development-assistant

开发助手技能

用于开发和扩展 Claude Patent Creator 的专家系统。指导你按照最佳实践和现有模式添加新的 MCP 工具、分析器、配置选项和功能。

何时使用此技能

添加 MCP 工具、分析器、配置选项、BigQuery 查询、斜杠命令，或实现性能优化时使用。

开发工作流

Feature Request -> Planning -> Implementation (Code + Validation + Monitoring + Tests) -> Testing -> Documentation -> Integration

添加新的 MCP 工具

快速入门：

1. 定义输入、输出和依赖项
2. 在 mcp_server/validation.py 中创建 Pydantic 模型
3. 在 mcp_server/server.py 中使用装饰器添加工具函数
4. 在 scripts/ 中创建测试脚本
5. 更新 CLAUDE.md

关键装饰器：

@mcp.tool()                    # Register as MCP tool
@validate_input(YourInput)     # Pydantic validation
@track_performance             # Performance monitoring

模板：

def your_tool(param: str, optional: int = 10) -> dict:
    """Comprehensive docstring (Claude sees this).

    Args:
        param: Description
        optional: Description with default

    Returns:
        Dictionary containing: key1, key2, key3
    """
    # Implementation
    return {"result": "data"}

添加新的分析器

概述： 分析器继承自 BaseAnalyzer，并检查是否符合 USPTO 要求。

最简示例：

from mcp_server.analyzer_base import BaseAnalyzer

class YourAnalyzer(BaseAnalyzer):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.mpep_sections = ["608", "2173"]

    def analyze(self, content: str) -> dict:
        issues = []
        if violation:
            issues.append({
                "type": "violation_name",
                "severity": "critical",
                "mpep_citation": "MPEP 608",
                "recommendation": "Fix description"
            })
        return {"compliant": len(issues) == 0, "issues": issues}

添加配置选项

在 mcp_server/config.py 中使用 Pydantic 设置：

# In config.py
class AppSettings(BaseSettings):
    enable_feature_x: bool = Field(default=False, description="Enable X")

# In your code
from mcp_server.config import get_settings
if get_settings().enable_feature_x:
    # Feature enabled

添加性能监控

@track_performance
def your_function(data):
    with OperationTimer("step1"):
        result1 = step1(data)
    with OperationTimer("step2"):
        result2 = step2(result1)
    return result2

修改 RAG 搜索管道

管道：Query -> HyDE -> Vector+BM25 -> RRF -> Reranking -> Results

自定义点： 查询扩展、自定义评分、过滤、重排序策略

添加新的斜杠命令

1. 创建 .claude/commands/your-command.md
2. 添加 frontmatter：description、model
3. 编写工作流说明
4. 重启 Claude Code

模板：

---
description: Brief command description
model: claude-sonnet-4-5-20250929
---

# Command Name

## When to Use
- Use case 1

## How It Works
Step 1: ...

开发最佳实践

1. 遵循现有模式
2. 使用类型提示
3. 编写文档字符串（Google 风格）
4. 妥善处理错误
5. 验证输入（Pydantic）
6. 记录操作日志
7. 监控性能

常见开发任务

添加 BigQuery 查询： 在 mcp_server/bigquery_search.py 中添加方法

添加验证规则：

class YourInput(BaseModel):
    field: str

    @field_validator("field")
    @classmethod
    def validate_field(cls, v):
        if not meets_requirement(v):
            raise ValueError("Error message")
        return v

添加日志记录：

from mcp_server.logging_config import get_logger
logger = get_logger()
logger.info("event_name", extra={"context": "data"})

快速参考：文件位置

任务	主要文件	相关文件
添加 MCP 工具	mcp_server/server.py	mcp_server/validation.py
添加分析器	mcp_server/your_analyzer.py	mcp_server/analyzer_base.py
添加配置	mcp_server/config.py	.env、CLAUDE.md
添加 BigQuery 查询	mcp_server/bigquery_search.py	-
添加测试	scripts/test_your_feature.py	-

关键模式

MCP 工具模式：

@mcp.tool()
@validate_input(InputModel)
@track_performance
def tool_name(param: type) -> dict:
    """Docstring visible to Claude."""
    from module import Component
    if invalid:
        return {"error": "message"}
    result = process(param)
    return {"key": "value"}

分析器模式：

class YourAnalyzer(BaseAnalyzer):
    def analyze(self, content: str) -> dict:
        issues = []
        issues.extend(self._check_x(content))
        return {
            "compliant": len(issues) == 0,
            "issues": issues,
            "recommendations": self._generate_recommendations(issues)
        }