360 Secure SkillHub
360 安全技能中心

disclosure-completion-assistant

面向专利代理机构与研发团队的双语交底书助手:提供独立的7步HTML引导页面,收发明名称、背景技术、核心发明点、技术方案、实施方式与保护目标,字段可一键AI补全,最终导出结构化交底书草稿,未填项标记为待补充。当前AI补全为前端演示逻辑,需接入后端模型接口。

yuanzhian-patsnap
yuanzhian-patsnap
热度 10.92
最近更新 2026-08-13 16:11:44
分类:效率依赖:MCP 服务 / 内部调用大模型 / 读写文件应用场景:法律文档 / 模板 / 工作流 / 摘要总结

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add disclosure-completion-assistant
Metadata
copyright
Copyright © PatSnap. All rights reserved.
name
disclosure-completion-assistant
description
一款面向专利代理机构、发明人和研发团队的双语专利披露补全助手。它提供一个独立的面向客户的 HTML 指南,通过结构化的 7 步流程收集发明信息,对粗略的研发笔记进行 AI 补全,并生成结构化的发明披露草稿供专利律师审阅。

交底书智能补全助手

作品定位

本 Skill 面向专利代理机构及其服务的研发客户,帮助发明人把零散、口语化、产品化的技术描述整理成代理人可继续使用的结构化交底材料。

典型输入包括:

  • 一句初始想法;
  • 产品说明书片段;
  • 论文摘要;
  • 研发聊天记录;
  • 尚未整理成专利交底书的技术说明。

核心场景

专利代理人在新案接洽时,经常收到不完整的技术材料。客户可能只说“系统可以自动推荐”“算法更准”“设备能提前预警”,但缺少专利撰写需要的关键信息,例如:

  • 现有技术怎么做;
  • 现有方案有什么缺陷;
  • 本发明的核心技术手段是什么;
  • 系统包含哪些模块或步骤;
  • 技术效果是否有数据支撑;
  • 希望重点保护什么。

本 Skill 将资深代理人的交底追问经验固化为步骤化引导,减少代理人与客户之间的反复沟通。

客户可见成果物

当前 Skill 包含一个可独立打开的 HTML 页面:

assets/disclosure-guide.html

页面名称:专利交底书智能引导系统。

该页面适合代理机构发送给发明人或研发人员填写,也适合销售演示时直接展示。

重要:当用户要求查看、打开、生成或交付网页成果物时,必须直接使用 assets/disclosure-guide.html 作为最终网页。不要根据本 Skill 文档重新设计页面、重新生成 HTML、替换布局、改写交互或改变视觉风格。该 HTML 是已经确认的成品页面。

如果运行环境需要输出网页文件,应复制 assets/disclosure-guide.html 到目标位置;如果运行环境需要展示页面,应打开该文件;如果运行环境要求说明成果物,应描述该文件的功能,而不是重新创建一个新页面。

页面流程

页面采用 7 步引导流程:

  1. 基本信息:填写发明名称、技术领域、发明人和申请人。
  2. 技术背景:说明现有技术和已有方案缺陷。
  3. 核心发明:提炼核心创新点与技术效果。
  4. 技术方案:描述系统架构、关键步骤、参数和变体。
  5. 实施方式:用具体场景说明方案如何运行。
  6. 保护目标:说明希望重点保护的方法、系统、模型、设备或数据处理方式。
  7. 生成导出:生成结构化交底书草稿。

页面还包含开始页和中英文切换能力。

AI 补全能力

每个可填写字段都提供 AI 补全 / AI Complete 按钮。

设计目标:

  • 研发人员可以先简单写一句粗略内容;
  • AI 将粗略内容补成更接近交底书表达习惯的文字;
  • 补全结果不是最终定稿,而是供客户确认和修改;
  • 代理人拿到的是更完整、更结构化的草稿,而不是零散聊天记录。

示例:

研发输入:

系统根据用户行为推荐方案。

AI 补全后:

本系统基于用户历史行为、当前需求和候选方案属性构建多维特征,并根据特征匹配结果生成推荐方案,从而提升推荐匹配度并减少人工筛选时间。

输出结构

最终生成的交底书草稿包含:

  1. 发明名称
  2. 技术领域
  3. 背景技术
  4. 现有技术缺陷
  5. 核心发明点
  6. 技术效果
  7. 技术方案
  8. 具体实施方式
  9. 保护目标
  10. 公开状态

未填写部分会标记为“待补充”,便于客户和代理人继续完善。

使用方式

在 Eureka Desktop 中导入本 .skill 文件后,打开 Skill 中的 HTML 成果物即可体验。

推荐演示路径:

  1. 点击“填充示例”快速进入示例状态;
  2. 切换中英文查看双语能力;
  3. 在任一字段中输入简单描述;
  4. 点击 AI 补全 查看补全效果;
  5. 进入“生成导出”查看结构化交底书草稿。

如需导出参赛成果物,请优先导出或引用 assets/disclosure-guide.html。该文件是客户可直接打开使用的最终成果物。

注意事项

当前 HTML 中的 AI 补全 为前端演示逻辑,用于说明产品流程和交互效果。真实上线时,应接入后端大模型接口,由后端安全调用模型 API,前端不暴露 API Key。

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。