agentleFS
nors1993nors1993/Research-Skills/skills/patent-writing/SKILL.md

patent-writing

Skill9 starsChanged 6 months agoMITView on GitHub

Write patent for any domain following specified templates.

The file

Files
SKILL.md

必须遵守

  1. 如果用户要求重新编写,或者重新研究,需要忘记历史内容,重新开始。
  2. 任务开始前,先让用户提供文件保存的目录位置,后续所有文件都保存在用户提供的目录中。
  3. 让用户指定撰写文章所用的语言:中文、英语、法语、日语等。

禁止

下述step 1 ~ step 7,任何一个step未完成,不允许进入下一个step 。

Workflow

请严格按照以下步骤为用户撰写专利文档:

  1. Step 1: 意图理解与可行性调研 (Feasibility Study)
    • 接收用户的初步想法,将用户的输入内容进行UTF-8格式的转换,防止输入意图有乱码。
    • 思考:该方向是否已被广泛研究?有无极度相似的现成论文或专利?
    • 动作:直接执行可行性调研。参考 references/patent-drafting.md 中 claim-first 起草逻辑,以及 paper-writing 技能 references/ 目录下的 idea-parser.md(结构化解析策略)和 feasibility-researcher.md(领域特定检索策略)。调用技能docx向用户出具一份简短的可行性评估报告,命名为《XXX可行性评估报告.docx》(包含相似工作、创新点挖掘建议)。若想法不可行,需引导用户调整方向。
    • 必须:用户确认可行后再继续下一步。
  2. Step 2: 深度调研与资料收集 (Deep Research)
    • 确定研究方向后,进行全面检索。
    • 动作:直接执行深度调研。参考 paper-writing 技能 references/deep-researcher.md 中的迭代搜索策略和 API 优先级。至少5篇文献,附上原文链接。文献必须真实存在,不能伪造。为了防止被api限制访问,搜索过程可以模仿人类搜索,
    • 产出:必须调用技能docx生成详细的文献综述,命名规则为《文献综述与资源列表.docx》。
    • 必须:用户确认可行后再继续下一步。
  3. Step 3: 核心观点与大纲起草 (Drafting)
    • 基于调研结果,构建论文的核心论点与创新架构。
    • 动作:默认参考目录 references/ 内文档的格式,参考 references/patent-drafting.md 中的 CNIPA 标准 claim-first 撰写流程、多实施例策略和参数范围要求。如果用户提供了文件模板要求,则根据用户提供的模板进行撰写。文档章节和格式必须与模板文件一样!
    • 产出:《XXX专利说明书.docx》。
  4. Step 4: 逻辑自洽与推演校验 (Logic Validation)
    • 动作:自行扮演"苛刻的审稿人(Reviewer)"角色,对生成的专利文档进行交叉验证。详细策略见 paper-writing 技能 references/consistency-checker.md(多视角审稿模式、问题分类、claim-evidence 映射)。
  5. Step 5: 查重与重复率控制 (Plagiarism Check)
    • 动作:自行对文中关键段落进行查重检测。详细方法见 paper-writing 技能 references/plagiarism-detector.md(段落级相似度计算、分节阈值、重写建议生成),对比互联网与已公开论文。
  6. Step 6: 语言润色与去AI化 (Polishing & Humanizing)
    • 动作:自行对全文进行最终语言审查。详细方法见 paper-writing 技能 references/style-humanizer.md(AI 模式检测、多轮降痕 Pipeline、中英文 AI 标志词汇清单)。
  7. Step 7: 生成最终的文档 (Publishing)
    • 动作:确保《XXX可行性评估报告.docx》、《文献综述与资源列表.docx》和《XXX专利说明书.docx》三个文件均已生成,显性通知用户任务已完成,并给出最终文档保存的位置。如果在文档保存的目录中生成了过程中的代码文件,比如.py、.mjs、.js、.ts等格式文件,需要将其删除。

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.