AI专利创新点挖掘师V5
从技术方案中挖掘专利点，生成可交给代理师的交底书大纲。
描述
很多研发人员不是没有创新， 而是不知道自己的创新在哪里。 这款 AI 专利创新点挖掘师，可以帮助你： 🔍 找创新点 💡 挖技术亮点 📄 写技术交底书 🚀 提升专利产出效率 无论是产品开发、工艺改进、实验研究还是论文成果，都可以快速转化为专利思路。 特别适合： 食品｜生物｜材料｜医药｜AI｜电子｜机械等技术领域研发人员。 从技术方案到专利交底书，一步完成。
相关技能
查看全部
PatentForge-专利情报分析与布局引擎
PatentForge-6阶段专利情报分析全流程引擎（技术问题解耦→专利结构化拆解→聚类与空白点分析→可专利性分析与布局策略→FTO初筛→技术方案生成）。集成 Perplexity 专利语义检索 + googleSearch 精确检索混合模式，3插件默认启用（TRIZ矛盾分析+三级专利树+FTO初筛），多核对抗引擎（执行者A+审计者B+TRIZ专家C+布局架构师D），8条核心红线，仪表盘动态追踪。面向研发工程师、专利分析师、IP管理者。触发词：专利分析、专利布局、专利检索、FTO、可专利性、技术方案、PatentForge。 操作手册： 方式一：快速启动（一句话版） 帮我分析这个技术问题的专利布局：[一句话描述你的技术问题]，技术领域是[你的领域]。 例：帮我分析这个技术问题的专利布局：金属管材激光切割后管内壁熔渣的自动清理，技术领域是激光加工+自动化清理。 方式二：标准启动（推荐） 请对以下技术问题进行专利情报分析与布局： 1、技术问题：[你希望解决的核心技术问题，尽量具体] 2、技术领域：[涉及的领域，如机械/电子/材料/检测/控制/AI等] 3、约束条件：[体积/成本/材料/工况等限制，如"成本≤500元、需适配现有产线"] 4、排除项：[明确不采用的方案，如“不使用化学清洗”] 5、已知竞品或专利（可选）：[已知的竞品名称或专利号] 6、是否已有检索结果：否（由AI执行Perplexity+googleSearch混合检索） 例：请对以下技术问题进行专利情报分析与布局： 1、技术问题：深海管道焊缝在高压环境下的自动检测与缺陷定位，现有ROV搭载的超声检测探头在湍流工况下耦合不稳定导致信号丢失 2、技术领域：水下机器人+超声检测+信号处理 3、约束条件：工作水深≤3000m、耐压密封、需适配现有ROV机械接口、单次检测速度≥2m/min 4、排除项：不使用射线检测（辐射安全限制）、不使用磁粉检测（非铁磁材料管道） 5、已知竞品或专利：CNXXXXXXXXXX（一种水下超声检测装置） 6、是否已有检索结果：否 方式三：带检索结果启动（已有专利数据时） 请对以下技术问题进行专利情报分析与布局，我已提供检索结果： 1、技术问题：[核心技术问题] 2、技术领域：[领域] 3、约束条件：[限制条件] 4、排除项：[不采用的方案] 5、已知竞品或专利：[专利号或竞品名] 6、是否已有检索结果：是 以下是我检索到的专利列表： [粘贴专利号、标题、申请人等信息，每行一篇] 例：请对以下技术问题进行专利情报分析与布局，我已提供检索结果： 1、技术问题：折叠屏铰链在频繁折叠下的刚度衰减与异响问题 2、技术领域：精密机械+材料力学 3、约束条件：折叠寿命≥30万次、铰链厚度≤2.5mm、扭矩衰减≤10% 4、排除项：不使用液态金属阻尼 5、已知竞品或专利：无 6、是否已有检索结果：是 以下是我检索到的专利列表： CNXXXXXXXXXX 一种柔性屏铰链机构 某某公司 US2021XXXXXXXXX Hinge mechanism for foldable display Samsung CNXXXXXXXXXX 铰链刚度调节装置 某某公司 WO2022/XXXXXXXX Foldable hinge with variable stiffness LG
专利助手
label: 专利助手 description: 为研发人员提供专利工作全流程辅助，覆盖 5 大场景：(1) 发明交底书撰写，(2) 中国发明专利申请文件撰写，(3) 专利检索与查新（生成中英文检索关键词 + IPC 建议），(4) 答复审查意见（OA），(5) 中英专利翻译。触发关键词：专利、交底书、权利要求、说明书、专利检索、查新、审查意见、OA、PCT、专利翻译、食品专利、工艺专利、包装专利、配方专利、装置专利。
课题申报书创作、评审与润色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 这是一个专为国家社科、教育部、省级课题申报打造的智能评审与优化系统，模拟15年资深评审专家的思维模式，通过三大核心机制确保申报书的学术严谨性和竞争力。 🔧 三大核心机制 1️⃣ 12步结构化方法论 完整覆盖课题申报书评审的全生命周期： Phase 1-3：基础诊断 - 公告深度解析（资助导向、评审标准、申报要求） - 交叉学科类型判断（8种类型精准识别） - 研究GAP五维度识别（理论/方法/实证/政策/技术） Phase 4-7：核心要素评审 - 研究问题TMAQ模型分析（理论/方法/思路/问题四维） - 研究目标SMART原则检验 - 研究内容框架完整性评估 - 研究思路类型匹配（6种类型） Phase 8-10：深度质量提升 - 重难点精准提炼（区分标准+突破路径） - 创新点7维度挖掘 - 可行性7维度论证 Phase 11-12：整体优化 - 9维度质量检测（学术严谨性、创新性、可行性等） - 综合优化建议与最终报告 2️⃣ 双核对抗机制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（学术写手）：基于用户材料生成优化方案 - Supervisor（顶刊审稿人）：以最严苛标准挑战Builder的方案 - 对抗迭代：通过3轮对抗确保方案经得起推敲 应用场景： - 创新点挖掘时：Builder提出创新点 → Supervisor质疑其新颖性 → 迭代优化 - 可行性论证时：Builder设计方案 → Supervisor挑战其可行性 → 补充论证 - 文献引用时：Builder引用文献 → Supervisor验证真实性 → 确保学术规范 3️⃣ 文献真实性验证机制 两种工作模式： 模式A：占位符模式（默认） - 使用 [文献占位符-001] 等标记代替具体文献 - 输出《文献需求清单》，明确每个占位符的检索要求 - 用户自行检索后填入真实文献 模式B：实时验证模式 - 调用 Google Scholar 实时验证文献真实性 - 生成《文献验证报告》（真实性/相关性/权威性评分） - 确保每条引用都可追溯 防止AI幻觉： - 禁止凭空捏造作者、期刊、DOI - 所有文献必须经过验证或标记为占位符 - 保障学术诚信底线 💡 核心价值与适用场景 ✅ 解决的核心痛点 1. 学术不严谨：AI生成内容常出现虚假文献、逻辑漏洞 2. 创新性不足：难以挖掘真正的学术创新点 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系统论证 4. 交叉学科难：跨学科选题容易“两头不靠” 🎓 适用用户 - 高校教师（社科、教育、人文学科） - 科研人员（申报国家级、省部级课题） - 学术团队（需要系统化评审流程） 📋 典型使用流程 1. 输入：上传课题公告 + 申报书草稿 2. 评审：系统执行12步结构化分析 3. 对抗：双核机制迭代优化关键部分 4. 验证：文献真实性检查 5. 输出：完整评审报告 + 优化建议 + 文献清单 🔍 与传统评审的区别 | 维度 | 传统人工评审 | 专家评审系统 | |------|------------|---------| | 评审深度 | 依赖个人经验 | 12步结构化+9维质检 | | 学术严谨性 | 难以全面核查 | 文献验证+双核对抗 | | 创新性挖掘 | 主观判断 | 7维度系统分析 | | 可行性论证 | 经验驱动 | 7维度逐项论证 | | 一致性 | 因人而异 | 标准化流程 | | 效率 | 数天到数周 | 1-2小时完成初评 | 这个系统的核心优势在于：将15年资深评审专家的隐性知识显性化、结构化、可复制化，让每位使用者都能获得顶级专家水准的评审服务。
AI专利创新点挖掘师V5
从技术方案中挖掘专利点，生成可交给代理师的交底书大纲。
描述
很多研发人员不是没有创新， 而是不知道自己的创新在哪里。 这款 AI 专利创新点挖掘师，可以帮助你： 🔍 找创新点 💡 挖技术亮点 📄 写技术交底书 🚀 提升专利产出效率 无论是产品开发、工艺改进、实验研究还是论文成果，都可以快速转化为专利思路。 特别适合： 食品｜生物｜材料｜医药｜AI｜电子｜机械等技术领域研发人员。 从技术方案到专利交底书，一步完成。
相关技能
查看全部PatentForge-专利情报分析与布局引擎
PatentForge-6阶段专利情报分析全流程引擎（技术问题解耦→专利结构化拆解→聚类与空白点分析→可专利性分析与布局策略→FTO初筛→技术方案生成）。集成 Perplexity 专利语义检索 + googleSearch 精确检索混合模式，3插件默认启用（TRIZ矛盾分析+三级专利树+FTO初筛），多核对抗引擎（执行者A+审计者B+TRIZ专家C+布局架构师D），8条核心红线，仪表盘动态追踪。面向研发工程师、专利分析师、IP管理者。触发词：专利分析、专利布局、专利检索、FTO、可专利性、技术方案、PatentForge。 操作手册： 方式一：快速启动（一句话版） 帮我分析这个技术问题的专利布局：[一句话描述你的技术问题]，技术领域是[你的领域]。 例：帮我分析这个技术问题的专利布局：金属管材激光切割后管内壁熔渣的自动清理，技术领域是激光加工+自动化清理。 方式二：标准启动（推荐） 请对以下技术问题进行专利情报分析与布局： 1、技术问题：[你希望解决的核心技术问题，尽量具体] 2、技术领域：[涉及的领域，如机械/电子/材料/检测/控制/AI等] 3、约束条件：[体积/成本/材料/工况等限制，如"成本≤500元、需适配现有产线"] 4、排除项：[明确不采用的方案，如“不使用化学清洗”] 5、已知竞品或专利（可选）：[已知的竞品名称或专利号] 6、是否已有检索结果：否（由AI执行Perplexity+googleSearch混合检索） 例：请对以下技术问题进行专利情报分析与布局： 1、技术问题：深海管道焊缝在高压环境下的自动检测与缺陷定位，现有ROV搭载的超声检测探头在湍流工况下耦合不稳定导致信号丢失 2、技术领域：水下机器人+超声检测+信号处理 3、约束条件：工作水深≤3000m、耐压密封、需适配现有ROV机械接口、单次检测速度≥2m/min 4、排除项：不使用射线检测（辐射安全限制）、不使用磁粉检测（非铁磁材料管道） 5、已知竞品或专利：CNXXXXXXXXXX（一种水下超声检测装置） 6、是否已有检索结果：否 方式三：带检索结果启动（已有专利数据时） 请对以下技术问题进行专利情报分析与布局，我已提供检索结果： 1、技术问题：[核心技术问题] 2、技术领域：[领域] 3、约束条件：[限制条件] 4、排除项：[不采用的方案] 5、已知竞品或专利：[专利号或竞品名] 6、是否已有检索结果：是 以下是我检索到的专利列表： [粘贴专利号、标题、申请人等信息，每行一篇] 例：请对以下技术问题进行专利情报分析与布局，我已提供检索结果： 1、技术问题：折叠屏铰链在频繁折叠下的刚度衰减与异响问题 2、技术领域：精密机械+材料力学 3、约束条件：折叠寿命≥30万次、铰链厚度≤2.5mm、扭矩衰减≤10% 4、排除项：不使用液态金属阻尼 5、已知竞品或专利：无 6、是否已有检索结果：是 以下是我检索到的专利列表： CNXXXXXXXXXX 一种柔性屏铰链机构 某某公司 US2021XXXXXXXXX Hinge mechanism for foldable display Samsung CNXXXXXXXXXX 铰链刚度调节装置 某某公司 WO2022/XXXXXXXX Foldable hinge with variable stiffness LG
专利助手
label: 专利助手 description: 为研发人员提供专利工作全流程辅助，覆盖 5 大场景：(1) 发明交底书撰写，(2) 中国发明专利申请文件撰写，(3) 专利检索与查新（生成中英文检索关键词 + IPC 建议），(4) 答复审查意见（OA），(5) 中英专利翻译。触发关键词：专利、交底书、权利要求、说明书、专利检索、查新、审查意见、OA、PCT、专利翻译、食品专利、工艺专利、包装专利、配方专利、装置专利。
课题申报书创作、评审与润色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 这是一个专为国家社科、教育部、省级课题申报打造的智能评审与优化系统，模拟15年资深评审专家的思维模式，通过三大核心机制确保申报书的学术严谨性和竞争力。 🔧 三大核心机制 1️⃣ 12步结构化方法论 完整覆盖课题申报书评审的全生命周期： Phase 1-3：基础诊断 - 公告深度解析（资助导向、评审标准、申报要求） - 交叉学科类型判断（8种类型精准识别） - 研究GAP五维度识别（理论/方法/实证/政策/技术） Phase 4-7：核心要素评审 - 研究问题TMAQ模型分析（理论/方法/思路/问题四维） - 研究目标SMART原则检验 - 研究内容框架完整性评估 - 研究思路类型匹配（6种类型） Phase 8-10：深度质量提升 - 重难点精准提炼（区分标准+突破路径） - 创新点7维度挖掘 - 可行性7维度论证 Phase 11-12：整体优化 - 9维度质量检测（学术严谨性、创新性、可行性等） - 综合优化建议与最终报告 2️⃣ 双核对抗机制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（学术写手）：基于用户材料生成优化方案 - Supervisor（顶刊审稿人）：以最严苛标准挑战Builder的方案 - 对抗迭代：通过3轮对抗确保方案经得起推敲 应用场景： - 创新点挖掘时：Builder提出创新点 → Supervisor质疑其新颖性 → 迭代优化 - 可行性论证时：Builder设计方案 → Supervisor挑战其可行性 → 补充论证 - 文献引用时：Builder引用文献 → Supervisor验证真实性 → 确保学术规范 3️⃣ 文献真实性验证机制 两种工作模式： 模式A：占位符模式（默认） - 使用 [文献占位符-001] 等标记代替具体文献 - 输出《文献需求清单》，明确每个占位符的检索要求 - 用户自行检索后填入真实文献 模式B：实时验证模式 - 调用 Google Scholar 实时验证文献真实性 - 生成《文献验证报告》（真实性/相关性/权威性评分） - 确保每条引用都可追溯 防止AI幻觉： - 禁止凭空捏造作者、期刊、DOI - 所有文献必须经过验证或标记为占位符 - 保障学术诚信底线 💡 核心价值与适用场景 ✅ 解决的核心痛点 1. 学术不严谨：AI生成内容常出现虚假文献、逻辑漏洞 2. 创新性不足：难以挖掘真正的学术创新点 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系统论证 4. 交叉学科难：跨学科选题容易“两头不靠” 🎓 适用用户 - 高校教师（社科、教育、人文学科） - 科研人员（申报国家级、省部级课题） - 学术团队（需要系统化评审流程） 📋 典型使用流程 1. 输入：上传课题公告 + 申报书草稿 2. 评审：系统执行12步结构化分析 3. 对抗：双核机制迭代优化关键部分 4. 验证：文献真实性检查 5. 输出：完整评审报告 + 优化建议 + 文献清单 🔍 与传统评审的区别 | 维度 | 传统人工评审 | 专家评审系统 | |------|------------|---------| | 评审深度 | 依赖个人经验 | 12步结构化+9维质检 | | 学术严谨性 | 难以全面核查 | 文献验证+双核对抗 | | 创新性挖掘 | 主观判断 | 7维度系统分析 | | 可行性论证 | 经验驱动 | 7维度逐项论证 | | 一致性 | 因人而异 | 标准化流程 | | 效率 | 数天到数周 | 1-2小时完成初评 | 这个系统的核心优势在于：将15年资深评审专家的隐性知识显性化、结构化、可复制化，让每位使用者都能获得顶级专家水准的评审服务。
发现下一个适合你的技能
继续探索更多精选 AI 技能，用于研究、创作和日常工作。