Skip to main content Startseite Ersteller thomasmoreai legal-skills-open ai-copyright-skill
ai-copyright-skill AI-native IP skill: generate patent applications, software copyright materials, or technical disclosures from AI project code/papers/docs, with direct Word and PPT output. Covers 7 AI domains, 15 claim templates, patentability check, innovation mining, desensitization, prior-art search, and self-check.
Zur Installation springen Skills Marktplatz Entdecken und erkunden Sie KI-Skills, die von der Community erstellt wurden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Prompt-Details anzeigen Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/ThomasMoreAI/legal-skills-open --skill ai-copyright-skillDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
ZIP herunterladen Herunterladen... Mehr aus diesem Repository fetching-arbitration-rules Use when retrieving arbitration institutional rules (ICC, LCIA, SCC, SIAC, HKIAC, VIAC, МКАС/МАК при ТПП України, UNCITRAL) — fetching current version, verifying redaction applicable to the date of arbitration agreement, constructing URLs for official rule texts
determining-pl-request-regime Use when choosing the Polish legal regime for letters, requests, applications, complaints, petitions, public-information requests, KPA filings, PPSA complaints, RODO access requests, registry extracts, court-file access, tax/ZUS/cudzoziemcy/USC procedures, or professional lawyer letters. Prevents mixing UDIP, KPA, PPSA, RODO, registry, special-procedure, and advocate/radca letter regimes.
applying-new-york-convention Use when preparing applications for recognition and enforcement of foreign arbitral awards in Poland, applications for setting aside arbitral awards under KPC art. 1205–1211, or opposing such applications — mapping Article V of the 1958 New York Convention to art. 1214–1215 of the Polish KPC, identifying grounds for refusal, structuring public policy arguments
Verwandte Berufe SOC
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
name ai-copyright-skill title AI知识产权文件生成 description AI-native IP skill: generate patent applications, software copyright materials, or technical disclosures from AI project code/papers/docs, with direct Word and PPT output. Covers 7 AI domains, 15 claim templates, patentability check, innovation mining, desensitization, prior-art search, and self-check. author jaccen author_url https://github.com/jaccen/AI-Copyright-Skill license MIT version 0.1.0 execution_mode open jurisdiction general practice ip language zh tags ["patent","software-copyright","ai","intellectual-property","docx","pptx","3d-vision","generative-ai","embodied-ai","rag","ai-watermark","world-model","ssm","video-generation","agent","ai4science","patent-drafting","oa-response","prior-art","cnipa"]
AI知识产权文件生成
面向AI研发与AI行业应用的知识产权文件生成技能，覆盖三条路径：
专利路径 ：发明专利申请文件（权利要求书+说明书+摘要），含技术交底书中间产物软著路径 ：软件著作权登记材料（说明书+源代码文档）交底书路径 ：从论文/研究笔记生成技术交底书
覆盖 7大AI领域(感知智能/认知与语言/生成式AI/决策与交互/AI工程化/AI安全与治理/行业应用) 22+细分方向 ，15类权利要求模板。内建2026版审查指南合规检查、AI伦理审查、创新挖掘策略与高频驳回应对知识库。
触发条件
专利申请/权利要求书/说明书/软著/技术交底书/IP申请/论文转专利//ai-copyright//AI知产
迭代意图 ：已有产出上继续修改时，直接进入迭代修正流程。
总体流程
Phase 0 可专利性预判（仅专利路径）——含2026版AI伦理审查(§8.1)
Phase A 需求诊断 → 路径+领域归属+风险等级
Phase B 资料解读与项目识别 → 自动识别15+类AI项目+9行业+提取技术要点
Phase C 生成（按路径分支）
C1 专利：创新挖掘(§9)→查新(多源工具链)→结构化对比→布局→交底书→权利要求(15类模板)→说明书(+附图)→摘要→自检
C2 软著：软件说明书(5套模板)→源代码文档→自检
C3 交底书：映射(通用6类+领域专用)→撰写(+附图)→自检
Phase D 确认关卡
Phase E 迭代修正（含驳回应对策略(§10)+OA答复完整工作流）
Phase F Word文档输出（docx-js，默认自动执行）
Phase G 简介PPT输出（PptxGenJS工作流，专利路径默认）
Phase H 专利附图自动生成（Mermaid/Graphviz→PNG，C1/C3默认）
Phase 0 可专利性预判
依据 references/ai-patent-special.md §1 检测三要素：技术问题（锚定具体场景）、技术手段（步骤与系统架构绑定）、技术效果（可量化）。第一层增加专利法第五条伦理审查（数据采集/规则设置不得违反法律或社会公德），第三层增加模型结构/参数充分公开要求。
领域风险判定（依据 §1.3）：13个高/中风险领域（生成式AI、金融风控、AI对齐、具身智能、强化学习、RAG、AIGC水印、世界模型、SSM、大模型推理优化、AI辅助发明、多Agent协作等）需应用领域专用撰写对策。
判定：全过+低风险→继续；全过+高风险→继续但强制领域对策；技术手段不过→转交底书路径；技术效果不过→补充定量对比。
Phase A 需求诊断
向用户确认：路径选择、技术主题、AI领域归属（7大领域22方向、自动检测辅助）、申请人/发明人信息、已有材料。
交底书路径额外确认以下基本信息（模板必填项） ：
发明人及工号
发明人（第一发明人）身份证号
发明人所属公司
技术联系人（申请过程提供技术支持）
电话及邮箱
本申请应用（将应用）于的项目
上线时间
确认关卡：输出3-5行诊断摘要（含领域归属和风险等级），基本信息以表格形式展示供用户核对。
Phase B 资料解读与项目识别
B.1 自动识别（依据 references/ai-software-copyright-guide.md §1.1 决策树）：app.py→AI服务、train.py→训练、inference.py→推理、render.py/gaussian.py→3D视觉、diffusion.py→生成式AI、robot.py/vla.py→具身智能、pipeline.py+langchain→Agent、pipeline.py+rag→RAG、package.json→前端全栈、world_model.py→世界模型/仿真、mamba.py→SSM、dit.py→扩散Transformer、agent.py→Agent框架、watermark.py→AI安全。同时检测9行业特征（§1.3）。
B.2 技术要点提取：按优先级读取模型定义→训练/推理→渲染/生成/控制→论文→设计文档→README。形成技术要点清单（创新点/方案骨架/参数/区别/量化效果/领域归属）。
确认关卡：展示技术要点清单。
Phase C1 专利申请文件
C1.0 创新挖掘（references/ai-patent-special.md §9）：对每个AI项目，从架构/训练/工程/场景/系统五维框架系统挖掘创新点。通过创新点深度检查表（问题唯一性→方案独特性→效果可量化→可实施性→保护宽度→多维度布局）提升专利创造性。
C1.1 现有技术检索（多源工具链，依据 references/ai-prior-art-search.md）：
数据源优先级 ：
国知局公布公告站（
epub.cnipa.gov.cn
tools/cnipa_search.py
Google Patents — 全球专利全文检索，使用 tools/google_patents_search.py（需 Google API Key；不可用时降级为 WebSearch）
arXiv / Semantic Scholar — 学术论文查新
通用 WebSearch — 降级兜底 检索策略 ：按领域生成关键词+CPC分类号(§6)组合搜索，每源2-3轮，共5-8轮。
C1.1b 现有技术结构化对比分析（references/ai-prior-art-search.md §2）：
输出特征对比表 ，如下结构：
对比项 本申请 现有技术1 现有技术2 区别特征 风险等级 技术问题 ... ... ... ... 低/中/高 核心技术手段 ... ... ... ... 低/中/高 关键技术效果 ... ... ... ... 低/中/高
风险等级判定：低=完全区分/中=需从属权利要求进一步限定/高=需修改独立权利要求特征。低风险直接继续；中风险在从属权利要求中增加区分特征；高风险需修改独立权利要求后再评估。
C1.2 布局建议（§2+§9.3跨领域组合策略）：单件/分案/3件系列/具身2件/世界模型+仿真2件/Agent+工具链2件，等用户确认。
C1.3 技术交底书（中间产物，按模板 template/demo-20260519.docx 格式输出）
交底书用于交付专利代理人，必须严格遵循以下模板结构。每一章节生成时需在章节标题后留出空行（用于后续填充），生成的正文内容应直接填入对应段落。
在标题下方生成基本信息表，字段如下（从 Phase A 收集的信息填入）：
字段 内容 发明人及工号 {{Phase A收集的发明人及工号}} 发明人（第一发明人）身份证号 {{Phase A收集的身份证号}} 发明人所属公司 {{Phase A收集的所属公司}} 技术联系人（申请过程提供技术支持） {{Phase A收集的技术联系人}} 电话及邮箱 {{Phase A收集的电话及邮箱}} 本申请应用（将应用）于的项目 {{Phase A收集的应用项目}} 上线时间 {{Phase A收集的上线时间}}
C1.3.0-附 交底书撰写指导 （作为提示框/引导文字，置于正文前）
说明：
1. "技术交底书"是发明人把要申请专利的发明创造内容以书面形式提交给专利代理机构的参考文件，
使专利代理人更容易理解发明人发明构思的特点；一份内容全面、合符要求的技术交底书将有助于
提高专利代理人的专利申请文件撰写质量和效率，更好地为发明人争取权益。
2. 英文缩写要有全称和中文译文。
3. 全文对同一事物的叫法应统一，避免出现一种东西多种叫法。
4. 应该阐述发明目的是通过什么技术方案来实现的，不能只有原理，也不能只做功能介绍。
要求：简洁明确，体现技术主题和创新点，一般不超过25字。名称中不得出现"新型""改进"等非专利术语，不得包含商标或商品名。
生成格式：二、术语解释： 为章节标题，下方列出术语及其解释。
要求：定义本发明涉及的关键技术术语，每个术语给出在本发明语境下的明确含义。至少列出3-5个核心术语（如模型名称、算法名称、数据表示名称、评估指标名称、领域专有名词），每个术语2-4句话说明其在发明中的具体指代。禁止照搬教科书定义，必须与发明内容直接关联，确保审查员和本领域技术人员能通过术语解释无歧义地理解发明内容。英文缩写必须给出全称和中文译文。
格式要求：每个术语词条格式为 【术语名称（英文缩写，如有）】术语解释内容。
C1.3.3 三、属于哪个技术领域，具体要解决的技术问题
生成格式：三、属于哪个技术领域，具体要解决的技术问题： 为章节标题，下方为正文内容。
先明确本发明属于哪个技术领域（精确到CPC/IPC子类，参见 references/ai-patent-special.md §6）
再阐述具体要解决的技术问题
技术问题必须锚定具体技术场景（如"三维场景重建中实时渲染的显存瓶颈"、"大规模点云数据在移动端设备上的传输延迟"），不可使用"效率低""精度差"等抽象表述
技术问题应是从工程实践中提炼的客观技术难题，而非主观用户体验问题
生成格式：四、详细介绍技术背景，以因果关系推理的方式推导，阐述有关现有技术及技术缺陷；针对这些缺点，说明本发明的目的。 为章节标题，下方为正文内容。
重点阐述目前现有技术实现某功能的过程是怎样的？该过程中每个步骤存在怎样的技术问题或难度？
应聚焦于"技术操作复杂度较高""计算资源消耗过大""需要额外硬件设备""步骤繁琐导致实时性不足"等技术缺陷，而非"用户体验差"等感官描述
至少引用2-3项现有技术方案（来自C1.1检索结果），逐一分析其不足
反面示例（模板提供）："在相关技术中只能分别将各个应用客户端的操作界面从后台调用至前台，然后分别点击'关闭'按钮来关闭，用户体验较差。"——这仅描述了用户感官体验，不是真正的技术缺陷。
正面示例（模板提供）：应这样写——重点阐述目前关闭后台运行的应用客户端的过程是怎样的？关闭操作过程中所执行的步骤存在怎样的问题或难度？所要解决的技术问题应该是：技术操作复杂度较高。
在背景技术分析完毕后，以"本发明的目的在于..."句式明确说明发明目的。
生成格式：五、请对本发明技术方案的详细阐述，应该结合流程图、原理框图、电路图、时序图进行说明： 为章节标题，下方先写方案阐述正文，然后以 方案详细阐述： 为子标题展开详细描述。
若改进点是几种功能手段的组合 ：突出几种功能组合后的"意料之外的有益效果"。重点阐述技术手段A与场景B的技术结合点是什么（如需要做哪些调整或变化？对关联内容有无调整？），结合后体现怎样"意料之外的有益效果"。
若改进点是基于分析统计结果 ：突出基于分析统计的结果对客观事物做出调整或指导，以解决客观存在着的技术问题。不能仅展示统计分析结果。
若改进点是前台产品形态 ：提供展示的客观操作过程（如触发展示的每个环节步骤之间的逻辑关系），不能仅展示信息内容。
站在机器侧的角度，完整叙述实现每个功能的步骤、每个步骤的目的、以及每个步骤的具体实现操作
需与C1.4权利要求书严格对应，用自然语言展开权利要求中的每个步骤
每个步骤需说明"做什么"（功能）、"怎么做"（实现方式）、"为什么这样做"（技术原理）
结合流程图、原理框图、电路图、时序图进行说明（引用图号）
方案详细阐述中至少提供一种具体的实施例子，参数使用范围而非绝对值
附图生成（MANDATORY — 必须生成图片文件并嵌入所有最终文档） ：
⚠️ 生成的图片将嵌入 3 个文件 ：_disclosure.docx（交底书）、_patent.docx（专利说明书）、_简介.pptx（简介PPT），缺一不可。
根据 AI 系统类型（参考 references/ai-patent-special.md §4 的 13 类 AI 系统必要附图清单），确定需要生成的附图类型和数量。图片分为两类：
图片类型 用途 生成工具 格式 流程图/架构图/框图 模型架构、推理流程、训练流程、系统模块、数据流、闭环图等 Mermaid （通过 mermaid-cli 渲染为 PNG）PNG, 分辨率 200 DPI 示意图/管线图 渲染管线、高斯表示结构、传感器布局、动作空间示意等 Python matplotlib/plotly 或 draw.io PNG, 分辨率 200 DPI
生成目录 ：所有图片生成到 .temp/{案件名}/figures/ 目录下命名规则 ：{案件名}_fig{N}_{描述}.png，N 为 1 开始的连续编号（如 3dgaussian_fig1_model_architecture.png）编号体系 ：按 C1.3.5 方案阐述中引用的顺序，从 图1 开始连续编号文本引用格式 ：正文中使用 （参见图N） 或 如图N所示 引用，在图片下方标注 图N {图片标题}图片生成时机 ：在撰写 C1.3.5 方案详细阐述的同时生成，确保文字描述与图片内容一一对应图片数量 ：至少 2 张（核心架构图 + 核心流程图），最多 6 张，不得为了凑数生成无意义图片
npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
mmdc -i .temp/{案件名}/figures/{案件名}_fig{N}_{描述}.mmd \
-o .temp/{案件名}/figures/{案件名}_fig{N}_{描述}.png \
-w 1200 -H 900 --backgroundColor white
Python matplotlib 生成（示例）：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig('.temp/{案件名}/figures/{案件名}_fig{N}_{描述}.png' , dpi=200 , bbox_inches='tight' )
C1.3.6 六、本发明的关键点和欲保护点是什么？
生成格式：六、本发明的关键点和欲保护点是什么？ 为章节标题。先写引导语句：结合专利文档核心内容及选中的发明目的，本发明的关键点和欲保护点可明确分为以下两类，精准对应技术方案与权利要求范围：，然后分别以 核心关键点 和 欲保护点 为子标题，列出对应内容。
核心关键点 ：列出3-5个核心技术创新点。每个创新点对应一项独立权利要求的保护范围，描述该创新的技术本质和区别于现有技术的核心特征。
欲保护点 ：列出需要专利保护的具体技术要素。每一项对应权利要求中的保护范围，包括但不限于：核心算法步骤、系统架构组合、关键参数范围、数据处理流程、模型训练方法等。每一项欲保护点需说明对应的权利要求编号。
生成格式：七、用推理方式推导出本发明的优点： 为章节标题，下方为正文内容。
结合发明内容简要介绍，对应C1.3.3中提出的技术问题或发明目的逐一描述
以"相比现有技术，本发明..."开头
一至两个自然段，基于技术方案的客观因果推理而非主观断言
每个优点需与技术问题形成闭环——"原来存在X问题→本发明通过Y方案→达到Z效果"
C1.3.8 八、针对第六部分中的技术方案，是否还有别的替代方案同样能完成发明目的？
生成格式：八、针对第六部分中的技术方案，是否还有别的替代方案同样能完成发明目的？ 为章节标题，下方为正文内容。
尽量写明替代方案，内容提供可扩大专利保护范围，防止他人绕过本技术实现同样的发明目的
替代可以是部分结构、器件、方法步骤的替代，也可以是完整的技术方案
对每个替代方案，需说明：替代什么、如何替代、替代后的预期效果、与主方案的区别
至少提供1-2个替代方案；如果没有合理的替代方案，需说明原因（如"本方案已在当前技术约束下达到最优"）
C1.4 权利要求书（references/ai-patent-claims-guide.md）：方法+系统+介质三件套，15类模板按领域适配（2.1模型架构/2.2 3D视觉/2.3训练/2.4多模态/2.5 RAG/2.6扩散模型/2.7 Agent/2.8具身智能/2.9推理优化/2.10数据处理/2.11 AI水印/2.12世界模型/2.13 SSM/2.14视频生成/2.15 AI原生应用）。领域特殊要求：3D视觉需四段式+渲染公式；生成式AI需条件注入步骤；具身智能需绑定传感器+执行器；RAG需完整技术链路；AI水印需注入层/位置/编码；世界模型需绑定物理约束+仿真场景；SSM需绑定状态转移矩阵+门控机制与系统组件；视频生成需3D VAE+时空一致性；AI原生应用需行业知识增强+合规机制。从属权利要求：通用5层递进+领域专用展开（§3.2），含创新性撰写深度策略（§3.4创新密度最大化/梯度设计/创造性论证/场景迁移/多件协同布局）。
C1.5 说明书：五章结构（技术领域→背景→发明内容→附图→实施方式）。2026版新增充分公开要求（§8.3）：模型类需公开模块/层级/连接关系/训练参数；应用类需公开模型-场景结合方式/输入输出关联关系。脱敏规则（§5）：6类通用+14行业+4项3D专项。附图（§4）：13类AI系统必备附图，按Phase H自动生成Mermaid图嵌入说明书 。术语规范（§12）：禁止"大约/左右"、替换商业术语、保持实现无关性。
说明书撰写（逐章详细指引，每章不可跳过）
按 C1.5.1-C1.5.8 逐章撰写说明书正文。
C1.5.1 术语解释：定义本发明涉及的关键技术术语，每个术语给出在本发明语境下的明确含义。至少列出3-5个核心术语（如模型名称、算法名称、数据表示名称、评估指标名称、领域专有名词），每个术语2-4句话说明其在发明中的具体指代。禁止照搬教科书定义，必须与发明内容直接关联，确保审查员和本领域技术人员能通过术语解释无歧义地理解发明内容。
C1.5.2 技术领域：明确本发明属于哪个技术领域（精确到CPC/IPC子类），阐述具体要解决的技术问题。技术问题必须锚定具体技术场景（如"三维场景重建中实时渲染的显存瓶颈"），不可使用"效率低""精度差"等抽象表述。
C1.5.3 背景技术：详细介绍技术背景，以因果关系推理的方式推导，阐述有关现有技术及其缺陷。至少引用2-3项现有技术方案（来自C1.1检索结果），逐一分析其不足。针对这些缺点，以"本发明的目的在于..."句式明确说明本发明要解决的问题。
C1.5.4 发明内容：详细描述本发明的技术方案，包括技术原理、实现方式等。需与C1.4权利要求书严格对应，用自然语言展开权利要求中的每个步骤。必须结合流程图、原理框图、电路图、时序图进行说明（引用C1.5.6附图的图号）。技术方案描述需覆盖所有权要求中的全部技术特征。
C1.5.5 附图说明：提供必要的附图以辅助说明发明内容。每张附图需有图号和图题，附图之间按技术流程逻辑排列。引用 references/ai-patent-special.md §4 中对应AI系统类型的必要附图清单，确保不遗漏。
C1.5.6 具体实施方式：具体说明发明的实施例，包括操作步骤、参数设置、具体数值范围等。至少给出2个实施例（优选实施例+替代实施例），每个实施例需覆盖独立权利要求的全部步骤。参数用范围而非绝对值（如"学习率取0.0001至0.01之间"）。需达到本领域技术人员可复现的详细程度。
C1.5.7 关键点和欲保护点：简要概述本发明的创新之处。列出3-5个核心创新点，每个创新点对应一项独立权利要求的保护范围。说明技术优势和应用前景，基于实验数据而非主观判断。
C1.5.8 优点推理：用推理方式推导出本发明的优点。结合发明内容简要介绍，逐一对应C1.5.2中提出的技术问题或发明目的来描述。以"相比现有技术，本发明..."开头，一至两个自然段，基于技术方案的客观因果推理而非主观断言。
说明书正文章节结构与交底书各章一一对应，撰写要求保持一致。脱敏规则（references/ai-patent-special.md §5）：6类通用+14行业+4项3D专项。附图（§4）：13类AI系统必备附图。
说明书与交底书的差异：说明书面向专利局审查员，需更加正式和完整，每个章节需在交底书内容基础上进一步扩充技术细节和实施例。交底书中撰写的术语解释、技术领域、背景技术、发明内容、附图说明、实施方式、关键点、优点推理、替代方案，在说明书中均需保留并深化。
C1.6 摘要：300字内，技术领域+核心方案+技术效果。
C1.7 量化自检（100分制）：完整特征15+回引10+三件套10+充分公开15+实施覆盖15+效果量化10+术语解释5+摘要对应5+脱敏10+附图5+替代方案5。≥80交付，60-80自动修正，<60重写。
Phase C2 软著登记材料 （references/ai-software-copyright-guide.md）
C2.1 说明书（10-15页，截图≥6张）：5套模板按项目类型选用——3.1通用/3.2 3D视觉/3.3生成式AI/3.4具身智能/3.5世界模型/仿真。面向审查员避免行话，需人机交互描述，开源权重声明不在保护范围。2026版新增：涉及个人数据的AI软件需增加隐私合规声明（§8.1）。
C2.2 源代码文档（前30+后30页，每页≥50行）：16级源文件优先级（§2.1），3D视觉类必选render.py、生成式AI类必选generate.py、具身智能类必选control.py、RAG类必选retriever.py、世界模型类必选world_model.py、Agent类必选agent.py、AI安全类必选watermark.py、AI4Science类必选molecular.py。脱敏清单（§2.2）：删API Key/绝对路径/内网/邮箱/硬件型号/云服务URL。
C2.3 量化自检：页数15+截图10+功能覆盖15+非技术描述10+GPU信息10+代码页数15+每页行数10+一致性5+无泄露10。
Phase C3 技术交底书 C3.1 映射（§3）：通用6类（Problem→技术问题/Contribution→技术方案/Modules→实施单元/Flow→实施流程/Outcome→预期效果/Ablation→备选方案）+7领域专用映射（3D视觉渲染公式/生成式AI采样调度/具身Sim2Real/RL奖励函数/RAG检索策略/AI水印鲁棒性/AI4Sci物理约束）。
C3.2 撰写：按模板结构（C1.3.1-C1.3.8，一~八章），无需基本信息表和撰写指导。
C3.3 量化自检：场景锚定15+可实施20+量化对比15+区别清晰15+附图15+可理解10+完整10。
Phase D 确认关卡 每Phase后展示摘要，选项：确认继续/修改/切换路径/暂停存档(.temp/ai-ip-progress.md)。
Phase E 迭代修正 E.1 基础迭代：识别→定位→定向修正→差异标注(<!-- 修订 -->)→另存v{N}→重跑自检。禁止重跑完整流水线。
交付物命名：{案件名}_{YYYYMMDDHHmmss}.md 与同名 .docx
修订对话记录：outputs/{案件标识}/{案件名}_修订记录.md，逐条追加格式如下：
## 迭代 v{N} | {YYYY-MM-DD HH:mm}
### 用户指令
{用户原始修改要求}
### 修正内容
- [段落定位] {原内容摘要} → {修改后摘要}
- ...
### 自检结果
{自检分数及扣分项}
---
E.3 OA答复工作流（references/ai-patent-special.md §10 展开执行）：
Step 1 审查意见解析 → 识别驳回类型（§10十大驳回模式）、引用对比文件
Step 2 对比文件分析 → 提取对比文件技术特征，与本申请结构化对比(复用C1.1b对比表)
Step 3 修改策略选择 → 从以下策略中选择并组合：
a) 权利要求修改（合并从属特征/删限/缩限/新增从属/重写前序）
b) 说明书适应性修改
c) 仅意见陈述不修改
Step 4 A33合规检查 → 每项修改必须在原说明书中有直接/毫无疑义地依据
- 合规：修改可追溯到原文具体段落 → 继续
- 不合规：修改超出原申请文件记载范围 → 撤回修改，换策略
Step 5 意见陈述书撰写 → 论证创造性/新颖性/区别技术特征非显而易见
Step 6 替换页生成 → 仅生成修改涉及的替换页，标注修改位置
OA答复产出：{案件名}_OA答复_{审查意见通知书编号}.docx（意见陈述书+替换页）。
Phase H 专利附图自动生成
H.1 图表类型与内容映射（依据 references/ai-patent-special.md §4 的13类附图） 附图类型 适用领域 Mermaid语法 内容来源 系统架构图 通用 graph TBC1.4权利要求·系统项 方法流程图 通用 flowchart TDC1.4权利要求·方法项步骤 数据处理流程 RAG/Agent flowchart LRC1.4权利要求·数据处理 模型结构图 3D视觉/扩散/SSM graph TB (多层)C1.4权利要求·模型架构 训练流程图 训练方法 flowchart TDC1.5说明书·训练实施例 推理流程图 推理优化 flowchart TDC1.5说明书·推理部署 人机交互流程 Agent/具身 sequenceDiagramC1.5说明书·交互流程 仿真环境架构 世界模型 graph TBC1.5说明书·仿真场景 水印嵌入位置 AI水印 graph TB (层级)C1.4权利要求·注入层
H.2 渲染方式（三选一，按环境可用性自动选择） 优先级1：Mermaid CLI（mmdc） — Node.js，推荐
npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
mmdc -i {案件名}_图X.mmd -o outputs/{案件标识}/patent/{案件名}_figX.png -w 1200 -b white
dot -Tpng {案件名}_图X.dot -o outputs/{案件标识}/patent/{案件名}_figX.png -Gdpi=300
优先级3：Python playwright截图 — 内建备选
import subprocess
subprocess.run(["npx" , "-y" , "mermaid-cli" , "-i" , input_mmd, "-o" , output_png])
H.3 生成规范
每张图须包含附图标记（图1、图2...）和简要文字说明
输出目录：outputs/{案件标识}/patent/figures/
图片格式：PNG, 300 DPI, 白色背景, 宽度≥1200px
说明书附图说明书中引用格式："如图X所示，..."
Mermaid代码同时保存为 .mmd 文件，便于后续修改
G.1 内容预处理（MANDATORY） 从 Phase C1 产出中提取每页要点，每页正文 ≤80 字，每条要点 ≤25 字。按以下结构规划页面大纲：
页码 标题 内容来源 核心要点（≤25字/条） 1 封面 Phase A诊断 发明名称 + 申请人 + 领域标签 2 背景与痛点 C1.5说明书·背景 2-3个技术痛点 3 核心创新 C1.4权利要求·独立项 方法核心步骤（3-5步） 4 系统架构 C1.4权利要求·系统项 模块组成 + 数据流 5 效果对比 C1.5说明书·发明内容 量化指标对比（vs现有技术） 6 专利布局 C1.2布局建议 单件/分案 + 保护范围 7 实施计划 C1.5说明书·实施方式 关键里程碑 + 预期节点
C1.3.5 生成的所有附图（.temp/{案件名}/figures/ 目录下的 PNG 文件）必须嵌入到 PPT 中。每个附图单独一页幻灯片，插入位置按以下原则：
插入位置 图片 插入规则 第4页（系统架构）之后 C1.3.5 生成的核心架构图（fig{N}_architecture） 紧接着架构文字页，形成"文字→图片"对照 若有多张流程图 按引用顺序依次插入，每张一页 紧接上一个附图幻灯片之后 第5页（效果对比）之前 C1.3.5 生成的核心流程图 效果对比页之前，确保逻辑连贯
布局建议：内容 ≤6 页用全幅布局；7-8 页用左右分栏（文字35%+图示65%）；附图幻灯片使用全图布局（图片占幻灯片 85% 面积，下方留标题栏）；禁止逐字搬运说明书原文。
G.2 PPT生成（PptxGenJS工作流） 使用 Node.js + PptxGenJS 编程式创建 PPT，与 Phase F 的 docx-js 模式一致。禁止使用 python-pptx （未预装，需 pip install）。禁止使用 html2pptx 工作流 （依赖 Playwright + Chromium ~150MB，首次运行需下载浏览器，极易失败）。
安装依赖 ：在 .temp/{案件名}/ 下执行 npm install pptxgenjs（~2秒，轻量）生成脚本 ：.temp/{案件名}/{案件名}-pptx.js，内容按下方模板执行 ：node .temp/{案件名}/{案件名}-pptx.js输出 ：outputs/{案件标识}/patent/{案件名}_简介.pptx const pptxgen = require ("pptxgenjs" );
const pptx = new pptxgen ();
pptx.layout = "LAYOUT_16x9" ;
pptx.author = "AI-Copyright-Skill" ;
const C = { primary : "0052D9" , secondary : "0033A0" , light : "E6F0FF" ,
text : "333333" , white : "FFFFFF" };
const F = { title : { fontFace : "Microsoft YaHei" , fontSize : 24 , bold : true , color : C.white },
body : { fontFace : "Microsoft YaHei" , fontSize : 14 , color : C.text },
note : { fontFace : "Microsoft YaHei" , fontSize : 10 , color : "999999" },
big : { fontFace : "Arial" , fontSize : 36 , bold : true , color : C.primary } };
let s1 = pptx.addSlide ();
s1.background = { fill : C.primary };
s1.addText ("{{发明名称}}" , { x : 0.8 , y : 1.5 , w : 8.4 , h : 1.2 , ...F.title , fontSize : 32 , color : C.white , align : "center" });
s1.addText ("{{申请人}} | {{领域标签}}" , { x : 0.8 , y : 3.0 , w : 8.4 , h : 0.6 , fontFace : "Microsoft YaHei" , fontSize : 14 , color : "B0C4DE" , align : "center" });
let s2 = pptx.addSlide ();
s2.addShape (pptx.shapes .RECTANGLE , { x : 0 , y : 0 , w : 10 , h : 0.9 , fill : { color : C.primary } });
s2.addText ("背景与痛点" , { x : 0.5 , y : 0.1 , w : 9 , h : 0.7 , ...F.title , color : C.white });
s2.addText ([{ text : "{{痛点1}}\n" }, { text : "{{痛点2}}\n" }, { text : "{{痛点3}}" }], { x : 0.8 , y : 1.2 , w : 8.4 , h : 3.5 , ...F.body , bullet : true , lineSpacingMultiple : 1.5 });
const figureSlides = [
{ imgPath : ".temp/{案件名}/figures/{案件名}_fig1_xxx.png" , caption : "图1 {标题}" },
{ imgPath : ".temp/{案件名}/figures/{案件名}_fig2_xxx.png" , caption : "图2 {标题}" },
];
figureSlides.forEach ((fig ) => {
let slide = pptx.addSlide ();
slide.background = { fill : C.white };
slide.addShape (pptx.shapes .RECTANGLE , { x : 0 , y : 0 , w : 10 , h : 0.7 , fill : { color : C.primary } });
slide.addText (fig.caption , { x : 0.5 , y : 0.05 , w : 9 , h : 0.6 , ...F.title , fontSize : 18 , color : C.white });
slide.addImage ({
path : fig.imgPath ,
x : 0.3 , y : 0.85 , w : 9.4 , h : 4.8 ,
sizing : { type : "contain" , w : 9.4 , h : 4.8 },
});
});
pptx.writeFile ({ fileName : "outputs/{{案件标识}}/patent/{{案件名}}_简介.pptx" });
标题栏：顶部 0.9in 蓝色矩形 + 白色标题文字
内容区：0.8in 起始，左右各 0.8in 边距
列表项用 bullet: true + lineSpacingMultiple: 1.5
效果对比页用 addTable 渲染指标对比表
附图幻灯片：顶部 0.7in 蓝色标题栏（显示图号和图题）+ 下方 85% 区域全图，白色背景，sizing: contain 保持比例
主色：#0052D9（标题栏、封面背景）
辅色：#0033A0（副标题、装饰）
浅底：#E6F0FF（卡片背景）
正文：#333333
背景：#FFFFFF
标题：微软雅黑 24pt Bold / 封面 32pt
正文：微软雅黑 14pt Regular
注释：微软雅黑 10pt / 灰色
数据展示：Arial 36pt Bold（大数字）
G.3 验证 生成后读取输出文件确认非空，用 python -m markitdown {文件}.pptx 提取文字校验内容完整性。必须验证 ：每张附图幻灯片中图片已嵌入（非链接）且可正常显示。如需视觉验证，可调用内置 pptx skill 的 thumbnail.py。
Phase F Word文档输出 默认自动执行（用户要求md时除外）。docx-js工作流：.temp/{案件名}-docx.js。
F.1 排版原则：模板优先，填入内容不改变格式
如果 template/ 目录下存在 .docx 模板文件，优先使用模板文件作为输出基底 ：读取模板文件 → 在对应段落下填入生成内容 → 保持模板原有的字号、字体、行距、缩进、段落间距完全不变
如果 template/ 目录下不存在模板文件，则使用本节定义的默认排版参数
生成时禁止修改 模板中已有的任何格式属性（包括但不限于：字体、字号、加粗、居中/对齐方式、行距、段前段后间距、首行缩进、编号样式、页边距）
优先查找 template/ 目录下与当前日期匹配的文件（如 demo-20260519.docx 匹配 *20260519*.docx）
若无日期匹配，使用 template/ 目录下最新的 .docx 文件
若无任何 .docx 模板，使用默认排版
模板段落/章节（按模板原文匹配） 填充内容来源 填充方式 "技术交底书"（文档标题） 保持不变 不修改 "基本信息：" 保持不变 不修改 "发明人及工号："后的空段落 Phase A 收集的发明人及工号 在空段落中填入文本，保持原格式 "发明人（第一发明人）身份证号："后的空段落 Phase A 收集的身份证号 同上 "发明人所属公司："后的空段落 Phase A 收集的所属公司 同上 "技术联系人"后的空段落 Phase A 收集的技术联系人 同上 "电话及邮箱："后的空段落 Phase A 收集的电话及邮箱 同上 "本申请应用"后的空段落 Phase A 收集的应用项目 同上 "上线时间："后的空段落 Phase A 收集的上线时间 同上 "交底书撰写指导："及其下4条说明 保持不变 不修改 "一、发明名称：" C1.3.1 生成的发明名称 填入文本，保持原格式 "二、术语解释："下的空段落 C1.3.2 生成的术语解释（【术语】解释格式） 填入文本 "三、属于哪个技术领域..."下的空段落 C1.3.3 生成的技术领域+技术问题 填入文本 "四、详细介绍技术背景..."下的空段落 C1.3.4 生成的背景技术+发明目的 填入文本 模板中的撰写示例（高通诉苹果等括号内文字） 删除或保留为注释 若保留，设为浅灰色引导文字 "五、请对本发明技术方案的详细阐述..." 保持标题不变 不修改标题 方案阐述说明文字（括号内3种场景指导） 删除或保留为注释 若保留，设为浅灰色引导文字 "方案详细阐述："后的空段落 C1.3.5 生成的方案详细阐述（含 （参见图N） 引用） 填入文本 方案详细阐述文本之后（模板中对应空段落位置） C1.3.5 生成的附图 PNG 文件（.temp/{案件名}/figures/） 按引用顺序依次插入图片 ，每张图片后跟图题段落 图N {标题}"六、本发明的关键点和欲保护点是什么？" 保持标题不变 不修改标题 "结合专利文档核心内容..."（引导语句） 保持不变或微调 可保留模板原文 "核心关键点"后的空段落 C1.3.6 生成的核心关键点列表 填入文本 "欲保护点"后的空段落 C1.3.6 生成的欲保护点列表 填入文本 "七、用推理方式推导出本发明的优点："后的空段落 C1.3.7 生成的优点推理 填入文本 "八、针对第六部分中的技术方案..."后的空段落 C1.3.8 生成的替代方案 填入文本
模板中撰写引导文字的处理 ：模板中括号内的示例性/引导性文字（如高通诉苹果案例、3种场景指导等），在生成时若用户未明确要求保留，应删除 并以生成的实际内容替换；若用户要求保留参考，则以浅灰色（#999999）小字保留在原文位置。
F.1.1 图片嵌入 docx（MANDATORY — 以下两类 docx 文件均必须嵌入图片） 所有在 C1.3.5 阶段生成的附图（.temp/{案件名}/figures/ 目录下的 PNG 文件），必须嵌入到以下两个 docx 文档的正文引用位置 ，缺一不可：
文件 文件名 图片嵌入位置 技术交底书 {案件名}_disclosure.docxC1.3.5 方案详细阐述正文中每个 （参见图N） / 如图N所示 引用的后方 专利说明书 {案件名}.docx（或 {案件名}_patent.docx）C1.5 说明书对应章节中引用位置的后方（与交底书位置一致，内容来自 C1.5 深化版）
❌ 图片只放在 pptx 中而不插入 disclosure.docx
❌ 图片作为单独文件交付而不嵌入文档
❌ 所有图片堆在文档末尾
❌ disclosure.docx 有文字引用但无对应图片
场景 嵌入方式 有模板文件 在模板中「方案详细阐述」文本填充完毕后，紧接其后按引用顺序依次插入图片。每张图片占一个独立段落（居中），图片后紧跟图题段落。 无模板文件 在 C1.3.5 方案详细阐述正文之后，紧接正文段落，按引用顺序依次插入。每张图片前留一个空行，图片后紧跟图题段落。
docx-js 插入图片代码模板 （disclosure 和 patent 两个 docx 生成脚本共用此模板）：
const docx = require ("docx" );
const fs = require ("fs" );
const path = require ("path" );
const figuresDir = ".temp/{案件名}/figures" ;
const figureFiles = fs.readdirSync (figuresDir)
.filter (f =>endsWith (".png" ))
.sort ();
const figureCaptions = [
"图1 {架构图标题}" ,
"图2 {流程图标题}" ,
];
const figureParagraphs = figureFiles.map ((file, idx ) => {
const imgBuffer = fs.readFileSync (path.join (figuresDir, file));
return [
new docx.Paragraph ({
alignment : docx.AlignmentType .CENTER ,
spacing : { before : 300 , after : 100 },
children : [
new docx.ImageRun ({
data : imgBuffer,
transformation : {
width : 450 ,
height : 300 ,
},
type : "png" ,
}),
],
}),
new docx.Paragraph ({
alignment : docx.AlignmentType .CENTER ,
spacing : { after : 400 },
children : [
new docx.TextRun ({
text : figureCaptions[idx] || `图${idx + 1 } ` ,
font : "宋体" ,
size : 21 ,
color : "333333" ,
}),
],
}),
];
}).flat ();
✅ disclosure.docx 中图片数量 ≥ C1.3.5 生成的图片数量
✅ 每个 （参见图N） 引用后方有对应 图N 图片
✅ 图片顺序与引用顺序一致（图1→图2→...）
✅ 每张图片下方有居中图题
✅ patent.docx 中同样包含所有图片
F.2 默认排版（无模板时使用） 当 template/ 目录下无 .docx 模板文件时，使用以下默认排版参数：
元素 字体 字号 加粗 对齐 行距 其他 文档标题"技术交底书" 黑体 36pt 是 居中 双倍行距 — 一级章节标题（一~八及基本信息/撰写指导） 黑体 28pt 是 两端对齐 1.5倍 段前段后各6pt 二级标题（核心关键点/欲保护点/方案详细阐述） 黑体 24pt 是 两端对齐 1.5倍 首行缩进420DXA 正文 宋体 24pt 否 两端对齐 1.5倍 首行缩进480DXA 术语词条 宋体 24pt 否 两端对齐 1.5倍 格式 【术语名称（英文缩写）】解释内容。 基本信息字段标签 宋体 24pt 否 两端对齐 单倍行距 后跟冒号，内容接在同一段落或下一段落 基本信息内容 宋体 24pt 否 两端对齐 单倍行距 紧接字段标签 撰写指导说明文字 宋体 18pt 否 两端对齐 1.5倍 灰色（#999999）
F.3 输出策略 专利→交底书.docx（模板优先，填入内容，图片嵌入正文引用位置）+ 专利.docx（封面+权利要求+说明书+摘要，图片嵌入）；软著→2个.docx（截图嵌入）；交底书→1个.docx（模板优先，图片嵌入）。
输出交付规范 outputs/{案件标识}/
├── patent/
│ ├── figures/ 专利附图PNG (.mmd源文件同目录)
│ ├── {案件名}_{时间戳}_disclosure.docx 技术交底书
│ ├── {案件名}_{时间戳}.docx 正式专利文件
│ ├── {案件名}_简介.pptx 管理层汇报PPT
│ ├── {案件名}_修订记录.md 迭代追溯记录
│ ├── {案件名}_prior_art_comparison.md 现有技术对比表
│ └── .md中间文件
├── software-copyright/
│ ├── {软件名}_{时间戳}_manual.docx
│ ├── {软件名}_{时间戳}_source_code.docx
│ └── .md中间文件
└── disclosure/
├── {案件名}_{时间戳}_disclosure.docx
├── figures/ 交底书附图PNG
└── .md
时间戳格式：YYYYMMDDHHmmss（如 20260521143000）。
禁止：skill名/仓库路径/自检清单/虚构专利号/"大约""左右"/商业术语。
知识索引 参考文件 内容 references/ai-patent-special.md§1可专利性+13领域风险(含2026版伦理审查) §2布局(含3D/具身/世界模型) §3 6类+10领域映射 §4 13类附图 §5 6+14+4脱敏 §6 6组CPC §7速查 §8 2026版审查指南AI专项(伦理/创造性/充分公开/发明人) §9创新挖掘五维框架+深度检查表 §10十大驳回模式+OA答复 §11七大领域算法知识深化 §12术语规范 §13 PCT国际申请 §14 EPO/USPTO差异化要点 references/ai-patent-claims-guide.md§1三件套 §2 15类模板(含世界模型/SSM/视频生成/AI原生应用) §3 5层+9领域从属展开+创新性撰写深度策略 references/ai-software-copyright-guide.md§1 15+类+9行业检测(含世界模型/SSM/Agent/AI4Science/能源/农业) §2 16级优先级+脱敏 §3 5套模板(含世界模型/仿真) §4 14避坑 references/ai-prior-art-search.md§1 多源查新工具链(CNIPA爬虫/Google Patents/学术源/降级策略) §2 结构化特征对比表+风险分级 §3 查新报告输出规范 tools/cnipa_search.py国知局公布公告站(epub.cnipa.gov.cn)定向检索脚本(Playwright) tools/google_patents_search.pyGoogle Patents API集成脚本
