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运行仿药速探 V1，创建用于仿制药机会发现的静态交互式 HTML 报告或预置结果筛查页面。适用于用户要求筛选中国小分子晶型专利到期机会、生成带结果的仿药速探 V1，或创建由已配置智慧芽/PatSnap MCP 支撑的本地报告的场景。
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基于 SOC 职业分类
在专利全景项目的环节 4/4（环节4）使用本技能。它会把环节2统计/价值信号、环节3标引体系（tech_breakdown / key_questions / patent_packages）以及 SaaS 回流的 tagged_pool 转化为技术演进路线、护城河/价值交叉解读，并生成自包含 HTML 洞察报告（report.html + report_manifest.json）。
用于专利全景项目的环节1。它构建专家级、限定领域、带主题锚点且去噪的检索配置，通过抽样验证每个分支的精度，并导出干净候选池和各分支检索式——这些是环节2（patent-panorama-insights-stats）的输入契约。统计、画像和核心专利召回属于环节2。
当用户需要基于 PatSnap 或智慧芽专利 MCP/API 数据开展专利全景、专利版图、竞争专利情报、技术路线图、组合规划、产品/R&D 策略项目时使用本技能——无论用户显式调用 /patent-panorama-insights（或 @patent-panorama-insights），还是用自然语言描述这类专利分析任务。本技能编排五层流水线：环节1检索与降噪（patent-panorama-insights-search）、环节2全景统计与价值挖掘（patent-panorama-insights-stats）、环节3标引体系推荐（patent-panorama-insights-tag）、客户 SaaS 工具中的人工标引交接，以及环节4有证据支撑的单文件 HTML 报告（patent-panorama-insights-report），并管理各层之间的检查点、人工标引交接、回滚和进度汇报。
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。
用于专利全景项目的环节3。本 Skill 推荐标引体系，包括 4 列技术拆解表（≤40 个三级节点，彼此互斥）、≥10 个关键技术问题、≥10 个推荐专利包（每包≥3 个同族，六项推荐规则），并提供 20–30 条记录的标引示范和待标引导出文件。全量逐条标引在客户 SaaS 标引工具中完成，不在本 Skill 中完成。
持续监控ADC研发、临床、专利、交易与竞争事件。适用于：持续监控ADC或抗体药物的研发进展、临床证据、专利变化、许可交易和竞争事件，用于赛道预警和BD机会跟踪。
| name | generic-drug-scout |
| description | 运行仿药速探 V1，创建用于仿制药机会发现的静态交互式 HTML 报告或预置结果筛查页面。适用于用户要求筛选中国小分子晶型专利到期机会、生成带结果的仿药速探 V1，或创建由已配置智慧芽/PatSnap MCP 支撑的本地报告的场景。 |
使用本 Skill 运行 V1 首轮筛查，并创建已预载结果的本地交互式 HTML 报告。目标用户体验为：
.html 报告页面。V1 保持聚焦；除非用户明确要求，否则不要扩展筛选条件范围：
当用户询问为什么 V1 这样限定，或如何解释业务逻辑时，读取 references/v1-scope.md。
平台模板内置于：
assets/platform-template/app
其中包含：
index.html：前端报告 UI，包含 V1 价值亮点弹窗。server.py：本地 HTTP 服务和由 MCP 支撑的 /api/search 端点。assets/：页面使用的本地图片。后端期望 ~/.codex/config.toml 中存在以下 MCP 服务名：
zhihuiya_logic_096456：用于医药情报。zhihuiya_logic_2b0355：用于 PatSnap 专利检索/获取。当用户要求筛查机会时，最终交付物应是基于实时 MCP 数据生成的独立 HTML 报告。真实筛查请求不得使用内置样例数据；除非用户明确要求服务器版本，否则不要提供 127.0.0.1 链接。
先运行实时 MCP 筛查：
python generic-drug-scout-v1\scripts\create_seeded_screening_platform.py --target .\仿药速探V1_真实结果平台 --window-years 2 --overwrite
然后根据 MCP 结果 JSON 创建静态报告：
python generic-drug-scout-v1\scripts\create_static_report_html.py --data .\仿药速探V1_真实结果平台\first_screening_result.json --output .\仿药速探V1_真实数据静态报告.html
报告生成后，自动用默认浏览器打开：
Start-Process ".\仿药速探V1_真实数据静态报告.html"
或通过 exec：
import subprocess, os
subprocess.Popen(["cmd", "/c", "start", "", html_path])
将生成的 _assets 文件夹与 HTML 文件放在同一目录。报告图片内置在 Skill 中，并复制到每次生成报告的旁边，使文件无需服务器即可打开。
生成页面是报告式 HTML，已加载首轮结果。它保留本地交互能力，例如标签页、搜索、排序、CSV 导出、报告 HTML 导出、打印/PDF，以及价值亮点弹窗。它不显示「开始筛查」按钮，也不会调用 /api/search。
仅用于 UI 预览且不重新运行 MCP 时，可使用内置样例结果：
python generic-drug-scout-v1\scripts\create_static_report_html.py --output .\仿药速探V1_样例静态报告.html
create_seeded_screening_platform.py 会在生成的应用旁写入 first_screening_result.json，用于审计。该 JSON 包含固定 V1 参数，以及用于预置页面的原始报告结果。
如果 MCP 调用失败或超时，不要伪造数据。报告 MCP 错误；仅当用户要求时，才使用内置样例数据做 UI 评审。
筛查运行完成并生成报告后，Agent 必须严格遵循以下输出规则：
exec 或 subprocess 自动在默认浏览器打开生成的 HTML 文件。 不要等用户再要求。正确回复格式示例：
✅ 报告已生成，已用浏览器打开。
报告路径：
C:\Users\...\仿药速探V1_真实数据静态报告.html
不要在该内容之后添加表格、候选数量、药物清单或任何其他结果内容。
仅当用户明确希望在页面中调整到期窗口并重新运行筛查时使用：
python generic-drug-scout-v1\scripts\create_seeded_screening_platform.py --window-years 2 --overwrite
python .\仿药速探V1_首轮结果平台\app\server.py
打开：
http://127.0.0.1:8790/
仅当用户需要空白/手动平台，或 MCP 筛查不可用但用户仍希望查看 UI 时使用：
python generic-drug-scout-v1\scripts\materialize_platform.py --target .\仿药速探V1平台 --overwrite
然后运行：
python .\仿药速探V1平台\app\server.py
打开：
http://127.0.0.1:8790/
如果端口 8790 已被占用，停止旧的本地进程；只有用户要求使用其他端口时，才编辑 app/server.py。
更新 UI 时：
window.INITIAL_REPORT_PARAMS 和 window.INITIAL_REPORT_DATA 预置结果的支持。更新 server.py 时：
~/.codex/config.toml 读取 MCP URL。rows 和 not_promoted 输出，使 UI 能区分主表候选和排除记录。rows 是经过药物证据验证后进入主表的候选。not_promoted 仍在平台中展示，让用户看到哪些记录未进入主表以及原因。平台应展示报告所需的全部结果区块：
生成的平台是本地交付物。其他用户如需重新运行筛查，需要自行配置 MCP；预载 HTML 无需重新运行 MCP 也能展示预置结果。
分享该 Skill 时，压缩整个 generic-drug-scout-v1 文件夹。不要包含运行时 __pycache__ 文件夹。
本 Skill 依赖智慧芽开放平台 MCP 服务：