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pjt222
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关于

This skill searches for prior art across patents, academic papers, products, and open source to assess an invention's novelty. Developers should use it when evaluating a patent claim, challenging an existing patent's validity, or performing a freedom-to-operate analysis. It structures searches to determine if an invention is non-obvious before filing or to respond to patent office actions.

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主要方式
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
插件命令备选方式
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
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git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/search-prior-art

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技能文档

搜尋先前技術

執行結構化先前技術搜尋以找出先於特定發明之出版物、專利、產品或揭露。用以評估可專利性(此能否申請專利?)、挑戰有效性(此專利應否核准?)或建立操作自由(此設計是否落於既有權利覆蓋?)。

適用時機

  • 申請專利前評估發明是否新穎且非顯而易見
  • 透過尋找審查員漏失之先前技術挑戰既有專利之有效性
  • 透過尋找限制阻擋專利範圍之先前技術支持操作自由分析
  • 記錄防禦性公開以阻止他人就某概念申請專利
  • 回應質疑新穎性或非顯而易見性之專利局通知

輸入

  • 必要:發明描述(其作用、運作方式、解決何問題)
  • 必要:搜尋目的(可專利性、無效、FTO、防禦)
  • 必要:關鍵日期(專利申請之申請日,或先前技術之發明日)
  • 選擇性:已知相關專利或出版物
  • 選擇性:技術分類碼(IPC、CPC)
  • 選擇性:該領域之關鍵發明人或公司

步驟

步驟一:將發明分解為可搜尋之元素

將發明拆為其組成技術特徵。

  1. 閱讀發明描述(或專利請求項,若針對既有專利搜尋)
  2. 抽取必要元素——每獨立技術特徵:
    • 其有何元件?
    • 程序遵循何步驟?
    • 達成何技術效果?
    • 解決何問題及如何解決?
  3. 識別新穎組合——其異於已知技藝者:
    • 為加入已知元素之新元素?
    • 為已知元素之新組合?
    • 為已知元素應用於新領域?
  4. 為每元素產生搜尋詞:
    • 技術詞、同義詞與縮寫
    • 較廣與較窄之詞(階層)
    • 同概念之替代描述
  5. 記錄搜尋圖:元素、詞與關係
Search Map Example:
+------------------+-----------------------------------+-----------+
| Element          | Search Terms                      | Priority  |
+------------------+-----------------------------------+-----------+
| Attention layer  | attention mechanism, self-         | High      |
|                  | attention, multi-head attention    |           |
| Sparse routing   | mixture of experts, sparse MoE,   | High      |
|                  | top-k routing, expert selection    |           |
| Training method  | knowledge distillation, teacher-   | Medium    |
|                  | student, progressive training      |           |
+------------------+-----------------------------------+-----------+

預期: 每元素附搜尋詞之完整分解。新穎組合已識別——此為搜尋必須找到(以無效化)或確認不存在(以支持新穎性)者。

失敗時: 若發明過於抽象難以分解,請求更具體之描述。若請求項不清,聚焦每請求項元素之最廣合理解釋。

步驟二:搜尋專利文獻

系統化搜尋專利資料庫。

  1. 構造組合元素詞之查詢:
    • 先個別搜尋每元素(廣)
    • 再組合元素以找更近之技藝(窄)
    • 用分類碼依技術領域過濾
  2. 搜尋多個資料庫:
    • Google Patents:適合全文搜尋、免費、語料大
    • USPTO PatFT/AppFT:美國專利與申請、官方源
    • Espacenet:歐洲專利、極佳分類搜尋
    • WIPO Patentscope:PCT 申請、全球覆蓋
  3. 套用日期過濾:
    • 先前技術須先於關鍵日期(申請日或優先權日)
    • 含申請前 1 年內之出版物(寬限期依司法管轄而異)
  4. 對每相關結果,記錄:
    • 文件號、標題、申請日、出版日
    • 其揭露之元素(對應至搜尋圖)
    • 是否揭露新穎組合
  5. 依相關性分類結果:
    • X 引文:單獨揭露發明(預期)
    • Y 引文:揭露關鍵元素、與其他引文可組合(顯而易見)
    • A 引文:背景技藝、定義技藝之一般狀態

預期: 對應發明元素之專利引文分類清單。X 引文(若找到)為新穎性之終結者。Y 引文為顯而易見性論證之構件。

失敗時: 若無相關專利技藝可找,不意謂發明新穎——非專利文獻(步驟三)可能含關鍵引文。一資料庫之缺不意謂處處皆缺。

步驟三:搜尋非專利文獻

搜尋學術論文、產品、開源與其他非專利揭露。

  1. 學術文獻
    • Google Scholar、arXiv、IEEE Xplore、ACM Digital Library
    • 用步驟一相同之詞搜尋
    • 會議論文與工作坊論文常先於專利申請
  2. 產品與商業揭露
    • 產品文件、用戶手冊、行銷材料
    • Internet Archive(Wayback Machine)取得日期驗證之網路內容
    • 行業出版物與新聞稿
  3. 開源與代碼
    • GitHub、GitLab——搜尋技術特徵之實作
    • README 文件、文件與提交歷史作日期證據
    • 軟體發佈附版本日期
  4. 標準與規格
    • IEEE、IETF(RFC)、W3C、ISO 標準
    • 標準必要專利須揭露;搜尋標準機構之 IP 資料庫
  5. 防禦性公開
    • IBM Technical Disclosure Bulletin
    • Research Disclosure 期刊
    • IP.com Prior Art Database
  6. 對每結果,驗證出版日先於關鍵日期:
    • 網頁:用 Wayback Machine 作日期證據
    • 軟體:用發佈日期或提交時戳
    • 論文:用出版日期,非提交日期

預期: 補足專利搜尋之非專利引文。學術論文與開源代碼常為最強之先前技術,因其傾向比專利更明確描述技術細節。

失敗時: 若非專利文獻稀少,技術可能主要於企業 R&D 中發展(專利重)。將重點轉至專利文獻並聚焦於組合式之顯而易見性論證。

步驟四:分析並對應結果

評估收集之先前技術與發明之關係。

  1. 建立對應先前技術至發明元素之請求項表
Claim Element vs. Prior Art Matrix:
+------------------+--------+--------+--------+--------+
| Element          | Ref #1 | Ref #2 | Ref #3 | Ref #4 |
+------------------+--------+--------+--------+--------+
| Element A        |   X    |   X    |        |   X    |
| Element B        |        |   X    |   X    |        |
| Element C        |   X    |        |   X    |        |
| Novel combo A+B+C|        |        |        |        |
+------------------+--------+--------+--------+--------+
X = element disclosed in this reference
  1. 評估新穎性:是否任一單一引文揭露所有元素?
    • 若是 → 發明被預期(不新穎)
    • 若否 → 發明可能新穎(進至顯而易見性)
  2. 評估顯而易見性:少數引文(2-3)可組合涵蓋所有元素?
    • 是否有組合動機?(熟練者是否會見到組合此等之理由?)
    • 引文是否教導遠離該組合?(暗示其不可行?)
  3. FTO 搜尋:先前技術是否縮窄阻擋專利之請求項?
    • 與阻擋專利請求項重疊之先前技術限制其可執行範圍
  4. 清楚記錄分析並引用具體段落

預期: 顯示哪些元素由哪些引文涵蓋之清晰請求項表,附新穎性與顯而易見性評估。每對應引述引文中之具體段落或圖。

失敗時: 若請求項表顯示缺口(無先前技術中找到之元素),該等缺口代表潛在新穎面。將後續搜尋聚焦於該等具體缺口。

步驟五:記錄並交付

將搜尋結果為其預期用途打包。

  1. 撰寫先前技術搜尋報告
    • 搜尋之目的與範圍
    • 搜尋方法(資料庫、查詢、日期範圍)
    • 結果摘要(找到之引文數、分類細目)
    • 重點引文附詳細分析(請求項表)
    • 評估:新穎性、顯而易見性與 FTO 意涵
    • 限制與進一步搜尋之建議
  2. 組織引文:
    • 依相關性排序(X 引文先、再 Y、再 A)
    • 每引文附完整書目資料與存取連結
    • 關鍵段落突顯或抽取
  3. 依搜尋目的之建議:
    • 可專利性:申請/不申請、依先前技術缺口建議之請求項範圍
    • 無效:最強之引文組合、建議之法律論證
    • FTO:風險等級、設計繞過機會、授權考量
    • 防禦:是否依找到之白空間發為防禦性揭露

預期: 完整、組織良好之搜尋報告,直接支持預期決策。引文可存取,分析可追溯。

失敗時: 若搜尋不確定(無強之 X 或 Y 引文,但有部分相關背景),清楚陳述結論:「未找到預期技藝;最近技藝處理元素 A 與 B 但非 C。建議申請以強調元素 C 之請求項。」不確定為有效且有用之結果。

驗證清單

  • 發明已分解為清晰可搜尋之元素
  • 新穎組合明確識別
  • 專利資料庫已搜尋(最少 2 個資料庫)
  • 非專利文獻已搜尋(學術 + 產品 + 開源)
  • 所有引文先於關鍵日期(日期已驗證)
  • 請求項表將元素對應至引文,附段落引用
  • 新穎性與顯而易見性已評估附理由
  • 結果依相關性分類(X、Y、A 引文)
  • 報告含方法、限制與建議
  • 搜尋可重現(查詢與資料庫已記錄)

常見陷阱

  • 關鍵字隧道視野:僅搜尋精確詞漏失同義詞與替代描述。用步驟一之詞階層
  • 僅搜專利:非專利文獻(論文、產品、代碼)常較專利更明確。勿跳過步驟三
  • 日期粗心:先前技術須先於關鍵日期。申請日後一日之絕妙引文無價值
  • 忽視外語技藝:重大發明可能首於中、日、韓或德專利文獻出現。機器翻譯使其可搜尋
  • 確認偏誤:搜尋以確認新穎性而非搜尋以找無效化技藝。最佳搜尋努力試找最近技藝
  • 過早停止:前幾結果罕為最佳。依早期結果揭示之領域詞彙反覆搜尋詞

相關技能

  • assess-ip-landscape — 將具體先前技術搜尋置於情境之更廣全景描繪
  • screen-trademark — 商標特定衝突篩查(不同資料庫、不同於專利先前技術之法律框架)
  • file-trademark — 篩查完成後之商標申請程序
  • review-research — 文獻回顧方法與先前技術搜尋顯著重疊
  • security-audit-codebase — 系統化搜尋方法相似(徹底性、文件、可重現性)

GitHub 仓库

pjt222/agent-almanac
路径: i18n/wenyan-lite/skills/search-prior-art
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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