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智慧芽专利前向引证

本技能将指导你如何从智慧芽专利数据库查询专利前向引证数据，帮助用户发现特定专利在申请过程中引用的专利和非专利文献。

核心概念

前向引证是指某项专利在其申请文件中引用的专利和非专利文献。这是专利分析的一个基本方面——了解专利引用了哪些现有技术，有助于评估其新颖性、保护范围和技术脉络。

• 专利引证（citedPatents）：被查询专利引用的其他专利。
• 非专利文献引证（citedOthers）：被查询专利引用的学术论文、技术报告和其他非专利文献。

参数指南

必须提供以下两个参数中的至少一个。如果同时提供，patentId 优先。

参数	类型	必填	说明
patentId	string	有条件必填	专利 ID。多个值以逗号分隔。最多 100 项。
patentNumber	string	有条件必填	公开号／公告号。多个值以逗号分隔。最多 100 项。

规则：

1. 必须提供 patentId 或 patentNumber 中的至少一个。
2. 如果同时提供两者，则优先使用 patentId。
3. 多个值以逗号（英文逗号）分隔。
4. 每个参数每次请求最多支持 100 项。

响应字段

字段	类型	说明
total	integer	返回记录总数
data	array	专利引证结果列表
data[].patentId	string	被查询专利的专利 ID
data[].pn	string	公开号／公告号
data[].citedPatents	array	被引专利文献列表
data[].citedOthers	array	被引非专利文献列表
columns	array	用于渲染的列定义
costToken	integer	查询消耗的 Token 数
type	string	渲染样式提示

API 用法

此工具调用 LinkFox 工具网关 API。有关调用约定、请求参数和响应结构，请参阅 references/api.md。你也可以直接运行 scripts/zhihuiya_cited_references.py 执行查询。

使用示例

1. 按公开号查询前向引证

Look up the forward citations for patent US10000000B2.

参数：{"patentNumber": "US10000000B2"}

2. 查询多项专利的前向引证

Find all citations for patents US10000000B2, US9876543B1, and EP3456789A1.

参数：{"patentNumber": "US10000000B2,US9876543B1,EP3456789A1"}

3. 按专利 ID 查询前向引证

Retrieve the cited references for patent ID 12345678.

参数：{"patentId": "12345678"}

4. 使用两种标识符查询前向引证

Look up citations for patent ID 12345678 (publication number US10000000B2).

参数：{"patentId": "12345678", "patentNumber": "US10000000B2"}（优先使用 patentId）

展示规则

1. 清晰呈现数据：将引证结果整理为结构清晰的表格，并将专利引证与非专利文献引证分开。
2. 汇总数量：始终说明被引专利和被引非专利文献的总数。
3. 不得捏造：只展示 API 返回的数据。不得推断或捏造引证详情。
4. 错误处理：查询失败时，根据错误响应说明原因，并建议用户核实专利 ID 或公开号。
5. 批量结果：查询多项专利时，按专利整理结果，清楚归纳每项专利的引证。
6. 无结果：如果某项专利没有引证，应明确告知用户，而不是显示空表格。

用户表达与场景速查

适用——专利引用查询：

用户说法	场景
“XX 引用了哪些专利”	前向引用查询
“显示专利 XX 的参考文献”	引用详情检索
“XX 引用了哪些现有技术”	现有技术参考文献查询
“列出 XX 引用的文献”	非专利文献查询
“分析专利 XX 的引用情况”	专利与文献引用综合查询
“专利 XX 引用了哪些文档”	常规引用查询

不适用——需求超出前向引用数据范围：

• 后向／反向引用（哪些专利引用了该专利）
• 专利有效性或法律状态
• 专利族分析
• 专利全文搜索
• 专利分类或态势分析

反馈：

出现以下任一情况时，通过 Feedback API 自动检测并提交反馈：

1. 此技能描述的功能或用途与实际行为不符
2. 此技能的结果与用户意图不符
3. 用户对这项技能表示不满或赞扬
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。

处理大型响应

为避免 Agent 上下文溢出，请将响应持久化到磁盘，并仅提取所需字段：

python scripts/response_io.py run --script scripts/zhihuiya_cited_references.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

将 --out-dir 设在任何 git 工作树之外（例如，在 Unix 上使用 /tmp/...，在 Windows 上使用 %TEMP%/...）。持久化的响应可能包含个人身份信息（PII）、定价或敏感认证数据——请勿提交这些文件。文件不会自动删除；任务完成后请清理。

run 会将完整响应写入文件，并仅输出架构预览和文件路径。read 可提取特定字段；使用 --limit/--offset 分页，并通过 --format json|jsonl|csv|table 指定输出格式。

适合采用此模式的情况——根据响应特征自行判断，例如：

• 每条记录的字段较多，或包含不需要的字段
• 批量／分页结果（每次调用返回多个条目）
• 长文本字段（描述、评论、HTML、时间序列）
• 输出将在后续步骤中重复使用，而非立即处理

对于较小且仅使用一次的响应，直接调用主脚本即可。

⚠️ 预览是截断后的架构和样本，并非完整数据。任何字段级判断都必须通过 read 从持久化文件中读取。

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