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gaolegao2024

Chinese Patent Writer

作者 gaolegao2024 · GitHub ↗ · v2.0.0 · MIT-0
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/install chinese-patent
功能描述
从代码或技术方案出发,撰写符合 CNIPA 规范的中国专利申请文件。核心能力:① 扫描代码提取可专利特征并抽象提炼 ② 战略性权利要求布局(洋葱式防线 + 侵权规避视角)③ 生成完整专利文件(摘要、权利要求书、说明书)。支持发明专利和实用新型。融合 code-patent-scanner 代码分析方法 + CNI...
使用说明 (SKILL.md)

Chinese Patent Writer v2.0

从代码或技术方案出发,撰写符合 CNIPA 规范的中国专利申请文件。

⚠️ 免责声明

本 Skill 生成参考性草稿,不构成法律建议,不可直接提交国家知识产权局。正式申请须经专利代理师审核。


全局工作流

用户输入
├─ 代码仓库/文件/片段 → Phase A (代码扫描) → Phase B (撰写)
├─ 技术方案描述 → Phase B 直接撰写
└─ 仅 idea → 引导补充细节

Phase A: 代码扫描与特征提取(5 步)
Phase B: CNIPA 规范专利撰写(7 步)

Phase A: 代码扫描与特征提取

融合 code-patent-scanner 方法论。

A1: 仓库发现

文件发现规则:

  • 包含: .go, .py, .ts, .js, .rs, .java, .cpp, .c, .rb, .swift, .cs, .kt
  • 排除目录: node_modules, vendor, .git, build, dist, __pycache__, venv, .venv
  • 排除文件: *_test.*, *.min.*, *.generated.*, *_spec.*
  • 优先: 50-500 行文件

文件优先级:

优先级 特征
文件名含 engine/core/algorithm/optimizer/scheduler/cache/pipeline/transform/solver/model;目录 internal/core/engine/lib/
API 层、服务层、工具类
配置、常量、CRUD
跳过 测试、生成代码、依赖

100 文件时提供快速/深度两种模式供用户选择。

A2: 模式识别

分析四类模式:

  1. 算法模式: 自定义排序/搜索、缓存策略、优化算法、调度逻辑、ML/NLP 特有算法
  2. 架构模式: 非常规设计模式、中间件链、数据流、插件架构
  3. 数据结构模式: 自定义集合、专用索引、并发结构、高效表示
  4. 集成模式: 协议实现、系统集成、跨系统同步

A3: 抽象提炼(核心)

原则: 实现 → 发明概念。描述要宽到别人换种实现仍可能侵权。

实现(跳过) 抽象(使用)
bcrypt.compare() 密码学单向函数比对
PostgreSQL 持久存储介质
Redis 缓存 内存中瞬态状态
HTTP POST 网络协议传输
PyTorch 训练 深度学习框架训练
BERT + 余弦 语义向量相似度计算

同时保留两份引用:

  • abstract_mechanism: 用于权利要求
  • concrete_reference: 用于具体实施方式

A4: 评分筛选

维度 分值 标准
独创性 0-4 标准库→常见变体→实质改进→独特组合→真正原创
精巧度 0-3 直接→有优化→复杂但清晰→优雅解难题
系统影响 0-3 独立→一个子系统→横切→架构基础
范式突破 0-3 范式内→质疑假设→挑战方法→重定义问题

门槛: ≥8 分保留,低于门槛的降级为从属权利要求的素材。

A5: 单一性检查

关键: 多个高价值模式不一定能写在同一份专利里。

单一性判断标准:多个发明之间是否共享一个总的发明构思(即相同或相应的特定技术特征)。

  • ✅ 可以合案:多个模式是同一技术方案的不同方面(如融合算法 + 融合系统)
  • ❌ 需要拆分:多个模式各自独立、解决不同问题、技术特征无关联

对需要拆分的情况,提示用户可分别申请。


Phase B: CNIPA 规范专利撰写

B1: 确定专利类型

对比项 发明 实用新型
保护对象 产品 + 方法 仅产品(结构/构造)
审查 实质审查 初步审查
保护期 20年 10年
附图 可选 必须

方法类 → 只能发明。结构/装置类 → 两者皆可。

B2: 确定最接近现有技术(关键前置步骤)

⚠️ 这一步很多人跳过,但它是写好独立权利要求的前提。

独立权利要求 = 前序部分(与最接近现有技术共有的特征) + 特征部分("其特征在于"之后的区别特征)

操作:

  1. 让用户描述最接近的现有技术方案,或根据 Phase A 分析推断
  2. 列出用户方案与现有技术的共有特征 → 写入前序部分
  3. 列出区别特征 → 写入特征部分
  4. 确认区别特征确实解决了技术问题

B3: 梳理四要素

要素 来源
技术领域 Phase A 代码领域 / 用户提供
现有技术缺陷 B2 中现有技术的不足
核心技术方案 Phase A 高分模式的 abstract_mechanism / 用户提供
有益效果 从技术方案推导,每个区别特征至少对应一个效果

B4: 战略性权利要求布局

这是写好专利的关键。不是"写完就行",而是要构建多层防线。

4.1 洋葱式布局策略

独立权利要求(权1)── 最宽保护,只放最少必要技术特征
  ├─ 从属权利要求(权2-3)── 补充优选结构/参数
  │   ├─ 从属权利要求(权4-5)── 更细化的实施方式
  │   └─ 从属权利要求(权6)── 具体参数范围
  └─ 从属权利要求(权7-8)── 替代实施方案(防线)

原则:

  • 权1 只放解决技术问题的最少必要特征。宁可少放,不要多放。多放一个特征 = 保护范围缩小一圈。
  • 每个被砍掉的"有用但不必要"特征 → 变成从属权利要求
  • 替代实施方案写入从属权利要求(如果核心特征被无效,这些可以作为退守防线)。

4.2 侵权规避视角

写每一条权利要求时,问自己:

"如果竞争对手想绕过这条权利要求,他需要怎么做?他绕过去的难度有多大?"

具体操作:

  • 用"包括/包含"(开放式)而非"由……组成"(封闭式),除非有特殊原因
  • 区别特征用功能性描述而非具体实现(但注意 CNIPA 对纯功能限定的审查)
  • 方法权利要求的步骤顺序如果不重要,不要限定顺序
  • 参数范围留有余地,不要只写一个点值

4.3 方法 + 系统 + 存储介质 三件套(发明专利)

对于涉及方法的发明,建议同时写:

  1. 方法权利要求(权1-N):"一种……方法"
  2. 系统/装置权利要求(权N+1):"一种……系统",模块与方法步骤对应
  3. 存储介质权利要求(权N+2):"一种计算机可读存储介质"

系统权利要求只需概括性对应方法步骤,不需要完全重复。

4.4 撰写规则

  • 独立权利要求在前,从属在后
  • 从属只能引用在先权利要求,不循环
  • 术语全文统一
  • "所述"首次出现不用,后续指代用"所述[名称]"
  • 数值范围写"X-Y",不写"X~Y"

B5: 撰写权利要求书

独立权利要求模板

方法类:

1. 一种[方法名称]的方法,包括[前序特征A]、[前序特征B],
   其特征在于,还包括以下步骤:
   [区别步骤C];
   [区别步骤D],其中[条件]。

系统/产品类:

1. 一种[系统名称],包括[前序组件A]、[前序组件B],
   其特征在于,还包括:
   [区别组件C],配置为[功能];
   [区别组件D],与所述[区别组件C]连接,配置为[功能]。

从属权利要求模板

2. 根据权利要求1所述的[主题],其特征在于,
   所述[特征]具体为[限定]。

构建特征-支持交叉引用表

每条权利要求写完后,必须建立映射:

权利要求 技术特征 说明书对应位置 抽象/具体
权1-区别特征C [描述] 说明书-发明内容-技术方案 第X段 abstract
权1-区别特征D [描述] 说明书-具体实施方式 实施例1 第Y段 concrete
权2 [限定] 说明书-发明内容-优选方案 abstract
...

这个表确保:每条 claim 都有说明书支持,审查时不会因为"得不到说明书支持"被驳回。

B6: 撰写说明书

6.1 发明名称

  • ≤25字,无修饰词(禁用"高效""智能""新型""环保")
  • 格式:一种[技术手段]的[应用场景][装置/方法]

6.2 技术领域

本发明涉及[宽领域]技术领域,具体涉及一种[窄领域]。

6.3 背景技术

  • 描述最接近的现有技术(B2 确定的)
  • 客观引用
  • 必须指出1-3个具体不足
  • 不足之处与"要解决的技术问题"直接对应

6.4 发明内容

一、要解决的技术问题: 正面、简洁。

二、技术方案:

  • 完整复述独立权利要求(逐字)
  • 然后展开描述各从属权利要求的优选方案
  • 解释每个区别技术特征的作用和配合关系

三、有益效果:

  • 每个区别特征至少对应一个效果
  • 量化优先
  • 效果顺序与特征出现顺序一致

6.5 附图说明

  • 格式:图X为本发明[名称]的[类型]示意图
  • 实用新型必须有附图
  • 如有附图标记,首次出现时说明含义

6.6 具体实施方式

  • 至少 1-3 个实施例
  • 实施例1 对应权1 + 权2-3 的最简组合
  • 实施例2-N 补充替代方案和权4+的细化特征
  • Phase A 的 concrete_reference 在此处展开
  • 充分公开原则:本领域技术人员能实现
  • 首次出现的术语简要说明

软件/AI 专利特别要求

如果发明涉及软件、算法或 AI,注意:

  1. 必须体现技术效果(不能只是商业效果)。例如"减少计算资源消耗""提高数据处理速度"是技术效果,"提高用户体验"不是。
  2. 算法特征必须与 Technical Problem 耦合:不能只写"一种 XX 算法",要写"一种用于解决[技术问题]的 XX 方法"。
  3. 具体实施方式中要有完整的算法流程描述(伪代码或步骤描述均可)。
  4. 训练方法和推理方法建议分别撰写。

语言规范

  • 统一使用"本发明"或"本实用新型"
  • "所述"用于指代前文出现过的特征
  • 数值范围用"X-Y"
  • 避免"大约""左右""接近"限定必要技术特征

B7: 撰写摘要 + 自检

说明书摘要

  • ≤300字
  • 以独立权利要求为主
  • 无商业用语
  • 指定摘要附图

自检清单

权利要求自检:

  • 权1 只包含最少必要特征?(是否有多余的特征可以降级为从属?)
  • 洋葱式布局:从宽到窄逐级递进?
  • 从属权利要求覆盖了替代实施方案?(无效退守防线)
  • 方法权利要求步骤顺序是否必须?不是则不限定
  • 系统/装置权利要求与方法权利要求对应?
  • 使用"包括"(开放式)而非"由……组成"?
  • 侵权难度检查:竞争对手容易绕过吗?

形式自检:

  • 发明名称 ≤25字、无修饰词
  • 术语全文统一
  • 编号连续
  • 引用关系正确
  • 特征-支持交叉引用表完整

实质自检:

  • 每条 claim 在说明书中都有支持
  • 有益效果与区别特征一一对应
  • 背景技术指出了现有技术不足
  • 具体实施方式充分公开
  • 软件/AI 专利体现了技术效果
  • 摘要 ≤300字

输出格式

# [发明名称]

## 说明书摘要
[≤300字]

## 权利要求书
1. ...
2. ...
...

## 说明书
### 技术领域
### 背景技术
### 发明内容
#### 一、要解决的技术问题
#### 二、技术方案
#### 三、有益效果
### 附图说明
### 具体实施方式

---

## 附录一:权利要求布局分析
- 洋葱式布局说明
- 侵权规避分析
- 替代方案防线说明

## 附录二:特征-支持交叉引用表
| 权利要求 | 特征 | 说明书位置 |

## 附录三:自检结果

## 附录四:代码扫描报告(如经过 Phase A)

> **免责声明**:AI 辅助生成的参考性草稿,不构成法律建议。
> 正式专利申请应经专利代理师审核修改。

参考文件

  • references/drafting-guide.md — CNIPA 撰写规范详细要点
  • references/sample-invention.md — 发明专利撰写示例(含代码扫描流程)
  • references/sample-utility.md — 实用新型专利撰写示例
  • references/claim-strategy.md — 权利要求布局策略详解
安全使用建议
This skill appears coherent for drafting CNIPA‑style patents from code, but be careful before supplying real, unpublished or proprietary source: the skill explicitly tells the agent to scan repositories and extract features, so any code you provide may be processed by the agent and included in generated drafts. Recommendations before use: (1) Do not upload secrets or proprietary code you cannot disclose — prefer minimal, redacted, or representative examples. (2) Treat outputs as draft guidance only and have a qualified patent agent/attorney review and finalize filings. (3) If you need confidentiality, confirm how the agent environment handles data (storage, telemetry, logs). (4) Consider anonymizing or summarizing key technical features instead of providing full source. (5) Be aware that AI‑generated prior art risks: include humans in the loop to verify novelty/closest prior art statements and existing publications before filing.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: chinese-patent Version: 2.0.0 The skill bundle is designed to assist users in drafting Chinese patent applications by analyzing source code and technical descriptions. Its core functionality involves scanning local directories for logic-heavy files (e.g., algorithms, architectures) and abstracting them into patentable claims. While the skill performs file system discovery and code analysis (SKILL.md, Phase A), these actions are transparently documented and strictly aligned with the stated purpose of patent generation. There are no indicators of data exfiltration, credential theft, malicious execution, or harmful prompt injection instructions.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description say it will scan code/technical proposals and draft CNIPA‑compliant patent documents; the SKILL.md precisely defines a Phase A (code scanning/feature extraction) and Phase B (claim/spec drafting) workflow. No unrelated binaries, credentials, or installs are requested.
Instruction Scope
The instructions explicitly direct the agent to discover and scan code repositories/files (file discovery rules, language list, prioritization, examples with explicit paths). This is expected for a code→patent writer but means the agent will read many source files (potentially sensitive). The SKILL.md does not instruct exfiltration to external endpoints or require secrets, but it leaves implementation of 'scanning' to the agent, so privacy of scanned code depends on how the agent is used and what the user supplies.
Install Mechanism
No install spec and no code files — instruction-only. This is the lowest-risk install footprint; nothing is downloaded or written by the skill itself.
Credentials
The skill requests no environment variables, credentials, or config paths. The lack of declared credentials is consistent with an instruction-only drafting tool that operates over user‑provided inputs.
Persistence & Privilege
always is false and the skill has no install persistence hooks. Autonomous invocation is allowed (platform default) but the skill does not request elevated or persistent privileges.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install chinese-patent
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /chinese-patent 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v2.0.0
v2.0: 完整CNIPA规范专利撰写,支持代码扫描+权利要求战略布局
元数据
Slug chinese-patent
版本 2.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Chinese Patent Writer 是什么?

从代码或技术方案出发,撰写符合 CNIPA 规范的中国专利申请文件。核心能力:① 扫描代码提取可专利特征并抽象提炼 ② 战略性权利要求布局(洋葱式防线 + 侵权规避视角)③ 生成完整专利文件(摘要、权利要求书、说明书)。支持发明专利和实用新型。融合 code-patent-scanner 代码分析方法 + CNI... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 91 次。

如何安装 Chinese Patent Writer?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install chinese-patent」即可一键安装,无需额外配置。

Chinese Patent Writer 是免费的吗?

是的,Chinese Patent Writer 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Chinese Patent Writer 支持哪些平台?

Chinese Patent Writer 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Chinese Patent Writer?

由 gaolegao2024(@gaolegao2024)开发并维护,当前版本 v2.0.0。

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