


步骤 2:分支检索式生成

为每个分支填写 A6 标准骨架,并保存到 search_config.json


步骤 3:候选池导出

导出 candidate_pool.csv:仅包含 pn, branch_rule_hits(族级去重)。


步骤 4:轻量核心专利召回

每个分支取 refered_rank + famn_rank 前 10。输出 core_recall.csvbranch_id, patent_id, pn, recall_source, raw_rank


步骤 5:技术分类导出【强制产出】

tech_taxonomy.txt 是环节1的强制产出文件,必须在候选池确认后、移交环节2前写出。供客户 SaaS 标引工具直接导入。

格式规范

层级型,每行一个叶节点:

>一级\二级\三级

规则:

  • > 后紧跟第一级(Level-1 域名称)
  • \ 后依次为第二级、第三级
  • 每行只写一条路径(一个叶节点)
  • 每个单元格支持多值(SaaS 工具侧支持)
  • 不得添加任何注释、序号、空行分组、标题行或其他额外内容
  • 文件只包含层级链,纯内容,无任何其他信息

示例(仅供格式参考):

>静态电压\稳定性
>静态电压\监测方法
>静态电压\PCMLE
>动态响应\瞬态抑制
>动态响应\环路补偿\Type-III补偿

写出路径:@session/pps-output/tech_taxonomy.txt。写出后提示用户「可直接下载上传至智慧芽标引工具」。


输出文件【强制产出清单】

FileWritten byContent强制性
run_config.jsonStep 0用户输入、默认值、分析模式强制
search_config.jsonStep 1–2关键词分层、主题锚点、IPC、NOT 规则、分支 A6 检索式、精度强制
candidate_pool.csvStep 3pn, branch_rule_hits,族级去重强制
core_recall.csvStep 4每分支原始召回:branch_id, patent_id, pn, recall_source, raw_rank,每分支约 top 10强制
tech_taxonomy.txtStep 5层级链,每行 >L1\L2\L3,纯内容无注释,供 SaaS 标引工具直接导入强制
report_manifest.json (partial)Step 3运行元数据,环节2继续扩展强制

向环节2交接的契约

五件套:search_config.json + candidate_pool.csv + core_recall.csv + tech_taxonomy.txt + report_manifest.json

使用前配置

本 Skill 依赖智慧芽开放平台 MCP 服务:

  • 完成安装、初次使用时需进行自检,参见 README.md
  • 用户需完成账号授权,并确保 Agent 环境已启用对应 MCP 工具
  • 若未完成配置,本 Skill 只能提供分析框架,无法检索实时数据或生成基于数据库的结论
  • 缺少MCP配置时,引导用户参照 README.md 在 [open.zhihuiya.com](https://open.zhihuiya.com/) 获取MCP。

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