assess-ip-landscape
정보
이 스킬은 특정 기술에 대한 지식재산권 환경을 분석하여, 특허 클러스터 분석, 경쟁사 평가 및 자유운영권(FTO) 검토를 수행합니다. 이는 연구개발 착수 전, 시장 진입 평가 또는 투자 실사 준비 시 사용하도록 설계되었습니다. 본 도구는 미개척 분야를 식별하고 지식재산권 리스크를 완화하기 위한 전략적 권장사항을 제공합니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/assess-ip-landscapeClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
評智財景
為技術領域或產品區對應智慧財產景——辨專利簇、空白、關鍵者、自由運營險。產告知 R&D 方向、授權決策、IP 申請策略之策略評估。
適用時機
- 始於新技術區之 R&D 前(已主張何?)
- 評具強專利組合之既有者所佔市場之入場
- 備投資盡職調查(IP 資產評估)
- 告知專利申請策略(何處申、何申)
- 為新產品或功能評自由運營險
- 為策略定位監對手 IP 活動
輸入
- 必要:欲評之技術領域或產品區
- 必要:地理範圍(US、EU、global)
- 選擇性:欲聚焦之特定對手
- 選擇性:自有專利組合(為缺口分析與 FTO)
- 選擇性:時間範圍(過去 5 年、過去 10 年、全期)
- 選擇性:分類碼(IPC、CPC)若知
步驟
步驟一:定搜範
立景分析之邊界。
- 精定技術領域:
- 核技術區(如「基於 transformer 之語言模型」非「AI」)
- 鄰區以納(如「注意力機制、tokenization、推論最佳化」)
- 明排之區(如「電腦視覺 transformer」若聚焦 NLP)
- 辨相關分類碼:
- IPC(International Patent Classification)——廣,世界用
- CPC(Cooperative Patent Classification)——更特,US/EU 標準
- 搜 WIPO 之 IPC 出版或 USPTO 之 CPC 瀏覽器
- 定地理範:
- US(USPTO)、EU(EPO)、WIPO(PCT)、特定國辦
- 多分析自 US + EU + PCT 起以求廣覆蓋
- 設時窗:
- 近期活動:過去 3-5 年(當前競爭景)
- 全史:10-20 年(成熟技術區)
- 注過期專利重開設計空間
- 將範記為景章程
預期: 清晰、有界之範,特定足以產可行結果,廣足以捕相關競爭景。為系統搜辨之分類碼。
失敗時: 若技術領域過廣(千數結果),加技術特定或聚焦特定應用以窄。若過窄(少結果),擴至鄰技術。對範通常產 100-1000 專利族。
步驟二:採專利資料
於定範內收專利資料。
- 用景章程查專利資料庫:
- 免費資料庫:Google Patents、USPTO PatFT/AppFT、Espacenet、WIPO Patentscope
- 商業資料庫:Orbit、PatSnap、Derwent、Lens.org(freemium)
- 合關鍵字搜 + 分類碼以求最佳覆蓋
- 系統建搜查詢:
Query Construction:
+-------------------+------------------------------------------+
| Component | Example |
+-------------------+------------------------------------------+
| Core keywords | "language model" OR "LLM" OR "GPT" |
| Technical terms | "attention mechanism" OR "transformer" |
| Classification | CPC: G06F40/*, G06N3/08 |
| Date range | filed:2019-2024 |
| Assignee filter | (optional) specific companies |
+-------------------+------------------------------------------+
- 以結構格式(CSV、JSON)下結果,含:
- 專利/申請號、題、摘、申請日
- 受讓人/申請人、發明人
- 分類碼、引用資料
- 法律狀態(granted、pending、expired、abandoned)
- 按專利族去重(將同發明之國家申請組)
- 記專利族總數與來源資料庫
預期: 範內專利族之結構化資料集,已去重附時戳。資料集為一切後續分析之基。
失敗時: 若資料庫存取受限,Google Patents + Lens.org(免費)供良覆蓋。若查詢回過多結果(>5000),加技術特定。若過少(<50),擴關鍵字或加分類碼。
步驟三:析景
對應專利簇、關鍵者、趨勢。
- 簇分析:將專利按子技術組:
- 用分類碼或關鍵字聚類辨 5-10 子區
- 計每簇之專利族數
- 辨何簇增長(近期申請激增)vs. 成熟(平或降)
- 關鍵者分析:以下辨前 10 受讓人:
- 總專利族數(組合廣度)
- 近期申請率(過去 3 年——當前活動)
- 平均引用數(專利品質代理)
- 地理申請廣度(僅 US vs. 全球申請)
- 趨勢分析:將時窗內之申請趨勢繪:
- 整體申請量按年
- 按簇按年之申請量
- 新進入者(首次於領域申請之受讓人)
- 引用網絡:辨被引最多之專利(基礎 IP):
- 高前向引用 = 後續申請大量依賴
- 此為可能阻塞專利或必要先前技術
- 產景圖:簇、者、趨勢、關鍵專利
預期: 誰擁何、活動集中於何、景如何演之清晰圖。關鍵阻塞專利已辨。空白(少申請之區)可見。
失敗時: 若資料集過小不能有意聚類,將簇合為更廣組。若一受讓人主導(>50% 申請),將其組合作為獨立子景析。
步驟四:辨空白與險
自景提策略洞察。
- 空白分析(機會):
- 範內少或無專利申請之技術區
- 設計空間重開之過期專利族
- 僅一者申請之活躍區(先動者然無競爭)
- 鄰增長簇之空白(下一前沿)
- FTO 險篩(威脅)——自
heal分流矩陣適配:- Critical:直涵蓋君之計畫產品/功能之已授權專利
- High:可能授權附相關權利範圍之待審申請
- Medium:鄰區之已授權專利可廣解
- Low:過期專利、窄權利範圍或地理上不相關之申請
- 競爭定位:
- 君之組合(若有)相對於對手位於何?
- 何對手於目標區有阻塞位?
- 何對手或有興趣於交叉授權?
- 產策略評估:空白、FTO 險、定位、建議
預期: 可行策略建議:何處申、何避、誰看、何險需詳 FTO 分析。
失敗時: 若辨 FTO 險,此篩為初步——不代專利律師之正式 FTO 意見。標關鍵險供法律審。若空白似過好(有值區無申請),驗搜範未誤排相關申請。
步驟五:記載並建議
將景評估包為決策者可用之物。
- 撰景報告附以下節:
- 行政摘要(一頁:關鍵發現、首要險、主建議)
- 範與方法(搜詞、資料庫、日期範)
- 景概覽(簇、趨勢、關鍵者附視覺化)
- 空白分析(機會按策略值排)
- 險評估(FTO 關切按嚴重度排)
- 建議(申請策略、授權目標、監告)
- 含支持資料:
- 專利族列(結構、可排)
- 簇圖(視覺)
- 申請趨勢圖
- 關鍵專利摘(前 10-20 最相關專利)
- 設持續監測:
- 為關鍵區之新申請定告查詢
- 設複查節奏(活躍區季度,穩定區年度)
預期: 完整之景報告,使策略 IP 決策成為可能。報告以證據為基、清範、可行。
失敗時: 若報告過大,先產行政摘要並請求時供詳節。行政摘要應恆獨立為決策文件。
驗證
- 景章程定範、分類、地理、時窗
- 專利資料集自多資料庫採並去重
- 簇已辨附申請計數與趨勢方向
- 前 10 關鍵者已剖附組合指標
- 空白已辨並按策略值排
- FTO 險已篩並按嚴重度分類
- 關鍵阻塞專利已辨附引用分析
- 建議特定且可行
- 限制已承(篩 vs. 正式 FTO 意見)
- 為持續景追蹤定監告
常見陷阱
- 範過廣:「AI 專利」非景——為海。對技術與應用特定
- 獨資料庫依:無單一專利資料庫有完整覆蓋。用至少二源
- 忽專利族:計個別申請而非族膨脹數。一發明於 10 國申請為一專利族非十
- 混申請與授權:待審申請非可執行之權。區已授權專利與已公開申請
- 空白誤解:空區或意「無人試」或「眾試而敗」。假機會前先查
- 景作法律意見:此技能產策略情報,非法律建議。此處標之 FTO 險需專利律師之正式分析
相關技能
search-prior-art— 為特定發明或專利效力挑戰之詳先前技術搜screen-trademark— IP 景之商標面之商標衝突篩與獨特性分析file-trademark— EUIPO、USPTO、Madrid Protocol 之商標申請程序security-audit-codebase— 險評估方法平行於 IP 險篩review-research— 文獻複查技能適用於先前技術分析
GitHub 저장소
연관 스킬
executing-plans
디자인executing-plans 스킬은 검토 체크포인트가 포함된 통제된 배치로 실행할 완전한 구현 계획이 있을 때 사용합니다. 이 스킬은 계획을 불러와 비판적으로 검토한 후, 소규모 배치(기본값 3개 작업)로 작업을 실행하면서 각 배치 사이에 진행 상황을 아키텍트 검토를 위해 보고합니다. 이를 통해 내재된 품질 관리 체크포인트를 갖춘 체계적인 구현이 보장됩니다.
requesting-code-review
디자인이 스킬은 코드 변경 사항을 요구 사항에 따라 분석하기 위해 코드 리뷰어 하위 에이전트를 호출합니다. 작업 완료 후, 주요 기능 구현 후, 또는 메인 브랜치에 병합하기 전에 사용해야 합니다. 이 리뷰는 현재 구현체와 원래 계획을 비교하여 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.
connect-mcp-server
디자인이 스킬은 개발자들이 HTTP, stdio 또는 SSE 전송 방식을 통해 MCP 서버를 Claude Code에 연결하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. GitHub, Notion 및 사용자 정의 API와 같은 외부 서비스를 통합하기 위한 설치, 구성, 인증 및 보안을 다룹니다. MCP 통합 설정, 외부 도구 구성 또는 Claude의 모델 컨텍스트 프로토콜 작업 시 활용하세요.
web-cli-teleport
디자인이 스킬은 작업 분석을 기반으로 개발자가 Claude Code 웹 인터페이스와 CLI 인터페이스 중 선택할 수 있도록 돕고, 두 환경 간 원활한 세션 텔레포트를 가능하게 합니다. 웹, CLI 또는 모바일 환경 전환 시 세션 상태와 컨텍스트를 관리하여 워크플로를 최적화합니다. 다양한 단계에서 서로 다른 도구가 필요한 복잡한 프로젝트에 사용하세요.
