用于专利全景项目的环节2。它消费 patent-panorama-insights-search(环节1)产出的已验证 `search_config.json`、`candidate_pool.csv` 和 `core_recall.csv`,生成全景统计(趋势、申请人格局、技术构成、竞品画像)、按分支组织的核心专利索引(默认采信环节1召回排序,仅在必要时做有边界的兜底核查)和价值信号交叉挖掘文件。所有统计直接从检索式聚合,不需要逐件专利标引。
Coding
patent-panorama-insights-search
Try it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和/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
| Dimension | Default |
|---|---|
| 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 |
| Geography | CN, US, EP |
| Time range | pbdt:[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.csv:branch_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】
| File | Written by | Content | 强制性 |
|---|---|---|---|
run_config.json | Step 0 | 用户输入、默认值、分析模式 | 强制 |
search_config.json | Step 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.csv | Step 3 | 仅 pn, branch_rule_hits,族级去重 | 强制 |
core_recall.csv | Step 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.txt | Step 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。
Related skills
当用户需要基于 PatSnap 或智慧芽专利 MCP/API 数据开展专利全景、专利版图、竞争专利情报、技术路线图、组合规划、产品/R&D 策略项目时使用本技能——无论用户显式调用 /patent-panorama-insights(或 @patent-panorama-insights),还是用自然语言描述这类专利分析任务。本技能编排五层流水线:环节1检索与降噪(patent-panorama-insights-search)、环节2全景统计与价值挖掘(patent-panorama-insights-stats)、环节3标引体系推荐(patent-panorama-insights-tag)、客户 SaaS 工具中的人工标引交接,以及环节4有证据支撑的单文件 HTML 报告(patent-panorama-insights-report),并管理各层之间的检查点、人工标引交接、回滚和进度汇报。
在专利全景项目的环节 4/4(环节4)使用本技能。它会把环节2统计/价值信号、环节3标引体系(tech_breakdown / key_questions / patent_packages)以及 SaaS 回流的 tagged_pool 转化为技术演进路线、护城河/价值交叉解读,并生成自包含 HTML 洞察报告(report.html + report_manifest.json)。
用于专利全景项目的环节3。本 Skill 推荐标引体系,包括 4 列技术拆解表(≤40 个三级节点,彼此互斥)、≥10 个关键技术问题、≥10 个推荐专利包(每包≥3 个同族,六项推荐规则),并提供 20–30 条记录的标引示范和待标引导出文件。全量逐条标引在客户 SaaS 标引工具中完成,不在本 Skill 中完成。
专利技术全景分析报告自动生成。用户上传专利数据Excel表格(含标题、申请人、申请日、法律状态、受理局、被引次数等字段)和技术拆解Excel表格后,自动分析专利数据并生成可编辑的HTML全景分析报告。 报告包含5大模块:技术概况分析、重点技术分支分析、竞争对手分析、专利风险分析、企业专利布局建议。 触发条件:当用户提及"专利分析""技术全景分析""专利全景报告""专利布局分析""CMC专利分析""专利竞争分析""专利风险""FTO分析""技术分解""专利趋势"等关键词时自动触发。也适用于用户上传专利数据Excel并要求生成分析报告的场景。
Build and validate expert patent-search branches for Stage 1/4 of a patent-landscape program. Use when starting create-patent-landscape-overview-ip or when a user needs a reusable, field-scoped, anchored, classification-assisted, de-noised patent search configuration with precision/recall validation, a traceable family-aware candidate pool, a lightweight core-recall set, and a preliminary taxonomy export for later human review.