patent-panorama-insights-stats

name	patent-panorama-insights-stats
description	用于专利全景项目的环节2。它消费 patent-panorama-insights-search（环节1）产出的已验证 `search_config.json`、`candidate_pool.csv` 和 `core_recall.csv`，生成全景统计（趋势、申请人格局、技术构成、竞品画像）、按分支组织的核心专利索引（默认采信环节1召回排序，仅在必要时做有边界的兜底核查）和价值信号交叉挖掘文件。所有统计直接从检索式聚合，不需要逐件专利标引。

patent-panorama-insights-stats — 全景统计与价值信号层（环节2）

我是环节 2/4 · 格局统计（patent-panorama-insights-stats）。 我吃环节 1 的 search_config.json + candidate_pool.csv + core_recall.csv，产出 panorama_stats.json + value_signals.json + patent_index.core.json/.csv + chart_data.json + panorama_stats_report.html（数据快照报告），交给环节 3（patent-panorama-insights-tag）和环节 4（patent-panorama-insights-report）。

目标

专利全景流水线的环节2。本层是基于检索式聚合的层。由于 /59100a 和 /3fd502 统计工具可以直接从检索式聚合，环节2不需要逐件专利标引；只要环节1交付已验证检索式和候选池，就能运行。

它回答：

• 该领域规模多大、分布在哪、趋势如何？
• 主要玩家是谁、规模如何、趋势如何？
• 技术构成和竞品结构如何？
• 每个分支的核心专利有哪些——按分支组织，默认基于环节1召回信号分层，只在优先分支过薄时核查。
• 每个候选的价值信号集中在哪里——高前向引用 × 大同族 × 有效法律状态 × 竞品集中度。

输出是给**环节3（patent-panorama-insights-tag）和环节4（patent-panorama-insights-report）**使用的统计 + 价值契约。

使用时机

• /patent-panorama-insights-search 已产出 search_config.json + candidate_pool.csv + core_recall.csv 之后。
• 单独使用：用户已有已验证检索式，希望直接获得全景统计 + 核心索引，不做标引。
• 在 /patent-panorama-insights-tag（taxonomy 推荐）和 /patent-panorama-insights-report（报告生成）之前。

输入契约（来自环节1 / patent-panorama-insights-search）

File	Used for
search_config.json	分支检索式（A6 四段）、恒定主题锚点、范围包络（司法辖区 / 日期口径 / 同族计数）
candidate_pool.csv	pn 列表，仅供 pn 对照（精简后只含 pn, branch_rule_hits，不含 metadata）。S1–S3 统计全部对检索式在线聚合，不读此文件。S4 enrichment 直接调 /1458a4 bibliography，不 join 此文件。
core_recall.csv	按分支组织的 refered_rank / famn_rank 召回清单（branch_id, patent_id, pn, recall_source, raw_rank，每分支约 top 10）——默认写入 patent_index.core.*；逐件核查只作为有边界的兜底

如果任何输入缺失，停止并要求用户先运行 /patent-panorama-insights-search。不要在这里重新推导检索式。

输出契约（给环节3 / 环节4）

File	Content
panorama_stats.json	trend / applicant_rank / technology_constitute / tech_applicant_dist + 每个竞品画像
assignee_normalization.json	别名 / 子公司归并决策，to_confirm 标记
patent_index.core.json / .csv	按分支组织的核心专利——每条 23 字段（22 + branch_id）；默认采信环节1召回排序，仅在优先分支过薄时兜底核查
value_signals.json	候选级价值交叉得分；复用 S4 事实 + 分支级 portfolio_value 与 most_asserted，不重新查询
chart_data.json	所有聚合表，已适配图表，供环节4报告生成
panorama_stats_report.html	自包含统计仪表盘 HTML（数据快照报告）——从已落盘的 panorama_stats.json + chart_data.json + patent_index.core.* + value_signals.json + search_config.json 渲染 S1–S5。可独立交付。不同于环节4的分析洞察报告（report.html）
report_manifest.json (extended)	继承环节1 manifest；增加环节2文件索引、MCP 来源、数据截止日期

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默认设置（继承环节1，重述）

Dimension	Default
Technology stats counting	简单同族层级（每族一条）
Market / legal stats counting	公开文本层级（所有单件公开文本）
Date basis	市场/法律用公开日（pbdt）；技术趋势用最早优先权日——与 search_config.json 声明保持一致
Analysis mode	竞品 vs. 行业（Mode C）——从 run_config.json 读取
Core patent signal	前向引用 × 同族广度 × 有效法律状态
Excluded	正式 FTO、侵权、SEP 必要性、有效性、新颖性、创造性意见

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首选 MCP 栈

Capability	Preferred MCP / tools	Fallback
行业趋势 / 司法辖区	/59100a/mcp trend, search_patents_statistics, rec_office, get_rec_office_year	/3fd502/mcp trends
申请人格局	/59100a/mcp applicant_rank, applicant_trend	/3fd502/mcp applicant_ranking, /33072f/mcp search_patent_field(field=ASSIGNEE)
技术构成	/59100a/mcp technology_constitute, tech_applicant_dist, applicant_technology_analysis	search_config.json 分支检索式的规则命中量
图表洞察	/3fd502/mcp trends, technology_effect_distribution, most_cited, portfolio_value	从 chart_data.json 本地生成图表
核心召回核查	/1458a4/mcp forward_citation, family, get_patent_legal_status, bibliography	/958a46/mcp 单件专利简报
资产流（可选）	/1458a4/mcp transfer_data, license_data, award_data	—

除非当前 key 的 tools/list 成功，否则默认不要使用 /v1/ip/patent-landscape/mcp 或 /v1/ip/insights-report/mcp。

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S1：行业全景统计

回答问题： 该领域规模多大，趋势往哪个方向，分布在哪里？

调用：

1. 对完整检索式调用 /59100a trend 或 search_patents_statistics(field=APPLICATION_YEAR) → 年度趋势。
2. /59100a rec_office 和 get_rec_office_year → 司法辖区/受理局分布及年度拆分。
3. /3fd502 trends 作为图表友好的对比视图。
4. 从 core_recall.csv top 记录抽取 30–50 件样本调用 /1458a4 get_patent_legal_status（不是从 candidate_pool.csv，因为池不再携带 metadata）→ 估算 active / pending / lapsed 比例。

输出到 panorama_stats.json + chart_data.json：

• 年度公开趋势（族级；最近 2 年注明公开滞后）。
• 司法辖区/受理局分布（文本级）。
• 法律状态分布估算，并注明样本量。

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S2：申请人格局

回答问题： 主要玩家是谁，相对规模如何，各自趋势如何？

调用：

1. 完整检索式 → /59100a applicant_rank → top 申请人及数量。
2. /59100a applicant_trend 获取 top 玩家趋势。
3. 兜底：/33072f search_patent_field(field=ASSIGNEE, limit=30)。
4. 对每个指定竞品：核查其是否出现；记录排名和数量。如缺失或异常偏低 → 标记为别名检查问题。

申请人归一化 → assignee_normalization.json：

• 关系明确时，将子公司归并到母公司。
• 不确定子公司标记为 to_confirm——不要静默合并。

输出：归一化 top 申请人排名（族级）、突出指定竞品、标注别名问题。

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S3：技术构成 + 竞品画像

回答问题： 该领域技术结构是什么；对每个指定竞品，规模、分支、市场、趋势和最具影响力专利如何？

S3a — 技术构成（全领域）

1. /59100a technology_constitute → 官方 IPC / 技术类别基线。
2. /59100a tech_applicant_dist 或 applicant_technology_analysis → 申请人 × 技术结构。
3. 分支命中量：用 /59100a search_patents_statistics 跑每条 search_config.json 分支检索式。标注为规则命中近似，重复计数——环节3标引会产出验证后的分支标签。

S3b — 竞品画像（仅 Mode B/C）

对每个指定竞品运行，并建立交叉矩阵。

1. 为每家公司构建/记录申请人别名检索式。
2. /59100a applicant_trend 或限定申请人的 search_patents_statistics → 总量 + 趋势。
3. 对申请人限定调用 /59100a rec_office → 司法辖区分布。
4. /59100a applicant_technology_analysis 或限定分支检索式 → 分支分布。
5. 限定近 3 年 → 近期焦点；与全周期组合对比。
6. 对申请人限定调用 /59100a refered_rank 或 /3fd502 most_cited → 高被引专利。

交叉输出到 panorama_stats.json + chart_data.json：

• 竞品 × 分支矩阵（适配热力图）。
• 竞品 × 司法辖区矩阵。
• 每个玩家近 3 年焦点变化。
• 每个竞品 top 3–5 高被引专利（PN、标题、引用数）。

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S4：核心专利索引——按分支组织、数据驱动核查

回答问题： 每个技术分支中，哪些专利是该分支核心——已由环节1排序、分层，并只在必要时核查？

输入：core_recall.csv——环节1的按分支组织召回清单（branch_id, patent_id, pn, recall_source, raw_rank，每分支约 top 10）。这些是 Patsnap 预计算的 refered_rank / famn_rank 排序，不是需要批量核查的原始 ID。

设计决策（2026-05-31，精简版）： 环节1 的 candidate_pool.csv 现在只含 pn + branch_rule_hits，不含 metadata。S4 的可展示字段 enrichment 改为直接对 core_recall 中的 pn 按需调用 /1458a4 bibliography，而不是 join pool。核心专利总量通常 ≤ branch_count × 10（约 30–100 件），调用量可控，且只拉核心件不拉全池。

决策（2026-05-31）：默认采信环节1分支排序，按需兜底，绝不逐件全核查。 旧做法会对每个候选串行调用 4–5 个 /1458a4 工具，返回值在上下文中累积，容易撑爆 200K 窗口。新做法：环节1给的就是智慧芽算好的现成排序，默认直接采信落盘；逐件 /1458a4 核查只在“分支凑不满 10 篇且是优先分支”时作为兜底触发，且全局封顶 TOP-N = 50 次核查调用。

默认路径（不逐件核查）

1. 读取 core_recall.csv，按 branch_id 分组。完整核心索引 = 每个分支按 raw_rank 取前约 10 → 总数约 branch_count × 10。该数量不封顶，因为采信环节1排序不消耗核查预算。
2. 通过批量 bibliography 补充可展示字段——不是 join candidate_pool。 对 core_recall.csv 中的核心 pn，按分支一批调用 /1458a4 bibliography。拉取 title / abstract / assignee / ipc / publication_date / priority_date / jurisdiction。只保留写入磁盘的字段，不在上下文累积完整响应。每批 ≤20 个 pn；每批后写盘；上下文只保留 enriched X/N。
3. 基于环节1召回信号 + join 结果分层，不做逐件 MCP：
   • recall_source = both（高被引且大同族）→ core_tier1。
   • recall_source = refered_rank 或 famn_rank 单独出现且位于分支前半 → core_tier2。
   • 其余 → core_tier3。
   • 这是信号分层，标注为“recall-signal tier, not legal-verified”。
4. 立即写入 patent_index.core.json / .csv。对话中每分支只保留一行：branch B3: 10 core, tier 2/5/3。

兜底核查（数据驱动、有边界——TOP-N = 50 调用）

仅当优先分支（用户在 run_config.json 标记，或 S3 中 top-volume 分支）召回 < 10 个同族时触发。只对这些分支：

1. 对缺口候选运行 /1458a4 forward_citation + family + get_patent_legal_status + bibliography，确认较低排名 ID 是否符合条件，并补齐 candidate_pool.csv 中未找到的 ID。
2. 全流程逐件核查调用总数硬上限 ≤50（TOP-N = 50）。这是调用预算上限，不是输出上限；落盘核心索引可以超过 50 条（按 branch_count × 10），只限制核查调用。如果预算耗尽，在 manifest 记录 verification_budget_exhausted，不得静默继续调用。
3. 批量 ≤20，每批后写盘，上下文只保留 verified X/N, tier a/b/c。 不要让带摘要、引用清单和同族成员的核查记录积累在对话里。
4. 对已核查记录，用法律核查规则升级分层：
   • Tier 1： 高引用且同族广度 ≥3 个主要司法辖区且法律状态有效。
   • Tier 2： 三项中任两项。Tier 3： 三项中任一项。
5. 如果核心索引超过约 120 条且用户要求完整重核查，在隔离子代理中运行 S4 兜底，避免逐件 payload 进入主上下文。

输出

patent_index.core.json / .csv——每个分支核心候选一条，23 字段（22 + branch_id）： record_id, branch_id, patent_id, publication_number, title, normalized_assignee, original_assignee, publication_date, priority_date, jurisdiction, legal_status, family_size, citation_count, score, tier, abstract, ai_summary（由摘要机器生成）, technical_problem, technical_solution, technical_effect, recommendation_reason（空——人工/环节3评审）, review_status（recall_signal / verified / needs_review）, source_run_id。

• 默认采信路径下 review_status = recall_signal；兜底核查为 verified；摘要不可用（如部分 EP 专利）为 needs_review——不得编造缺失字段。
• 默认路径下 family_size / citation_count / legal_status 为 null（未核查），只对 verified 记录填写——不得从召回信号编造。
• 记录按 branch_id 分组，使环节3推荐包和环节4分支演进叙事直接对齐。

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S5：价值信号交叉挖掘（复用 S4 事实——不重新查询）

回答问题： 每个核心候选的价值信号集中在哪里？

范围是候选级，按 branch_id 组织。本步骤不再次调用 /1458a4。 所需逐件事实——引用、同族广度、法律状态——已在 S4 中解析并写入 patent_index.core.*。S5 读取这些已落盘事实，只添加下方低成本分支级信号。（分支级“价值热点”聚合不在这里做——环节4会从候选分数聚合护城河主题。）

Signal	Source	Re-query?	Label as
High forward-citation	复用 patent_index.core.*（S4）中的 citation_count	no	influence signal
Wide family	复用 patent_index.core.*（S4）中的 family_size	no	global-protection proxy
Active legal status	复用 patent_index.core.*（S4）中的 legal_status；默认采信路径用 both/refered/famn 召回信号做代理	no	status signal
Competitor concentration	读取 S3 的竞品 × 分支矩阵——哪个指定竞品集群拥有该候选分支	no（S3 已计算）	who-owns-this-cluster signal

分支级增强（低成本，按分支，不逐件循环）：

• /3fd502 portfolio_value 对每条分支检索式一次（不是每件专利）→ 作为分支级组合价值信号，盖到该分支所有候选上。标注为信号，不是结论。
• /3fd502 most_asserted（或 most_cited 兜底）对每个分支一次 → 诉讼/主张强度信号。标注为诉讼暴露信号，不是法律结论。

调用量：S5 的逐件部分 零 MCP 调用（完全复用 S4 落盘）；只新增 /3fd502 的 portfolio_value + most_asserted 各按分支数次调用（branch-level，不逐件）。这是 S5 不再二次膨胀的关键。

评分：

• 将每项信号在候选集内归一化到 0–1，再合成为 value_score（记录所用权重）。
• 每个候选记录触发的信号和贡献事实。若某个逐件事实为 null（默认采信路径、未核查），使用召回信号做代理，并将证据标为 recall_proxy，而不是 verified。

输出：value_signals.json——每个核心候选一条： patent_id, pn, branch_id, citation_signal, family_signal, legal_signal, competitor_concentration_signal, portfolio_value_signal（分支级）, most_asserted_signal（分支级）, value_score, signals_fired[], evidence{}（每项标 verified 或 recall_proxy）。

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S6：资产流信号（可选）

回答问题： top 候选是否存在明显转让、许可或奖项？

仅当用户要求资产情报，或 S4 发现感兴趣竞品的高层级候选时运行。

对 Tier-1 候选调用 /1458a4 transfer_data, license_data, award_data。仅作为信号说明输出——不作法律结论。

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S7：统计仪表盘 HTML（panorama_stats_report.html）

回答问题： 分析师能否在不等待环节4的情况下，交付一个好看、直观、可离线打开的 S1–S5 快照？

这是数据快照报告，不同于环节4的分析洞察报告。它可视化“数到了什么、聚合了什么”，而不是“解释出了什么”。页眉必须带一句说明："统计快照（数据视图）；分析结论与演进/护城河解读见 环节4 洞察报告。"

数据来源（不新增 MCP）

完全从已落盘文件渲染——panorama_stats.json + chart_data.json + patent_index.core.* + value_signals.json + search_config.json。S7 不新增 MCP 调用。

章节（依数据而定；v0.2 样例使用 8 个）

默认章节：概览 / 检索质量 / 产业格局 / 申请人格局 / 技术分支 / 竞品矩阵 / 核心召回 / 方法边界。运行有确认的下一步范围时，可包含 Layer 2 proposal 区块；数据缺失或有意压缩时，不强制固定章节数。

样式契约

单文件、自包含、无外部 CDN/D3、离线可打开。CSS 变量、字体、组件与环节4 report.html 保持一致，避免两套色板漂移。样式原则以 skill/patent-panorama-insights/references/report-visual-style.md 为准；当前视觉证明为 examples/大模型联盟专利洞察/outputs/panorama_stats_report.html。

• CSS :root 变量（逐字照抄现有报告）： --bg:#ffffff; --bg-soft:#f7f9fc; --bg-mid:#eef2f8; --accent:#1d4ed8; --accent2:#0891b2; --accent3:#059669; --gold:#d97706; --red:#dc2626; --text-primary:#111827; --text-secondary:#374151; --text-muted:#6b7280; --border:#e5e7eb; --card-bg:#ffffff; --card-bg2:#f9fafb; --tier2-bg:rgba(29,78,216,0.05); --tier3-bg:rgba(217,119,6,0.05);
• 字体： 'Segoe UI', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'PingFang SC', 'Microsoft YaHei', sans-serif；html font-size 13px。
• 组件： .report-header（双语标题 + tag-line + meta-row）、.kpi-strip / .kpi-card（4 列：候选池规模 / 申请人数 / 核心专利数 / 时间跨度）、.section / .section-header（双语 section 标题）、tier chip（tier1=accent / tier2=accent2 / tier3=gold）。
• 图表： 优先用 HTML/CSS/SVG 静态结构渲染；如确需交互，JS 必须内联且可降级。禁止外部 D3/CDN 依赖。
• 数据注入： 从已落盘 JSON/CSV 预聚合后写入 HTML，不读外部文件。

输出

panorama_stats_report.html——自包含统计仪表盘。落盘后在对话里只留一行 panorama_stats_report.html written (N sections, N charts)，不回贴 HTML 内容。

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阶段性输出

S1–S5 完成后（可选 S6，随后 S7 渲染 panorama_stats_report.html），展示完整全景摘要 + Layer-2 范围建议。

## 环节2 Panorama Summary

### Scope (from search_config.json)
[key parameters summarized inline]

### Industry Stats (S1)
- Total candidate pool: [N families / M publications]
- Annual trend: [growing / stable / declining since YYYY]
- Top jurisdictions: [...]
- Legal status estimate: [X% active, Y% pending, Z% lapsed] (sample N=__)

### Assignee Landscape (S2)
- Top 5 players: [...]
- Named competitors ranked: [...]
- Alias issues flagged: [...]

### Technology Constitution + Competitor Portraits (S3)
- Top branches by volume: [...] (rule-hit approximation)
- Fastest-growing branches (recent 3 yrs): [...]
- Per-competitor: [total, top branches, top markets, recent shift, top cited patent]

### Core Patent Index (S4)
- Organized by branch: [B1: N core, B2: N core, ...] (≈ branch_count × 10)
- Tier 1 (Core): [N] · Tier 2 (Strong): [N] · Tier 3 (Watch): [N]
- Verification: [採信 环节1 recall signals by default; fallback-verified X patents across Y priority branches, TOP-N budget used Z/50]
- See patent_index.core.json / .csv

### Value Signals (S5)
- Highest-value candidates: [top patents by value_score]
- Signal mix: [how many candidates fired all 4 signals]

### 环节3 Proposal
| Item | Proposal |
|---|---|
| Candidate pool for tagging | [N patents, from which branches/players] |
| Suggested tagging depth | Light (abstract) / Standard (abstract+claims) / Deep (full text) |
| Priority branches | [...] |
| Priority competitors | [...] |

Confirm 环节3 scope or adjust.

---

MCP 工具参考

Tool	MCP Server	Used In
trend, search_patents_statistics, rec_office, get_rec_office_year	/59100a/mcp	S1
applicant_rank, applicant_trend	/59100a/mcp	S2, S3b
technology_constitute, tech_applicant_dist, applicant_technology_analysis	/59100a/mcp	S3
refered_rank, famn_rank	/59100a/mcp	S3b（限定申请人）。核心召回已在 core_recall.csv 中——S4 默认不重新调用这些工具
trends, technology_effect_distribution, most_cited, portfolio_value, most_asserted	/3fd502/mcp	S1, S3b；S5 的 portfolio_value + most_asserted 按分支运行（不是按专利）
forward_citation, family, get_patent_legal_status, bibliography	/1458a4/mcp	S4 仅兜底（优先分支 < 10 个同族；TOP-N ≤ 50 调用）。S5 复用 S4 落盘事实，不重新查询
transfer_data, license_data, award_data	/1458a4/mcp	S6（可选）
（无——纯渲染）	—	S7 从已落盘文件渲染 panorama_stats_report.html，不调用 MCP
search_patent_field	/33072f/mcp	S1–S3 兜底

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证据和语言规则

• 分支计数来自规则命中检索式：表述为“规则命中近似，重复计数”。
• 引用次数：表述为“前向引用信号，不是法律或质量结论”。
• 同族广度：表述为“全球保护代理指标——实际权利要求范围需要法律审查”。
• 法律状态：表述为“简单状态信号——执行决策前需法务确认”。
• value_score：表述为“综合信号分，不是估值——权重记录在 value_signals.json”。
• 竞品方向预测：使用“专利信号提示……”而不是“该公司将……”。
• 所有发现都要追溯到具体 MCP 调用、日期和检索式，并记录在运行日志中。

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下一步 → 环节 3/4 · 标引推荐（patent-panorama-insights-tag）

环节2 统计与价值产物就绪后，路由到 04_skill_draft/patent-panorama-insights-tag/SKILL.md：

• Checkpoint 的环节3 Proposal 经用户确认后 → 读取 patent-panorama-insights-tag/SKILL.md，把 panorama_stats.json + patent_index.core.* + value_signals.json 作为输入交付。
• patent-panorama-insights-tag 据此推荐技术分解表 + 关键技术问题 + 推荐专利包，逐条标引交客户 SaaS 工具。
• 报告层 patent-panorama-insights-report（环节4）同时吃环节2的 panorama_stats.json + value_signals.json + chart_data.json。

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。