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This skill searches for prior art across patents, academic papers, products, and open-source materials to assess an invention's novelty. Developers can use it to evaluate patentability, challenge existing patents, or support freedom-to-operate analysis. It requires an invention description, search purpose, and a key date to perform structured searches.

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Documentation

搜索先行技术

进行结构化的先行技术搜索,查找在特定发明之前发表的出版物、专利、产品或公开内容。用于评估可专利性(能否获得专利?)、挑战有效性(该专利是否应该被授予?)或确认自由实施(该设计是否被现有权利覆盖?)。

适用场景

  • 在提交专利申请前评估发明是否具有新颖性和非显而易见性
  • 通过找到审查员遗漏的先行技术来挑战现有专利的有效性
  • 通过找到限制阻断专利范围的先行技术来支持自由实施分析
  • 记录防御性公开以防止他人对某概念申请专利
  • 回应质疑新颖性或非显而易见性的专利局意见

输入

  • 必需:发明描述(功能、工作原理、解决什么问题)
  • 必需:搜索目的(可专利性、无效、FTO、防御性)
  • 必需:关键日期(专利申请的提交日期,或先行技术的发明日期)
  • 可选:已知的相关专利或出版物
  • 可选:技术分类号(IPC、CPC)
  • 可选:领域中的关键发明人或公司

步骤

第 1 步:将发明分解为可搜索的要素

将发明拆分为其组成技术特征。

  1. 阅读发明描述(或现有专利的权利要求)
  2. 提取基本要素——每个独立的技术特征
  3. 识别新颖组合——使其不同于已知技术的部分
  4. 为每个要素生成搜索词:技术术语、同义词、缩写、更宽和更窄的术语
  5. 记录搜索图谱:要素、术语和关系

预期结果: 完整的分解,每个要素都有搜索词。新颖组合已识别——这是搜索必须找到(以无效化)或确认不存在(以支持新颖性)的目标。

失败处理: 如果发明太抽象无法分解,要求更具体的描述。如果权利要求不清楚,关注每个要求要素的最广合理解释。

第 2 步:搜索专利文献

系统搜索专利数据库。

  1. 构建组合要素术语的查询
  2. 搜索多个数据库(Google Patents、USPTO、Espacenet、WIPO Patentscope)
  3. 应用日期过滤器(先行技术必须早于关键日期)
  4. 记录每个相关结果:文件编号、标题、日期、披露了哪些要素
  5. 按相关性分类结果:X 引用(预见)、Y 引用(显而易见性)、A 引用(背景)

预期结果: 已分类的专利引用列表,映射到发明要素。X 引用(如果找到)是新颖性的终结者。

失败处理: 如果未找到相关专利技术,非专利文献(第 3 步)可能包含关键引用。一个数据库中的缺失不代表全部缺失。

第 3 步:搜索非专利文献

搜索学术论文、产品、开源和其他非专利公开。

  1. 学术文献:Google Scholar、arXiv、IEEE Xplore、ACM Digital Library
  2. 产品和商业公开:产品文档、用户手册、Internet Archive
  3. 开源和代码:GitHub、GitLab
  4. 标准和规范:IEEE、IETF、W3C、ISO
  5. 防御性出版物:IBM Technical Disclosure Bulletin、Research Disclosure
  6. 验证每个结果的发表日期早于关键日期

预期结果: 补充专利搜索的非专利引用。学术论文和开源代码通常是最有力的先行技术。

失败处理: 如果非专利文献稀少,技术可能主要在企业研发中开发(专利密集)。

第 4 步:分析和映射结果

评估收集的先行技术与发明的关系。

  1. 创建权利要求对照表,将先行技术映射到发明要素
  2. 评估新颖性:是否有单一引用披露了所有要素?
  3. 评估显而易见性:少量引用(2-3 个)能否组合覆盖所有要素?
  4. 对于 FTO 搜索:先行技术是否缩小了阻断专利权利要求的范围?
  5. 清晰记录分析,引用具体段落

预期结果: 清晰的权利要求对照表,显示哪些要素被哪些引用覆盖,附新颖性和显而易见性的评估。

失败处理: 如果对照表显示空白(某些要素未在任何先行技术中找到),这些空白代表潜在的新颖方面。后续搜索聚焦于这些空白。

第 5 步:记录和交付

将搜索结果打包用于预期用途。

  1. 编写先行技术搜索报告:目的和范围、搜索方法论、结果摘要、顶级引用详细分析、评估、局限性和建议
  2. 组织引用:按相关性排序,完整书目数据和访问链接
  3. 基于搜索目的的建议:可专利性/无效/FTO/防御性

预期结果: 完整、组织良好的搜索报告,直接支持预期决策。

失败处理: 如果搜索不确定,清楚陈述结论。不确定是有效且有用的结果。

验证清单

  • 发明已分解为独立的可搜索要素
  • 新颖组合已明确识别
  • 已搜索专利数据库(至少 2 个数据库)
  • 已搜索非专利文献(学术 + 产品 + 开源)
  • 所有引用早于关键日期(日期已验证)
  • 权利要求对照表将要素映射到引用并有段落引用
  • 新颖性和显而易见性已评估并有推理
  • 结果按相关性分类(X、Y、A 引用)
  • 报告包含方法论、局限性和建议
  • 搜索可重现(查询和数据库已记录)

常见问题

  • 关键词隧道视野:只搜索精确术语会遗漏同义词和替代描述。使用第 1 步的术语层级
  • 仅搜索专利:非专利文献(论文、产品、代码)通常比专利更明确。不要跳过第 3 步
  • 日期粗心:先行技术必须早于关键日期。提交日期后一天的出色引用毫无价值
  • 忽略外文技术:重要发明可能首先出现在中文、日文、韩文或德文专利文献中。机器翻译使这些可搜索
  • 确认偏见:搜索以确认新颖性而非搜索以找到无效化技术。最好的搜索最努力地寻找最接近的技术
  • 过早停止:最初几个结果很少是最好的。根据早期结果揭示的领域词汇迭代搜索词

相关技能

  • assess-ip-landscape — 为特定先行技术搜索提供背景的更广泛图谱映射
  • review-research — 文献综述方法论与先行技术搜索有显著重叠
  • security-audit-codebase — 系统搜索方法论平行(彻底性、文档化、可重现性)
  • screen-trademark — 商标冲突筛查和显著性分析,用于 IP 格局的商标方面
  • file-trademark — EUIPO、USPTO 和马德里协议的商标申请程序

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Path: i18n/zh-CN/skills/search-prior-art
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