여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
- 여러 정보원에서 문헌 검색
- 문서에 있는 인용 정보 검증
- MeSH로 PubMed 검색식 설계
연구 논문이나 발명자 자료를 바탕으로 중국어 발명 특허 초안과 기술 설명서를 작성합니다. 청구항의 각 기술 특징을 원자료의 근거와 연결하고 문서 간 용어와 도면의 일관성을 확인해 DOCX 검토 자료를 만듭니다.
Turn research papers or inventor materials into evidence-grounded Chinese invention patent drafts and technical disclosures. Use for 技术交底书、专利撰写、现有技术对比 and Chinese DOCX patent packages; not general manuscript writing.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기연구 논문이나 발명자가 제공한 자료를 바탕으로 중국어 발명 특허 초안 또는 기술 설명서인 技术交底书를 작성합니다. 원문 문단, 수식, 도면, 코드에 식별자를 붙이고 청구항의 각 기술 특징을 뒷받침하는 자료와 연결합니다. 정식 출원 문서에서는 청구항을 먼저 작성한 뒤 명세서, 도면, 실시예, 요약을 같은 용어와 순서에 맞춰 구성하고 서로 일치하는지 확인합니다. 기술 설명서는 Markdown과 DOCX로 출력합니다. 알고리즘 발명의 수식은 DOCX에서 편집할 수 있는 Office Math 형식으로 넣습니다.
논문 성과를 중국어 특허 초안으로 정리하거나 발명자와 특허 전문가가 검토할 자료를 준비할 때 유용합니다. 기존 기술 설명서를 수정하거나 논문과 특허 초안을 대조하는 데도 사용할 수 있습니다.
정식 결과물은 중국어입니다. 문서 생성과 검증에는 Python 스크립트를, 도면 작성에는 Mermaid를 사용합니다. 자료로 뒷받침되지 않는 특징은 정식 청구항에서 제외하고 불확실한 점은 표시합니다. 결과물은 발명자와 특허 전문가의 검토를 위한 초안이며 특허성이나 침해에 대한 판단 또는 출원 성공을 보장하지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this file as the router for the patent-drafting workflow. Do not draft the application directly from the paper abstract or contribution list.
Read manifest.yaml, then read every file under always_load.
Detect these axes from the user's files and request:
source_format: selectable PDF, scanned PDF, pasted text, or mixed project;task_mode: full draft, claim set, disclosure analysis, technical
disclosure, disclosure iteration, or paper-patent audit;invention_type: algorithm/software, apparatus/system, process/material, or mixed.State the detected values in one short line. Load only the matching fragments declared in the manifest. Load detailed references only when their condition applies.
Create stable source IDs before drafting:
P001... for paper text blocks;E001... for equations;F001... for source figures;C001... for source-code or supplementary evidence.Every material feature in a formal claim must map to one or more source IDs.
Use only explicit, inherent, needs-confirmation, or unsupported as
support states. Exclude unsupported features from formal claims.
Never infer inventorship, ownership, unpublished implementation details,
publication dates, prior-art conclusions, or legal sufficiency. Use
[TO CONFIRM: specific question] outside formal claims when facts are missing.
For full-draft, claim-set, disclosure-analysis, and paper-patent-audit,
complete the stages in static/core/workflow.md in order. Persist the
intermediate artifacts specified there. Do not move to formal claims until the
source map, terminology ledger, inventories, evidence ledger, and invention
concept pass their gates.
For technical-disclosure, follow the ordered prompt references in
static/fragments/task/technical-disclosure.md. For disclosure-iteration,
follow static/fragments/task/disclosure-iteration.md and preserve the prior
draft instead of restarting the formal application workflow.
For a full application, draft claims first, then align the specification, figures, embodiments, and abstract to the claim terminology and step order.
Agent-facing analysis may use the user's preferred language. Produce formal Chinese patent deliverables in Chinese when the task is a formal application package:
For technical-disclosure and disclosure-iteration, produce the Chinese
technical disclosure (技术交底书) as timestamped Markdown plus matching DOCX,
with Mermaid system/process diagrams rendered through scripts/disclosure/.
For algorithmic inventions, retain source-supported core formulas, define every symbol, explain each formula's technical operation, and render formulas as native editable Office Math in DOCX. Do not use plain LaTeX strings as the visible formula.
Generate the main flowchart from the ordered steps of the principal method claim. Its final node must name the concrete domain output, such as a defect detection result, target pose, state estimate, or control instruction. Reuse the same main figure as the abstract figure and a specification figure.
For formal application packages, populate the structured draft described in
references/draft-schema.md, then run:
python scripts/validate_patent_draft.py draft.json
python scripts/build_patent_package.py draft.json --output-dir outputs --prefix patent
Resolve all validation ERROR findings. Review every WARNING against the
source. Label the result incomplete draft when a required quality threshold
in static/core/output-contract.md is not met.
For technical disclosures, run the internal checks in
references/disclosure/disclosure_self_check.md, render Mermaid/Word outputs
with scripts/disclosure/mermaid_render.py, and resolve formula, parameter,
prior-art URL, and chapter-consistency issues before delivery.
The generated package is a drafting aid for inventor and patent-professional review, not a patentability opinion, infringement opinion, or filing guarantee.
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여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
지정한 Nature 계열 또는 CNS 관련 학술지에서 원고의 주장을 뒷받침할 논문을 찾고, 초록이나 출판사 페이지를 확인해 주장별 근거를 정리합니다. 검증한 서지 정보를 참고문헌 관리 프로그램용 파일로 내보냅니다.
논문의 데이터·코드 이용 가능성 문안을 작성하거나 검토하고, 데이터별 저장소와 접근 경로, 이용 제한, 식별자, 인용 정보를 정리합니다. 다른 사람이 데이터를 찾고 재사용하는 데 필요한 메타데이터도 점검합니다.
공개 접근, 출판사 API 또는 기관의 정식 권한을 통해 학술 논문 전문과 보충 자료를 받습니다. 문헌별 경로를 선택하고 파일 형식, 출처, 다운로드 결과를 기록합니다.
실험 사진, 음성, 메모를 구조화된 메타데이터가 포함된 Markdown 기록으로 정리합니다. 실험 ID와 시료 배치 ID를 부여하고 원본 첨부 자료를 보관하며, 선택적으로 Feishu 그룹 메시지나 Obsidian과 연결할 수 있습니다.
Python 또는 R로 논문용 과학 그림을 만들고 수정해 PDF 등으로 내보냅니다. 여러 패널의 정렬과 요소 겹침을 점검하며, 편집 가능한 도식과 명시적으로 요청한 AI 생성 그래픽 초록도 만들 수 있습니다.