소스 정보
- 저장소
- CSlawyer1985/legal-skillhub
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 4일 07:06
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 2
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/CSlawyer1985/legal-skillhub --skill patent-landscape명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | patent-landscape |
| description | 当分析生物技术专利格局、识别药物知识产权中的空白领域、追踪竞争对手专利或评估药物开发的自由操作空间时使用。为生命科学创新提供全面的专利分析和战略洞察。 |
| license | MIT |
| skill-author | AIPOCH |
| displayName | 生物医药专利格局分析 |
| version | 1.0.3 |
| slug | patent-landscape |
分析生物技术和制药专利格局,以识别机会、评估竞争态势并指导研发战略。
scripts/main.py。references/ 目录中提供特定任务指导的参考材料。Python:3.10+。当前打包技能的仓库基准版本。第三方包:此技能包中未明确固定版本。如果此技能需要更严格的环境控制,请添加固定版本。cd "20260318/scientific-skills/Evidence Insight/patent-landscape"
python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help
示例运行计划:
CONFIG 块或已记录的参数。python scripts/main.py。参见上方 ## 工作流程 部分的相关说明。
scripts/main.py。references/ 包含支撑规则、提示或检查清单。使用此命令在深入执行前验证打包脚本入口点是否可解析。
python -m py_compile scripts/main.py
使用以下具体命令进行验证。这些命令具有自包含性,避免使用占位符路径。
python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help
from scripts.patent_landscape import PatentLandscapeAnalyzer
analyzer = PatentLandscapeAnalyzer()
# Analyze therapeutic area
landscape = analyzer.analyze(
therapeutic_area="CAR-T cell therapy",
date_range="2020-2024",
assignees=["Novartis", "Kite Pharma", "Juno Therapeutics"]
)
results = analyzer.search_patents(
keywords=["CRISPR", "gene editing", "therapeutic"],
classification="C12N15/113", # IPC class
jurisdictions=["US", "EP", "WO"]
)
搜索策略:
opportunities = analyzer.identify_white_spaces(
technology="Antibody-drug conjugates",
target_diseases=["breast cancer", "lung cancer"],
existing_claims=landscape
)
空白领域机会:
competitors = analyzer.analyze_competitors(
companies=["Pfizer", "Moderna", "BioNTech"],
focus_area="mRNA vaccines"
)
竞争对手指标:
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| 组合规模 | 有效专利总数 |
| 申请速度 | 近期申请趋势 |
| 地理覆盖 | 司法管辖区策略 |
| 技术重点 | 核心与外围领域 |
| 合作模式 | 协作趋势 |
fto = analyzer.assess_fto(
product_concept="Bispecific antibody targeting PD-1 and CTLA-4",
jurisdictions=["US", "EU", "Japan"]
)
FTO 分析步骤:
# Generate patent landscape report
python scripts/patent_landscape.py \
--query "immuno-oncology checkpoint inhibitors" \
--output landscape_report.pdf \
--format comprehensive
# Quick FTO check
python scripts/patent_landscape.py \
--fto "product_description.txt" \
--jurisdictions US EP JP
references/ipc-classifications.md - 生物技术的 IPC/CPC 编码references/patent-search-strategies.md - 高级搜索技术examples/landscape-reports/ - 示例报告技能 ID:204 | 版本:1.0 | 许可证:MIT
每个最终响应应在相关时明确以下内容:
scripts/main.py 失败,请报告失败点,总结仍可安全完成的内容,并提供手动回退方案。此技能接受与 patent-landscape 已记录用途相匹配且包含足够上下文以安全完成工作流程的请求。
当请求超出范围、缺少关键输入或需要不支持的假设时,不得继续执行工作流程。请回应:
patent-landscape仅处理其已记录的工作流程。请提供缺少的必要输入,或切换到更合适的技能。
对于非简单请求,使用以下固定结构:
如果请求简单,可以压缩结构,但在假设和限制影响正确性时仍需明确说明。