patsnap 专利申请前预评估报告
概述
使用本 Skill 将技术方案转化为结构化中文专利申请前预评估报告，输出为完整 HTML 文件，其 CSS 和布局必须与 CUMT-IP-PRE-2026-0001.html 参考模板完全一致（深蓝/金色配色、A4 竖版封面、章节编号圆圈、进度条、综合结论快览页）。
将报告视为可迭代产物：从技术方案起草，通过已安装 MCP 工具执行真实 Patsnap/智慧芽检索，纳入证据，重新评估风险，并更新结论。
起草或修订报告时，加载 references/report-workflow.md。
核心工作流
步骤 1 — 明确输入
- 如果用户只提供技术构思，提取：发明名称、领域、问题、方案、技术效果、应用场景，以及可能的发明人/申请人。
- 如果用户提供交底书或既有报告，保留既有事实；不确定或缺失内容标记为
待补充。 - 如果用户要求迭代，识别新增证据影响的具体章节。
步骤 2 — 提取技术结构（MCP）
按顺序调用 hub-mcp-gateway-novelty-search 中的以下 MCP 工具：
novelty_summary— 提取技术问题 / 技术方案 / 技术效果（三要素）novelty_feature_extract— 分类技术特征并建立特征表- 将最强特征组合转化为编号查新点（3–6 个）。每个查新点必须具体：组件、数据、规则、参数、工作流、模型或交互逻辑；不要写成宽泛效果。
步骤 3 — 构建检索策略（MCP）
按顺序调用：
novelty_keywords_extract— 生成中英文关键词组 + IPC 分类novelty_keywords_extend— 为每组关键词扩展同义词、上位词、下位词novelty_query_planner— 规划多轮布尔检索式
该步骤输出填入检索范围与策略章节（数据库、语言、日期范围、关键词表、IPC 表、布尔检索式）。
步骤 4 — 执行真实检索（MCP）
对每个查新点调用：
novelty_search_agent（优先，完整流程 AI 检索入口）——或拆分为：novelty_semantic_search（语义相似检索）novelty_patent_search（关键词布尔检索）novelty_paper_search（学术论文检索）
novelty_fetch_patent_data— 获取标题、摘要、申请人、公开日、摘要附图等高相关命中信息novelty_abstract_figure_similarity— 将摘要附图与输入方案进行相似度评估（可选，适用于有附图时）
每次检索都记录：数据库、检索式、日期范围、总命中量、筛选数量和入选参考文献。在报告中引用这些记录。不得编造公开号、日期、申请人或相似度分数。
步骤 5 — 特征比对（MCP）
novelty_feature_comparison（大集合可用novelty_feature_comparison_async+novelty_cc_result）——将每篇接近文献逐特征与查新点比对novelty_rl_predict— 预测重点参考文献的新颖性 / 创造性分数novelty_report_generate— 生成比对叙述段落
将每项特征分类为：相同 / 相近 / 部分公开 / 未见 / 待复核。
不要仅凭未检索到证据就声称具有新颖性；应表述为“在当前检索样本中未见相同公开”。
步骤 6 — 评估并迭代
- 将每条检索结果映射到一个或多个查新点。
- 相关度分类：
密切相关/相关/一般相关。 - 当证据削弱某个查新点时，建议限缩、重组、放入从属权利要求，或补充实验支持。
- 当证据支持强结论时，说明哪些区别特征承载新颖性/创造性。
- 市场/行业背景（转化价值评估章节）可选调用
novelty_website_search。
步骤 7 — 生成 HTML 报告
收集完全部 MCP 结果后，生成单个自包含 HTML 文件，并满足以下要求：
样式要求（必须与参考模板完全一致）：
- CSS 变量：
--primary: #1a3a6b,--primary-light: #2a5298,--accent: #c8a94b,--accent-light: #f5e6b8,--danger: #c0392b,--warning: #e67e22,--success: #27ae60,--info: #2980b9,--gray: #f4f6f9,--border: #d0d7e3 - 封面页：A4 竖版（
width: 210mm; max-width: 210mm; min-height: 297mm; margin: 0 auto），linear-gradient(145deg, #0d1f4a, #1a3a6b, #2a5298)深蓝渐变背景；见下方封面页布局 - 主内容区：
width: 210mm; max-width: 210mm; margin: 0 auto; padding: 24px 0 60px（无左右 padding，使内容宽度等于封面宽度） - 章节编号圆圈：
#1a3a6b背景，白色文字 - 章节标题：
border-bottom: 2px solid #c8a94b金色下划线 - 左边框高亮：
border-left: 4px solid #c8a94b - 表头：
#1a3a6b背景，白色文字 - 相似度进度条：红色（≥70%）/ 橙色（40–69%）/ 绿色（<40%）
- 综合结论快览页：深蓝渐变背景 + 金色边框卡片
- 固定打印按钮：右下角
- 页脚：
#1a3a6b背景
封面页布局（竖版A4封面，从上到下）：
- 顶部深蓝条（
height: 14mm，linear-gradient(90deg, #0d1f4a, #1a3a6b, #2a5298)） - 金色装饰线（
height: 4px，金色渐变） - 机构页眉：左 = "中国矿业大学"（17pt，加粗，letter-spacing 3px）+ 英文全称；右 = 金色描边圆形“矿”徽章
- 分隔线（蓝金渐变）
- 保密徽章（金色描边椭圆标签："内部保密 · 申请前预评估 · Patsnap 智慧芽支持"）
- 中文主标题（21pt，深蓝加粗，居中，两行）
- 英文副标题（灰色大写）
- 报告类型框（深蓝渐变背景 + 金色文字“专利 申 请 前 评 估 报 告”）
- 基本信息表（2列8行：报告编号、日期、单位、领域、发明人、IPC、保密级别、建议）
- 红色风险提示条（红色背景，关键风险结论 + 建议）
- 保密提示（浅灰虚线边框，小号文字，使用限制）
- 底部深蓝条：左 = 机构名称，右 = 报告编号 + 日期（金色文字）
附件卡片样式（附件区块样式）：
- 章节标题使用与其他章节相同的金色下划线样式
- 每个附件项渲染为圆角卡片：
border: 1px solid #d0d7e3，border-radius: 8px，background: #fff，padding: 20px，margin-bottom: 12px - 左侧金色圆形徽章：
background: #c8a94b，color: #fff，font-weight: bold，border-radius: 50%，width: 32px，height: 32px，display inline-flex，居中对齐 - 附件标题：
color: #1a3a6b，font-weight: bold，font-size: 1.05em - 描述文字：
color: #666，font-size: 0.9em，margin-top: 6px
报告章节（按顺序）：
- 封面 & 基本信息（竖版A4，见 Cover Page Layout）
- 数据安全与保密声明（固定模板，见下方说明，放在政策背景之前）
- 政策背景（固定模板文字，含职称改革政策，见下方说明）
- 技术方案要点（来自 Step 2 MCP 结果）
- 查新点与查新要求（来自 Step 2 MCP 结果）
- 检索范围与策略（来自 Step 3 MCP 结果）
- 检索结果与相关文献（来自 Step 4 MCP 真实检索结果）
- 逐项技术特征比对（来自 Step 5 MCP 比对结果）
- 可专利性风险判断（来自 Step 5 RL评分 + AI分析）
- 非正常申请风险排查（AI生成）
- 申请文件质量评估（AI生成）
- 转化价值评估（AI生成，可选调用 novelty_website_search）
- 申请策略建议（AI综合生成）
- 综合结论快览页（AI综合，含评分卡片）
数据安全与保密声明（固定内容，每份报告必须包含）：
- 章节编号圆圈内仅显示 🔒 emoji，不含文字（避免溢出圆圈）
- 章节标题：数据安全与保密声明
- 使用与正文其他章节完全一致的
section/section-header/section-num/section-titleCSS class，不加内联样式覆盖 - 4条声明内容（以表格/卡片形式展示）：
- 内部使用与权限控制：本报告仅供中国矿业大学科研院知识产权管理办公室、项目发明人及经授权代理机构使用，未经授权不得外传。
- 脱敏检索与最小披露：外部检索仅使用关键词、IPC分类号和抽象技术特征，不上传技术交底书原文、核心参数完整表或未公开实验数据。
- 平台安全说明：智慧芽（Patsnap）安全与合规能力可参见官方网站：https://www.zhihuiya.com/security-center。
- 留痕与复核：提交、检索、修改、导出、盖章等环节应在知产办流程中留痕；AI辅助结论须经知识产权管理人员复核后使用。
政策背景（固定内容，每份报告必须包含，共5条政策）：
- 教育部、科技部《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》（教科技〔2020〕2号）
- 教育部《关于加强高校有组织科研 推动高水平自立自强的若干意见》（教科技〔2022〕1号）
- 国务院办公厅《专利转化运用专项行动方案（2023—2025年）》
- 人力资源和社会保障部、教育部《关于深化高等学校教师职称制度改革的指导意见》（人社部发〔2020〕100号）：明确将专利成果转化情况纳入职称评审，鼓励以专利转化实绩替代论文数量要求，推动"以用促创"。
- 教育部《破除"唯论文"不良导向若干措施》及配套政策：支持将发明专利授权数量、许可转让收益、产学研合作纳入职称评定，以专利转化金额及经济效益作为职称晋升依据。
附件章节（必须生成，紧接第14章之后，缺失任何一个视为报告不完整）：
附件1：检索式完整记录
- 内容：各查新点在智慧芽全球专利数据库中使用的完整检索式，含布尔逻辑运算符、字段限定和IPC分类号限定；以及CNKI/万方补充检索式（如未执行则标注"待填"）
- 数据来源：Step 3
novelty_query_planner输出 + Step 4 实际执行的检索式
附件2：密切相关专利文献题录及摘要
- 内容：D1—DN所有密切相关专利的完整题录（申请号、公开号、申请人、发明人、IPC分类、公开日、摘要全文）
- 数据来源：Step 4
novelty_fetch_patent_data返回结果；期刊/学位论文未经CNKI/万方检索则标注"待补充"
附件3：相似专利清单（含智慧芽相似度）
- 内容：P1—PN所有相似专利列表，含公开号、申请人类型、IPC分类、智慧芽相似度得分、关联查新点编号
- 数据来源：Step 4
novelty_search_agent/novelty_semantic_search返回的相似度评分；不得手动填写评分
附件4：技术特征比对明细
- 内容：各查新点所有技术子特征（F1-1、F1-2…FN-M）与最接近对比文献的逐项对照，含相同点、差异点说明及比对结论
- 数据来源：Step 5
novelty_feature_comparison输出；与正文第八章保持一致
附件5：委托人提供资料清单
- 内容：发明人提交的技术交底书、实验数据、图纸、论文草稿等材料目录（用户未提供则标注"待补充"）
- 数据来源：Step 1 用户输入整理
附件6：政策文件参考目录
- 内容：报告引用的政策文件列表，包括但不限于：教科技〔2020〕1号、国务院办公厅《专利转化运用专项行动方案（2023—2025年）》、国家知识产权局令第77号、人社部发〔2020〕100号、教育部破除唯论文配套政策、江苏省专利申请预审规范及教师职称评价相关文件
- 数据来源：固定政策模板 + 正文第三章政策背景引用
输出路径： @session/reports/[报告编号].html
对于大型 HTML 文件，使用 files.begin_write → repeated files.append → files.finish_write（不要在一个 payload 中写完整文件）。
步骤 8 — 最终决定
给出以下之一：建议申请 / 修改后申请 / 暂缓申请 / 不建议申请。
包含：申请类型、独立权利要求重点、从属权利要求候选、证据缺口和下一步行动。
添加复核提示：AI辅助结论及Patsnap检索结果，正式申请前须经知识产权专员或专利代理人复核。
输出规则
- 除非用户另有要求，主要使用中文。
- 使用专业报告语气，不写营销文案。
- 对检索策略、接近文献、特征比对、可专利性风险、非正常申请风险使用表格。
- 保留出处：每个检索结论都引用检索日期、数据库、检索式、结果数量、筛选数量和证据来源。
- 不确定的文献数据标记为
待复核；不得编造公开号、申请人、日期或相似度分数。 - 当报告基于未公开技术时，保持保密语言可见。
- 最终输出必须始终是保存到
@session/reports/的完整 HTML 文件，不能是聊天中的 Markdown 块。 - 附件1—附件6必须全部生成，每个附件用独立卡片渲染，缺失任何一个附件视为报告不完整。
- 数据安全与保密声明必须生成，位于政策背景章节之前。
- section-num 圆圈内仅放数字或单个emoji，不放文字，避免溢出。
参考
references/report-workflow.md：报告章节骨架、MCP 工具调用顺序、Patsnap 证据架构、风险评分指南、HTML 样式指南和迭代检查清单。
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 获取MCP。