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linkfox-ruiguan-utility-patent-detection

linkfox-ruiguan-utility-patent-detection

github.com/linkfox-ai其他113232 次安装2 周前更新
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关于 linkfox-ruiguan-utility-patent-detection

这是一项 LinkFox 技能,可按产品信息搜索相似的美国实用专利,供跨境电商卖家在上架前评估风险。结果包含相似度、有效状态和 TRO 相关指标,用于初步筛查而非法律意见。

主要功能

  1. 01按产品信息搜索相似实用专利
  2. 02设置目标地区和结果数量
  3. 03查看相似度与专利有效状态
  4. 04识别 TRO 执法风险指标
  5. 05按相关性和风险展示结果

适用场景

  1. 01在美国上架前筛查产品
  2. 02新品发布前进行全面专利检查
  3. 03查看匹配专利的 TRO 标记

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-ruiguan-utility-patent-detection

安装后在 Claude Code 中输入/linkfox-ruiguan-utility-patent-detection确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
api.md
onboarding.md
scripts/
onboarding.py
ruiguan_utility_patent_detection.py

详细介绍

Ruiguan 实用专利检测

本技能将指导你如何根据产品标题、描述和目标销售地区搜索相似的实用(发明)专利。它可帮助跨境电商卖家在上架产品前识别潜在的专利侵权风险。

核心概念

实用专利(也称发明专利)保护新颖且实用的发明或功能改进。与保护外观的外观设计专利不同,实用专利保护产品的工作原理、结构或组成。侵犯实用专利可能导致产品下架、诉讼或 TRO 禁令。

相似度分数:每项返回的专利都包含一个 similarity 字段(取值范围为 0 到 1)。数值越高,表示该专利与查询产品的关联度越高。相似度分数较高的专利需要仔细审查。

TRO 风险指标:两个布尔字段用于标记执法历史:

  • troCase -- 该专利是否有 TRO 执法行动记录
  • troHolder -- 该专利持有人是否以发起 TRO 案件而闻名

任一指标被标记的专利都需要格外谨慎。

专利有效性:patentValidity 字段显示专利状态为 Active 或 Invalid。只有有效专利会带来侵权风险。

参数

参数类型必填描述
productTitlestring是产品标题(最多 1000 个字符)
productDescriptionstring是产品描述(最多 1000 个字符)
regionstring是目标销售国家/地区代码;多个地区以逗号分隔。目前支持:US。默认值:US
topNumberinteger是返回的专利结果数量。范围:10--200。默认值:100
参数指南
  1. productTitle:使用产品实际上架标题或简洁的描述性标题。应具体而非笼统——“65W 便携式 USB-C 快速充电器”比“充电器”更好。
  2. productDescription:包含主要特性、材料、机制和技术属性。提供的信息越详细,相似度匹配就越准确。
  3. region:目前仅支持 US。除非用户另有说明,否则始终设为 US。
  4. topNumber:默认值为 100。进行全面的专利清查时,可增至 200 以扩大搜索范围。进行快速初步扫描时,可减至 10--20。

调用方式

  • API 端点:POST /ruiguan/utilityPatentDetection(完整参数/响应/错误码见 references/api.md)
  • Python 脚本:python scripts/ruiguan_utility_patent_detection.py '<JSON 参数>' [--inline]
  • 成本约束:本工具会消耗算力;同一会话同一参数组合默认只调用一次,脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探;需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。

输出策略(脚本默认行为):

  • 始终将完整响应写入 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-ruiguan-utility-patent-detection-<timestamp>.json(<cwd> 为脚本执行时的工作目录,在 Claude Code 里即当前项目目录;<session> 取自环境变量 SESSION_ID,按用户任务自动聚合;禁止写入 /tmp,当前目录不可写则报错)
  • 响应体 ≤ 8 KB:落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
  • 响应体 > 8 KB:落盘后 stdout 只输出摘要(顶层字段、常见计数如 total/costToken、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本)
  • 加 --inline 强制全量打印到 stdout(同样落盘)

读取数据建议:先查看摘要,判断信息是否足够;需要具体字段时,优先使用 jq 或 ConvertFrom-Json 从保存的 json 文件中按需提取,避免整份 JSON 进入上下文。

解决认证和算力问题

发生以下异常情况时,采用 references/onboarding.md 引导解决问题:

异常情况
  • 未配置 API Key:环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY,也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
  • 响应 401 或 402 状态码
  • 响应提示算力或余额不足:消息含“算力余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值”,或类似含义的内容。

使用示例

1. 产品的基础专利风险检查

用户:“检查这款硅胶厨房锅铲在美国是否存在专利风险。”

构建请求时,填写描述性产品标题和描述,将地区设为 US,并设置合理的 topNumber。

2. 上市前进行全面的专利排查

用户:“我准备推出一款新型无线耳机产品。请进行全面的专利检查。”

使用 topNumber=200,以尽可能全面地检索。产品描述应包含详细信息,例如蓝牙版本、充电盒设计、降噪功能等。

3. 快速扫描 TRO 风险

用户:“在美国销售 LED 灯带是否存在 TRO 风险?”

获取结果后,筛选并突出显示 troCase 或 troHolder 为 true 的专利。

4. 调查特定产品类别

用户:“检查带 USB 充电功能的便携式搅拌机的专利风险。”

同时提供产品标题和详细描述,着重说明功能特点(电机类型、刀片设计、充电方式、容量)。

展示规则

  1. 以表格呈现数据:使用清晰、结构化的表格展示结果。建议显示的关键列包括:专利标题、相似度分数、专利有效性、申请号、公开日期、TRO 标记和预计到期日期。
  2. 按相关性排序:按相似度分数降序显示专利(相似度最高的排在最前)。
  3. 突出显示高风险专利:特别标注相似度高于 0.7、有效状态为 Active 和/或带有 TRO 标记的专利。
  4. TRO 警告:如果返回的专利中有任何一项 troCase=true 或 troHolder=true,应醒目警告执行风险有所升高。
  5. 有效性筛选:展示结果时,明确区分 Active 和 Invalid 专利。强调只有 Active 专利需要关注。
  6. 结果数量提示:结果较多时,展示最相关的专利(例如,按相似度排名前 10--20 的专利),并概述其余结果。
  7. 错误处理:查询失败时,说明原因,并建议调整产品标题或描述以改进结果。
  8. 双语标题:如果有中文标题,请同时显示英文标题(title)和中文标题(titleCn),以便理解。
  9. 不提供法律建议:如实呈现专利数据。不要对是否侵权作出法律结论;如需明确评估,建议咨询专利律师。

重要限制

  • 地区支持:目前仅支持搜索美国专利
  • 结果上限:每次查询最多返回 200 项专利
  • 输入长度:productTitle 和 productDescription 的长度各不得超过 1000 个字符
  • 不构成法律建议:结果表示相似度,不代表已确认侵权。始终建议进行专业专利审查。

用户表述与场景速查

适用——用于产品风险评估的专利相关查询:

用户表述场景
“检查我的产品是否存在专利风险”基础专利检测
“是否涉及实用专利/发明专利问题”实用专利搜索
“从专利角度看,这款产品能否安全销售”专利排查
“这款产品的 TRO 风险”TRO 执行风险
“这款产品有哪些相似专利”专利相似性搜索
“检查专利侵权情况”上市前风险评估
“我销售这个会被起诉吗”专利风险评估

不适用——需求超出实用专利检测范围:

  • 外观设计专利搜索(外观/装饰性设计)
  • 商标或品牌侵权检查
  • 版权问题
  • 产品合规或认证(FCC、CE 等)
  • 一般法律建议或合同审查

算力消耗规则

消耗 92 算力。

重要:本技能消耗大量算力,如果调用次数超过 5 次,必须用 AskUserQuestion 和用户进行二次确认,要明确告知用户已消耗算力和继续调用的话预计消耗的算力,让用户自行决定是否继续。

反馈:

出现以下任一情况时,通过 Feedback API 自动检测并报告反馈:

  1. 本技能描述的功能或用途与实际行为不符
  2. 本技能的结果与用户意图不符
  3. 用户表达了对本技能的不满或赞赏
  4. 你认为有任何可以改进之处

按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的操作流程。


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