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patent-panorama-analysis

读取用户上传的专利数据与技术拆解Excel,用Python脚本完成申请趋势、法律状态、地域、技术构成、申请人排名等维度统计,提炼技术热点、空白点、竞争格局与风险,并生成含8类ECharts图表、文字可编辑的5模块HTML全景分析报告;可选接入智慧芽MCP补充数据。

yuanzhian-patsnap
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热度 9.17
最近更新 2026-08-13 16:19:11
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件 / MCP 服务 / 内部调用大模型应用场景:数据处理 / 报告撰写 / 市场分析 / 研究

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patent-panorama-analysis
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专利技术全景分析报告自动生成。用户上传专利数据Excel表格(含标题、申请人、申请日、法律状态、受理局、被引次数等字段)和技术拆解Excel表格后,自动分析专利数据并生成可编辑的HTML全景分析报告。 报告包含5大模块:技术概况分析、重点技术分支分析、竞争对手分析、专利风险分析、企业专利布局建议。 触发条件:当用户提及"专利分析""技术全景分析""专利全景报告""专利布局分析""CMC专利分析""专利竞争分析""专利风险""FTO分析""技术分解""专利趋势"等关键词时自动触发。也适用于用户上传专利数据Excel并要求生成分析报告的场景。

专利技术全景分析 Skill

工作流程

  1. 读取文件:读取用户上传的两个Excel文件(专利数据 + 技术拆解表)
  2. 数据分析:使用 scripts/patent_analyzer.py 进行核心统计分析
  3. 数据洞察:基于分析结果提炼技术热点、空白点、竞争格局、风险点
  4. 生成HTML:基于分析数据和UI模板,生成5模块HTML全景分析报告
  5. 验证交付:确认HTML文件正常生成,文字可编辑

执行步骤

Step 1: 读取并理解数据

1. 用pandas读取专利数据Excel,检查列名
2. 用pandas读取技术拆解Excel,理解技术分支结构
3. 调用scripts/patent_analyzer.py进行核心分析,或内联执行分析逻辑

Step 2: 数据分析(参照 references/data_analysis_guide.md)

分析维度清单(必须全部执行):

# 分析项 方法
1 申请年趋势 按申请年分组计数
2 法律状态分布 简化状态后统计
3 受理局/地域分布 按受理局分组,中美欧对比
4 技术构成分布 关键词匹配分类后统计
5 申请人排名 清理名称后统计Top15
6 技术分支趋势 按年×分支二维统计
7 增长率计算 2020→2024增长百分比
8 申请人技术布局 每个申请人各分支专利数
9 高被引专利 按被引用次数排序Top10
10 多同族专利 同族国家数>=3的专利

Step 3: 洞察提炼

基于分析结果自动生成以下洞察(融入HTML文案中):

  • 技术热点:增长率>100%且专利基数>50的分支
  • 技术空白点:专利总量<50件或增长率<0的分支
  • 竞争格局:三梯队划分(国际龙头/国内主力/高校机构)
  • 核心风险领域:专利密度>100件且国际巨头集中布局的领域
  • 布局建议:基于差距分析和竞争对手对标

Step 4: HTML报告生成(参照 references/ui_style_guide.md)

报告必须包含5个模块,每个模块有固定结构。参照 references/ui_style_guide.md 的配色和布局规范。

所有文字内容必须添加 contenteditable="true" 属性,使用对应的hover/focus样式。

图表使用ECharts(通过CDN引入),至少包含8个图表:

  1. 申请趋势折线图
  2. 法律状态饼图
  3. 地域分布柱状图
  4. 技术构成饼图
  5. 申请人排名柱状图
  6. 技术分支趋势多折线图
  7. 竞争对手雷达图
  8. 技术吸引力散点矩阵图

⚠️ ECharts三大强制规范(违反任意一条会导致所有图表不渲染)

规范1 — CDN加载时序(必须使用双保险写法)

禁止使用 window.addEventListener('load', initCharts),因为CDN脚本可能在load事件后才执行。

必须使用以下标准模板:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js"></script>
<script>
function initCharts() {
    // 在此初始化所有图表
}
function tryInit() {
    if (typeof echarts !== 'undefined') {
        initCharts();
    } else {
        document.querySelector('script[src*="echarts"]')
            .addEventListener('load', initCharts);
    }
}
document.addEventListener('DOMContentLoaded', tryInit);
</script>

规范2 — JS字符串内禁止裸换行(饼图label formatter高危区)

<script> 块内所有字符串必须在同一行或用 + 拼接,换行必须用 \n 转义序列。

❌ 错误写法(真实换行符会破坏整个script块解析,导致所有图表白屏):

label: { formatter: '{b}
{d}%' }

✅ 正确写法:

label: { formatter: '{b}\n{d}%' }

规范3 — markLine/markArea必须嵌套在series内

markLine 和 markArea 是 series 的子属性,不能写在 option 根级。

❌ 错误写法:

option = {
    series: [...],
    markLine: { ... }   // 根级无效,且会引发解析错误
};

✅ 正确写法:

option = {
    series: [{
        type: 'scatter',
        data: [...],
        markLine: { ... }   // 必须在series元素内
    }]
};

Step 5: HTML自检清单(生成后逐项确认)

在输出HTML之前,必须逐条核查以下项目:

  • ECharts CDN <script> 标签存在且使用 tryInit 双保险初始化
  • <script> 块内无裸换行字符串(重点检查所有 formatter、label、tooltip 字段)
  • 所有 markLine / markArea 均在 series[] 元素内,不在 option 根级
  • 每个图表容器 <div> 有明确的像素高度(不能仅靠CSS类,须有 style="height:360px")
  • 所有图表容器 id 唯一,且 initCharts 函数中 echarts.init(document.getElementById('xxx')) 的id与之匹配
  • 所有文字节点添加了 contenteditable="true" 属性

技术分支关键词

见 references/report_structure.md 中的 TECH_KEYWORDS 映射表。根据用户技术领域可调整关键词。

申请人名称清理

见 scripts/patent_analyzer.py 中的 clean_applicant 函数。根据实际数据中出现的申请人名称动态调整匹配规则。

报告结构详情

见 references/report_structure.md 了解5大模块的完整分析维度。

数据列名映射

专利数据Excel的列名可能有多种变体,标准映射关系见 references/report_structure.md 的列名映射表。

注意事项

  1. 专利数据Excel和技术拆解Excel都是可选输入。如果只提供专利数据,技术分解表模块省略
  2. 标题列必须存在,技术分类依赖标题关键词匹配
  3. HTML报告中的文案应根据实际分析结果动态生成,不要硬编码固定数字
  4. contenteditable属性必须添加到所有用户可能需要修改的文字元素上
  5. 图表数据应动态注入,不要写死示例数据
  6. 生成HTML后必须执行Step 5自检清单,所有项目通过后再交付
  7. ECharts三大规范(Step 4中)是硬性约束,每次生成HTML都必须严格遵守

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。