方法 B：Exa.ai（语义）

# 示例：语义搜索类似发明
curl -X POST 'https://api.exa.ai/search' \
  -H "x-api-key: ${EXA_API_KEY}" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{ "query": "augmented reality gesture recognition hand tracking", "type": "neural", "numResults": 10, "includeDomains": ["patents.google.com"] }'

从 API 结果中提取：

• 专利 ID 和标题
• 公开日期
• 关键权利要求和技术方案
• 申请人和申请日期

步骤 2.3：WebSearch 备用方案（当 API 不可用时使用）

当 API 密钥不可用时，自动使用 Claude 的 WebSearch 工具：

• 使用 WebSearch 工具查找相关专利和技术信息
• 查询格式："[用户的发明描述] 现有技术 专利 检索 对比分析"
• 示例：WebSearch("[具体技术概念] 现有技术 专利 2025")

步骤 2.4：并行网络搜索

无论 API 是否可用，都执行网络搜索以收集全面的背景信息：

1. 具体专利：按技术概念搜索详细的专利信息
2. 技术实现：搜索解决方案在实践中的工作原理
3. 行业标准：搜索相关的技术标准和规范
4. 学术研究：搜索相关技术的最新研究论文
5. 现有产品：搜索商业产品对比和评测

搜索查询模式（根据发明定制）：

• "[用户的具体技术概念] vs [类似概念] 专利"
• "[用户的解决方案方法] 实施 挑战 与 方法"
• "[领域] 技术标准 与 要求 2025"
• "近期研究 [用户的技术概念] 学术论文"
• "[用户的解决方案类别] 商业 实施 对比"

步骤 2.5：新颖性分析

综合 API 和网络搜索结果：

1. 对比：将用户的想法与 3-5 个最相关的专利进行对比
2. 现有技术识别：识别最接近的现有技术
3. 区别特征：确定区别技术特征
4. 新颖性空白：注意任何潜在的新颖性空白或空白领域
5. 可行性检查：根据实施来源确认技术可行性

输出：包含新颖性评估的全面现有技术分析。

第三阶段：生成申请表

目标：起草完整的专利申请文件。

操作：

1. 结构设置：遵循 template.md 中指定的确切格式
2. 语言精确性：使用 reference.md 中的正式中文专利术语
3. 实施例创建：设计至少 3 个不同的具体实施方式： * 变化数据流（推送/拉取，同步/异步） * 变化触发条件（基于时间、基于事件、基于阈值） * 变化架构（单体式、分布式、边缘-云）
4. 新颖性阐述：清晰陈述相对于现有解决方案的创新点
5. 完整性检查：确保所有必需部分都存在

输出：准备提交的完整中文专利申请表。

支持文件

参考本目录中的以下文件以获取详细规范：

• template.md — 专利申请格式的完整结构模板
• reference.md — API 端点文档、中文专利术语标准和语言惯例
• examples.md — 高质量的专利申请示例

质量原则

关键要求：

• 可授权性：专注于技术方案，而非抽象概念
• 精确性：避免模糊的市场营销术语；使用 reference.md 中的精确技术描述
• 诚实性：在"其他"部分明确列出潜在缺陷和替代方案
• 完整性：所有必需部分必须存在且内容充实

语言惯例：

• 使用 reference.md 中定义的正式中文专利术语
• 避免使用产品名称、UI 术语、品牌名称和口语表达
• 应用标准专利短语，如"一种..."、"用于..."、"其特征在于..."

每周安装数

157

代码仓库

fradser/dotclaude

GitHub 星标数

463

首次出现

2026年1月22日

安全审计

Gen Agent Trust HubPassSocketWarnSnykWarn

安装于

opencode144

gemini-cli139

codex137

github-copilot129

cursor125

kimi-cli121