专利撰写加强版:从技术交底书到可提交的专利申请文件

前言

把技术交底书变成能提交的专利申请文件,中间要跨过三道坎:权利要求的保护范围要合理、说明书要能支撑权利要求、格式要符合中国专利法的规范。手工做的时候,这三步往往互相打架——改一处权利要求,说明书忘了同步;好不容易改完,Word 排版又不规范。

下面介绍的 patent-drafting-plus(专利撰写加强版),就是针对这条链路的 Skill。

这是什么

patent-drafting-plus 是一个社区来源的 Agent Skill,由 @user_e128d316 发布,版本 1.0.0,分类 professional。

它的定位是:输入技术交底书,输出符合中国专利法规范的专利申请文件(发明或实用新型),并在过程中自动校验、最终合并成 Word 文档。

和直接让模型写专利文本相比,它多了两步:一是按中国专利法的规范做校验,二是把分散的章节合并成一份 Word 文档。也就是说,输出物是文件,不是对话里的几段文字。

核心功能

先做撰写,再做校验,最后合并输出。三个阶段对应下面这些能力:

  1. 撰写专利申请文件。基于技术交底书,产出完整申请文件,覆盖发明和实用新型两类。
  2. 撰写权利要求书。按技术方案划分独立权利要求和从属权利要求。
  3. 撰写说明书。包括技术领域、背景技术、发明内容、附图说明和具体实施方式等部分。
  4. 修改完善。对已有的专利申请文件做针对性修改。
  5. 质量检查。对撰写结果做规范性校验。
  6. 合并输出 Word。把分散的章节合并成一份 Word 文档。

此外,它也能用于学习专利撰写规范——把规范作为输入,得到符合规范的示例输出。

触发关键词覆盖:专利撰写、专利申请、技术交底书、权利要求、说明书、实用新型、发明专利、专利交底。

安装与启用

官方资料中未公开具体安装命令。以下是可以核实到的信息:

来源:community
分类:professional
版本:1.0.0
标签:requires_api_key=false
坐标:@user_e128d316/patent-drafting-plus

requires_api_key=false 表示使用时不需要额外的 API Key。

该 Skill 基于通用 SKILL.md 格式。通用做法是把 SKILL.md 放到 Agent 的 skills 目录下,由 Agent 在任务匹配到触发关键词时自动加载。由于官方页面未给出具体目录路径和安装命令,这里不写未经核实的路径。

典型用法

下面是可以复现的流程,输入是一份技术交底书,输出是合并后的 Word 文档。

1、准备技术交底书。

把技术交底书作为输入交给 Agent。交底书里应包含要解决的问题、技术方案、有益效果和至少一个实施例。信息越完整,权利要求和说明书的一致性越好。

2、撰写权利要求书。

向 Agent 说明”撰写权利要求书”,它会从技术方案中提取特征,先写独立权利要求,再写从属权利要求。这一步建议明确要求给出独立权利要求和从属权利要求的层次。

3、撰写说明书。

向 Agent 说明”撰写说明书”,它会按中国专利法的章节要求产出。说明书中的具体实施方式应与权利要求中的技术特征一一对应。

4、校验。

让 Agent 做”专利质量检查”或”对专利申请文件进行修改完善”。这一步关注的是权利要求是否得到说明书支持、是否存在明显的形式问题。

5、合并输出 Word。

向 Agent 说明”将专利申请文件合并为 Word 文档”,它会把前面各章节合并成一份 Word 文档输出。

适用场景与注意

适合的场景:技术交底书已成型,需要快速产出初稿;需要按规范重写已有申请文件;需要把章节合并成 Word 以便后续编辑。

需要注意的地方:

  • 校验是规范性校验,不等同于代理师的实质审查意见。保护范围是否合适、是否具备新颖性和创造性,仍需人工判断。
  • 输入质量决定输出质量。交底书缺少实施例时,说明书会写得空泛,权利要求也可能得不到支撑。
  • 该 Skill 面向中国专利法规范。若目标国家或地区的规范不同,需要额外说明。
  • 合并后的 Word 文档建议再过一遍排版,尤其是附图编号和表格格式。

结尾

patent-drafting-plus 的价值在于把”写专利”从一次性的长对话,变成一条可分步执行、最终产出 Word 文档的链路。适合交底书已就绪、需要快速出初稿的场景。

官方地址:https://api.skillhub.cn/user_e128d316/patent-drafting-plus
SkillHub 页面:https://www.skillhub.cn/skills/user_e128d316/patent-drafting-plus

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Xiaoye