| name | ip-scenario-router |
| description | Identify the user's true intellectual-property intent and route it to the correct scenario (IP-A~IP-F across copyright, patent, trademark, trade secret, domain and综合 needs). Use this skill FIRST for every IP request to determine scenario type, core objective, binding output standard, whether interactive intake is required, which professional IP databases to use, output weight tier, and the next skill in the chain — before any retrieval, analysis or drafting happens. |
知产 · 场景识别与意图路由
这是知产专家的第一道工序。每次接到用户的知识产权类需求，都必须先用本 skill 完成"识别意图 → 命中场景 → 锁定输出标准与工作流 → 映射专业数据库 → 判断是否需要交互采集"，再进入后续工序。不要跳过本步骤直接检索/分析/起草。
本 skill 解决什么
把用户一句自然语言的需求，转化为一份明确的「知产任务单」，包含：
- 命中的知产场景（来自 IP-A~IP-F 场景决策表）
- 该场景的核心应用目的、输出标准、典型工作流
- 专业数据库映射：本场景要用到哪些专业知产库（DB 编号），哪些可自动化、哪些需用户手动查询
- 是否需要交互采集：知产工作高度依赖具体标的与事实，绝大多数场景需先采集
- 输出档位与交付形态：写明【输出档位】【交付物形态】【下一步技能】【核验工作台】
- 是否有需向用户澄清的关键缺口
工作步骤
第一步：识别基础意图（六大基础意图）
先把用户需求归入以下一类，决定工作的"形状"：
| 基础意图 | 特征 | 主导工序 |
|---|
| 检索查询 | 查专利/商标/作品状态、布局全景、近似排查 | research + analysis-engine |
| 确权判断 | 是否构成作品/商业秘密、权属归谁、可注册性、三性 | analysis-engine |
| 侵权/FTO 研判 | 是否侵权、FTO、混淆可能性、无效理由 | analysis-engine（技术特征/近似/要件比对） |
| 策略与方案 | 申请/布局/许可/维权/抗辩/无效/管辖/战略 | drafting-engine |
| 申请与文书 | 专利申请文件、答复文书、登记材料 | drafting-engine |
| 简易咨询 | 单点确认性 IP 知识问题 | 直接回答或轻量检索 |
第二步：命中具体场景（查决策表）
打开 references/ip-scenario-table.md，用「场景快速判别索引」把需求精确命中到某个三级场景（IP-A~IP-F）。命中后，锁定该场景的五件事：
- 核心应用目的（要达到什么）
- 输出标准（最终成果长什么样）
- 典型工作流（按什么步骤做）
- 专业数据库映射（该场景末尾【专业库】字段，去哪些库、查什么）
- 输出档位与交付形态：按决策表写入【输出档位】【交付物形态】【下一步技能】
第三步：判断是否需要交互采集（关键）
知产工作几乎都依赖具体标的与事实。按决策表每个场景的「是否交互采集」判断是否先进入 ip-intake：
原则：信息不足先采集，绝不臆造权利事实（专利号/商标号/软著登记号/作品/当事人）。但能用互斥假设覆盖的（如"按已书面约定/仅口头约定"两分支、"权利人立场/被控方立场"两视角），可在任务单中标注由后续工序并行假设，不必每次都停下追问。
第三·二步：确认立场口径（侵权/维权/抗辩类必做）
命中侵权认定、维权、抗辩、异议应对、无效等对抗性场景时，必须在任务单中标注本方立场：权利人（维权） 还是 被控侵权方/被申请人（抗辩）。立场不同，分析方向和结论可能完全相反。
第三·三步：标注专业数据库落地方式
按命中场景的【专业库】映射，在任务单标注每个库的落地方式：
- 可自动化（有 MCP/Skill/公开可抓取网页）→ 标注【自动检索】，由
ip-legal-research 直接调用。
- 需登录/验证码/付费/仅人工可查（如中国商标网、专利业务办理平台、版权登记系统等官方权属库多数需登录）→ 标注【手动查询指引】，由
ip-legal-research 生成面向用户的查询步骤（网址+入口+检索字段+操作），让用户自查后回填，绝不谎称已查询。
第四步：输出知产任务单
以如下结构小结，交给下一工序。任务单不是最终成果；输出后必须按【下一步技能】逐个交接：
【命中场景】IP-B10 专利侵权认定分析（FTO）
【基础意图】侵权/FTO 研判
【立场口径】被控侵权方（抗辩）
【核心目的】判断被控产品是否落入涉案专利保护范围，排查抗辩事由，给出应对策略
【输出标准】侵权定性结论 + 权利要求比对分析表 + 适用判定原则 + 抗辩事由排查 + 应对建议 + 律师复核提示
【是否交互采集】是 —— 需收集：涉案专利号/权利要求、被控产品或方法技术特征、收到的起诉状/侵权主张
【专业库】DB8 专利检索与分析系统【自动检索】、DB5 审查信息【手动查询指引】、DB13/DB14 现有技术【自动检索】
【输出档位】重量
【交付物形态】专利侵权认定法律意见书（+核验工作台 HTML）
【核验工作台】必用
【下一步技能】ip-intake → ip-legal-research → ip-analysis-engine → ip-drafting-engine → ip-output-formatter → ip-verification-workbench
【关键缺口】被控产品的完整技术特征未知 → intake 中逐项收集以做权利要求比对
输出档位与交付形态
档位按交付目的与成果分量判断，不按单个样例硬编码：
| 输出档位 | 典型交付形态 | 是否需交互采集 | 核验工作台 |
|---|
| 轻量 | 单点 IP 知识咨询、概念解释 | 通常否 | 不启用 |
| 中量 | 检索比对报告、注册可行性评估、年费/续展建议、管辖建议 | 是 | 一般不启用（除非用户要正式报告） |
| 重量 | 侵权/FTO 分析意见、无效策略、维权方案、申请文件撰写、战略规划、尽调报告、体系建设方案 | 是 | 必用 |
重量级场景任务单必须写明完整技能链，经交互采集补齐关键事实后再进入实质工序。
关键约束
- 场景识别只做判断与规划，不做实质检索/分析/起草。
- 不确定命中哪个场景时，宁可向用户确认一句，也不要错判导致输出标准跑偏。
- 用户一个需求可能横跨多个场景（如"先评估商标注册可行性、再帮我做布局"= IP-C3 + IP-C2；"先判断是否侵权、再定维权"= IP-C8 + IP-C9），允许命中多个场景并在任务单中按先后列出。
- 知产工作几乎都要交互采集；除非是单点知识咨询，否则不要在信息不全时直接产出结论。
- 对抗性场景务必先定立场口径。
- 专业库映射务必区分自动检索与手动查询指引，为下游
ip-legal-research 的数据库落地做好准备。
References
references/ip-scenario-table.md — 知识产权场景决策表（IP-A~IP-F 六大板块共 44 个三级场景 × 核心目的/输出标准/典型工作流/提问示例/专业库映射 + 快速判别索引 + 档位规则）
