AI專利創新點挖掘師V5
從技術方案中挖掘專利點，生成可交給代理師的交底書大綱。
描述
很多研發人員不是沒有創新， 而是不知道自己的創新在哪裡。 這款 AI 專利創新點挖掘師，可以幫助你： 🔍 找創新點 💡 挖技術亮點 📄 寫技術交底書 🚀 提升專利產出效率 無論是產品開發、工藝改進、實驗研究還是論文成果，都可以快速轉化為專利思路。 特別適合： 食品｜生物｜材料｜醫藥｜AI｜電子｜機械等技術領域研發人員。 從技術方案到專利交底書，一步完成。
相關技能
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PatentForge-專利情報分析與佈局引擎
PatentForge-6階段專利情報分析全流程引擎（技術問題解耦→專利結構化拆解→聚類與空白點分析→可專利性分析與佈局策略→FTO初篩→技術方案生成）。整合 Perplexity 專利語意檢索 + googleSearch 精確檢索混合模式，3個外掛預設啟用（TRIZ矛盾分析+三級專利樹+FTO初篩），多核對抗引擎（執行者A+審計者B+TRIZ專家C+佈局架構師D），8條核心紅線，儀表板動態追蹤。面向研發工程師、專利分析師、IP管理者。觸發詞：專利分析、專利佈局、專利檢索、FTO、可專利性、技術方案、PatentForge。 操作手冊： 方式一：快速啟動（一句話版） 幫我分析這個技術問題的專利佈局：[一句話描述你的技術問題]，技術領域是[你的領域]。 例：幫我分析這個技術問題的專利佈局：金屬管材雷射切割後管內壁熔渣的自動清理，技術領域是雷射加工+自動化清理。 方式二：標準啟動（推薦） 請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局： 1、技術問題：[你希望解決的核心技術問題，盡量具體] 2、技術領域：[涉及的領域，如機械/電子/材料/檢測/控制/AI等] 3、約束條件：[體積/成本/材料/工況等限制，如「成本≤500元、需適配現有產線」] 4、排除項：[明確不採用的方案，如「不使用化學清洗」] 5、已知競品或專利（可選）：[已知的競品名稱或專利號] 6、是否已有檢索結果：否（由AI執行Perplexity+googleSearch混合檢索） 例：請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局： 1、技術問題：深海管道焊縫在高壓環境下的自動檢測與缺陷定位，現有ROV搭載的超音波檢測探頭在湍流工況下耦合不穩定導致訊號遺失 2、技術領域：水下機器人+超音波檢測+訊號處理 3、約束條件：工作水深≤3000m、耐壓密封、需適配現有ROV機械介面、單次檢測速度≥2m/min 4、排除項：不使用射線檢測（輻射安全限制）、不使用磁粉檢測（非鐵磁材料管道） 5、已知競品或專利：CNXXXXXXXXXX（一種水下超音波檢測裝置） 6、是否已有檢索結果：否 方式三：帶檢索結果啟動（已有專利資料時） 請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局，我已提供檢索結果： 1、技術問題：[核心技術問題] 2、技術領域：[領域] 3、約束條件：[限制條件] 4、排除項：[不採用的方案] 5、已知競品或專利：[專利號或競品名] 6、是否已有檢索結果：是 以下是我檢索到的專利列表： [貼上專利號、標題、申請人等資訊，每行一篇] 例：請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局，我已提供檢索結果： 1、技術問題：摺疊螢幕鉸鏈在頻繁摺疊下的剛度衰減與異響問題 2、技術領域：精密機械+材料力學 3、約束條件：摺疊壽命≥30萬次、鉸鏈厚度≤2.5mm、扭矩衰減≤10% 4、排除項：不使用液態金屬阻尼 5、已知競品或專利：無 6、是否已有檢索結果：是 以下是我檢索到的專利列表： CNXXXXXXXXXX 一種柔性螢幕鉸鏈機構 某某公司 US2021XXXXXXXXX Hinge mechanism for foldable display Samsung CNXXXXXXXXXX 鉸鏈剛度調節裝置 某某公司 WO2022/XXXXXXXX Foldable hinge with variable stiffness LG
專利助手
label: 專利助手 description: 為研發人員提供專利工作全流程輔助，覆蓋 5 大場景：(1) 發明交底書撰寫，(2) 中國發明專利申請文件撰寫，(3) 專利檢索與查新（生成中英文檢索關鍵詞 + IPC 建議），(4) 答覆審查意見（OA），(5) 中英專利翻譯。觸發關鍵詞：專利、交底書、權利要求、說明書、專利檢索、查新、審查意見、OA、PCT、專利翻譯、食品專利、工藝專利、包裝專利、配方專利、裝置專利。
課題申請書創作、評審與潤色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 這是一個專為國家社科、教育部、省級課題申請打造的智能評審與優化系統，模擬15年資深評審專家的思維模式，透過三大核心機制確保申請書的學術嚴謹性和競爭力。 🔧 三大核心機制 1️⃣ 12步結構化方法論 完整覆蓋課題申請書評審的全生命週期： Phase 1-3：基礎診斷 - 公告深度解析（資助導向、評審標準、申請要求） - 交叉學科類型判斷（8種類型精準識別） - 研究GAP五維度識別（理論/方法/實證/政策/技術） Phase 4-7：核心要素評審 - 研究問題TMAQ模型分析（理論/方法/思路/問題四維） - 研究目標SMART原則檢驗 - 研究內容框架完整性評估 - 研究思路類型匹配（6種類型） Phase 8-10：深度品質提升 - 重難點精準提煉（區分標準+突破路徑） - 創新點7維度挖掘 - 可行性7維度論證 Phase 11-12：整體優化 - 9維度品質檢測（學術嚴謹性、創新性、可行性等） - 綜合優化建議與最終報告 2️⃣ 雙核對抗機制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（學術寫手）：基於用戶材料生成優化方案 - Supervisor（頂刊審稿人）：以最嚴苛標準挑戰Builder的方案 - 對抗迭代：透過3輪對抗確保方案經得起推敲 應用場景： - 創新點挖掘時：Builder提出創新點 → Supervisor質疑其新穎性 → 迭代優化 - 可行性論證時：Builder設計方案 → Supervisor挑戰其可行性 → 補充論證 - 文獻引用時：Builder引用文獻 → Supervisor驗證真實性 → 確保學術規範 3️⃣ 文獻真實性驗證機制 兩種工作模式： 模式A：佔位符模式（預設） - 使用 [文獻佔位符-001] 等標記代替具體文獻 - 輸出《文獻需求清單》，明確每個佔位符的檢索要求 - 用戶自行檢索後填入真實文獻 模式B：即時驗證模式 - 調用 Google Scholar 即時驗證文獻真實性 - 生成《文獻驗證報告》（真實性/相關性/權威性評分） - 確保每條引用都可追溯 防止AI幻覺： - 禁止憑空捏造作者、期刊、DOI - 所有文獻必須經過驗證或標記為佔位符 - 保障學術誠信底線 💡 核心價值與適用場景 ✅ 解決的核心痛點 1. 學術不嚴謹：AI生成內容常出現虛假文獻、邏輯漏洞 2. 創新性不足：難以挖掘真正的學術創新點 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系統論證 4. 交叉學科難：跨學科選題容易「兩頭不靠」 🎓 適用用戶 - 高校教師（社科、教育、人文學科） - 科研人員（申請國家級、省部級課題） - 學術團隊（需要系統化評審流程） 📋 典型使用流程 1. 輸入：上傳課題公告 + 申請書草稿 2. 評審：系統執行12步結構化分析 3. 對抗：雙核機制迭代優化關鍵部分 4. 驗證：文獻真實性檢查 5. 輸出：完整評審報告 + 優化建議 + 文獻清單 🔍 與傳統評審的區別 | 維度 | 傳統人工評審 | 專家評審系統 | |------|------------|---------| | 評審深度 | 依賴個人經驗 | 12步結構化+9維質檢 | | 學術嚴謹性 | 難以全面核查 | 文獻驗證+雙核對抗 | | 創新性挖掘 | 主觀判斷 | 7維度系統分析 | | 可行性論證 | 經驗驅動 | 7維度逐項論證 | | 一致性 | 因人而異 | 標準化流程 | | 效率 | 數天到數週 | 1-2小時完成初評 | 這個系統的核心優勢在於：將15年資深評審專家的隱性知識顯性化、結構化、可複製化，讓每位使用者都能獲得頂級專家水準的評審服務。
AI專利創新點挖掘師V5
從技術方案中挖掘專利點，生成可交給代理師的交底書大綱。
描述
很多研發人員不是沒有創新， 而是不知道自己的創新在哪裡。 這款 AI 專利創新點挖掘師，可以幫助你： 🔍 找創新點 💡 挖技術亮點 📄 寫技術交底書 🚀 提升專利產出效率 無論是產品開發、工藝改進、實驗研究還是論文成果，都可以快速轉化為專利思路。 特別適合： 食品｜生物｜材料｜醫藥｜AI｜電子｜機械等技術領域研發人員。 從技術方案到專利交底書，一步完成。
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PatentForge-6階段專利情報分析全流程引擎（技術問題解耦→專利結構化拆解→聚類與空白點分析→可專利性分析與佈局策略→FTO初篩→技術方案生成）。整合 Perplexity 專利語意檢索 + googleSearch 精確檢索混合模式，3個外掛預設啟用（TRIZ矛盾分析+三級專利樹+FTO初篩），多核對抗引擎（執行者A+審計者B+TRIZ專家C+佈局架構師D），8條核心紅線，儀表板動態追蹤。面向研發工程師、專利分析師、IP管理者。觸發詞：專利分析、專利佈局、專利檢索、FTO、可專利性、技術方案、PatentForge。 操作手冊： 方式一：快速啟動（一句話版） 幫我分析這個技術問題的專利佈局：[一句話描述你的技術問題]，技術領域是[你的領域]。 例：幫我分析這個技術問題的專利佈局：金屬管材雷射切割後管內壁熔渣的自動清理，技術領域是雷射加工+自動化清理。 方式二：標準啟動（推薦） 請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局： 1、技術問題：[你希望解決的核心技術問題，盡量具體] 2、技術領域：[涉及的領域，如機械/電子/材料/檢測/控制/AI等] 3、約束條件：[體積/成本/材料/工況等限制，如「成本≤500元、需適配現有產線」] 4、排除項：[明確不採用的方案，如「不使用化學清洗」] 5、已知競品或專利（可選）：[已知的競品名稱或專利號] 6、是否已有檢索結果：否（由AI執行Perplexity+googleSearch混合檢索） 例：請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局： 1、技術問題：深海管道焊縫在高壓環境下的自動檢測與缺陷定位，現有ROV搭載的超音波檢測探頭在湍流工況下耦合不穩定導致訊號遺失 2、技術領域：水下機器人+超音波檢測+訊號處理 3、約束條件：工作水深≤3000m、耐壓密封、需適配現有ROV機械介面、單次檢測速度≥2m/min 4、排除項：不使用射線檢測（輻射安全限制）、不使用磁粉檢測（非鐵磁材料管道） 5、已知競品或專利：CNXXXXXXXXXX（一種水下超音波檢測裝置） 6、是否已有檢索結果：否 方式三：帶檢索結果啟動（已有專利資料時） 請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局，我已提供檢索結果： 1、技術問題：[核心技術問題] 2、技術領域：[領域] 3、約束條件：[限制條件] 4、排除項：[不採用的方案] 5、已知競品或專利：[專利號或競品名] 6、是否已有檢索結果：是 以下是我檢索到的專利列表： [貼上專利號、標題、申請人等資訊，每行一篇] 例：請對以下技術問題進行專利情報分析與佈局，我已提供檢索結果： 1、技術問題：摺疊螢幕鉸鏈在頻繁摺疊下的剛度衰減與異響問題 2、技術領域：精密機械+材料力學 3、約束條件：摺疊壽命≥30萬次、鉸鏈厚度≤2.5mm、扭矩衰減≤10% 4、排除項：不使用液態金屬阻尼 5、已知競品或專利：無 6、是否已有檢索結果：是 以下是我檢索到的專利列表： CNXXXXXXXXXX 一種柔性螢幕鉸鏈機構 某某公司 US2021XXXXXXXXX Hinge mechanism for foldable display Samsung CNXXXXXXXXXX 鉸鏈剛度調節裝置 某某公司 WO2022/XXXXXXXX Foldable hinge with variable stiffness LG
專利助手
label: 專利助手 description: 為研發人員提供專利工作全流程輔助，覆蓋 5 大場景：(1) 發明交底書撰寫，(2) 中國發明專利申請文件撰寫，(3) 專利檢索與查新（生成中英文檢索關鍵詞 + IPC 建議），(4) 答覆審查意見（OA），(5) 中英專利翻譯。觸發關鍵詞：專利、交底書、權利要求、說明書、專利檢索、查新、審查意見、OA、PCT、專利翻譯、食品專利、工藝專利、包裝專利、配方專利、裝置專利。
課題申請書創作、評審與潤色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 這是一個專為國家社科、教育部、省級課題申請打造的智能評審與優化系統，模擬15年資深評審專家的思維模式，透過三大核心機制確保申請書的學術嚴謹性和競爭力。 🔧 三大核心機制 1️⃣ 12步結構化方法論 完整覆蓋課題申請書評審的全生命週期： Phase 1-3：基礎診斷 - 公告深度解析（資助導向、評審標準、申請要求） - 交叉學科類型判斷（8種類型精準識別） - 研究GAP五維度識別（理論/方法/實證/政策/技術） Phase 4-7：核心要素評審 - 研究問題TMAQ模型分析（理論/方法/思路/問題四維） - 研究目標SMART原則檢驗 - 研究內容框架完整性評估 - 研究思路類型匹配（6種類型） Phase 8-10：深度品質提升 - 重難點精準提煉（區分標準+突破路徑） - 創新點7維度挖掘 - 可行性7維度論證 Phase 11-12：整體優化 - 9維度品質檢測（學術嚴謹性、創新性、可行性等） - 綜合優化建議與最終報告 2️⃣ 雙核對抗機制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（學術寫手）：基於用戶材料生成優化方案 - Supervisor（頂刊審稿人）：以最嚴苛標準挑戰Builder的方案 - 對抗迭代：透過3輪對抗確保方案經得起推敲 應用場景： - 創新點挖掘時：Builder提出創新點 → Supervisor質疑其新穎性 → 迭代優化 - 可行性論證時：Builder設計方案 → Supervisor挑戰其可行性 → 補充論證 - 文獻引用時：Builder引用文獻 → Supervisor驗證真實性 → 確保學術規範 3️⃣ 文獻真實性驗證機制 兩種工作模式： 模式A：佔位符模式（預設） - 使用 [文獻佔位符-001] 等標記代替具體文獻 - 輸出《文獻需求清單》，明確每個佔位符的檢索要求 - 用戶自行檢索後填入真實文獻 模式B：即時驗證模式 - 調用 Google Scholar 即時驗證文獻真實性 - 生成《文獻驗證報告》（真實性/相關性/權威性評分） - 確保每條引用都可追溯 防止AI幻覺： - 禁止憑空捏造作者、期刊、DOI - 所有文獻必須經過驗證或標記為佔位符 - 保障學術誠信底線 💡 核心價值與適用場景 ✅ 解決的核心痛點 1. 學術不嚴謹：AI生成內容常出現虛假文獻、邏輯漏洞 2. 創新性不足：難以挖掘真正的學術創新點 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系統論證 4. 交叉學科難：跨學科選題容易「兩頭不靠」 🎓 適用用戶 - 高校教師（社科、教育、人文學科） - 科研人員（申請國家級、省部級課題） - 學術團隊（需要系統化評審流程） 📋 典型使用流程 1. 輸入：上傳課題公告 + 申請書草稿 2. 評審：系統執行12步結構化分析 3. 對抗：雙核機制迭代優化關鍵部分 4. 驗證：文獻真實性檢查 5. 輸出：完整評審報告 + 優化建議 + 文獻清單 🔍 與傳統評審的區別 | 維度 | 傳統人工評審 | 專家評審系統 | |------|------------|---------| | 評審深度 | 依賴個人經驗 | 12步結構化+9維質檢 | | 學術嚴謹性 | 難以全面核查 | 文獻驗證+雙核對抗 | | 創新性挖掘 | 主觀判斷 | 7維度系統分析 | | 可行性論證 | 經驗驅動 | 7維度逐項論證 | | 一致性 | 因人而異 | 標準化流程 | | 效率 | 數天到數週 | 1-2小時完成初評 | 這個系統的核心優勢在於：將15年資深評審專家的隱性知識顯性化、結構化、可複製化，讓每位使用者都能獲得頂級專家水準的評審服務。
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