스킬 nature-paper-to-patent
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nature-paper-to-patent

낮은 위험 ⚙️ 외부 명령어🌐 네트워크 접근📁 파일 시스템 액세스

연구 논문을 중국 특허 초안으로 변환

연구 논문을 중국 발명 특허 초안으로 변환하려면 모든 청구항 특징을 원본 증거로 추적하고 수식을 편집 가능한 수학 형식으로 보존해야 합니다. 이 스킬은 증거에 기반한 완전한 중국 특허 출원 패키지를 생성하는 검증 게이트가 포함된 구조화된 워크플로를 제공합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
🥇 85 골드
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Agent용 리소스

AI Agent, 크롤러 또는 스크립트가 전체 페이지 대신 깔끔한 컨텍스트가 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

테스트해 보기

"nature-paper-to-patent" 사용 중입니다. 모델 아키텍처, 손실 함수, 3단계 파이프라인이 포함된 어텐션 기반 결함 검출에 관한 PDF 논문.

예상 결과:

  • 소스 맵(P001-P045), 수식 인벤토리(E001-E008), 도면 인벤토리(F001-F006)가 포함된 구조화된 초안 JSON
  • explicit, inherent, needs-confirmation으로 태그된 20개 이상의 항목이 있는 증거 원장
  • P012, P023, E003에 매핑된 3단계 파이프라인을 다루는 독립 청구항 1
  • 5개의 DOCX 파일: 权利要求书.docx, 说明书.docx, 说明书摘要.docx, 摘要附图.docx, 完整审阅稿.docx
  • 모든 품질 임계값을 통과하는 검증 보고서(evidence_support=5, claim_architecture=5)

"nature-paper-to-patent" 사용 중입니다. 7-9페이지의 수식이 OCR에 의해 부분적으로 손상된 스캔 PDF.

예상 결과:

  • OCR로 확인된 기술 특징만 포함된 청구항 초안
  • [TO CONFIRM: 8페이지의 기호 정체성, 수식 3]으로 표시된 세 개의 수식 슬롯
  • 특정 OCR 불확실성이 포함된 발명자 질문 목록
  • 확인되지 않은 기능에 대한 CLAIM_PLACEHOLDER 경고를 표시하는 검증 보고서

보안 감사

낮은 위험
v1 • 6/24/2026

The static analyzer flagged 291 potential issues across 34 files, but the vast majority are false positives from regex pattern matching on documentation and standard library usage. All 122 'weak cryptographic algorithm' alerts are false positives matching on Python `hashlib` imports for content hashing and on the word 'hash' in regex patterns. The 154 'external_commands' alerts are markdown backtick characters (code formatting) in README and reference files, not actual command execution. The 5 'shutil operations' are legitimate file copying for project workspace initialization. The 1 `subprocess.run` call in build_patent_package.py uses hardcoded script paths with no user input injection vector. No malicious intent, data exfiltration, or unauthorized network activity was found.

34
스캔된 파일
3,051
분석된 줄 수
4
발견 사항
1
총 감사 수
낮은 위험 문제 (1)
Subprocess invocation of companion scripts
build_patent_package.py uses subprocess.run to invoke render_patent_docx.py and render_flowchart_svg.py with arguments derived from user-provided paths. Arguments are validated Path objects, not shell strings, so command injection risk is minimal.
감사자: claude

품질 점수

82
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
65
커뮤니티
88
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

중국 특허를 작성하는 대학 연구자

박사과정 학생이 새로운 결함 검출 알고리즘에 관한 논문을 발표했으며 중국 발명 특허를 출원하려고 합니다. 스킬은 논문을 추출하고, 모든 청구항 특징을 원본 페이지에 매핑하며, 검증된 DOCX 패키지를 생성합니다.

논문-특허 관계를 감사하는 특허 대리인

특허 대리인이 고객의 논문과 기존 등록 특허를 받습니다. 스킬은 양방향 논문-특허 감사를 수행하여 정확한 위치 지정과 함께 논문 전용, 특허 전용, 더 넓은, 더 좁은 청구항 특징을 식별합니다.

공개 분석을 준비하는 R&D 엔지니어

기업 R&D 엔지니어가 기술 보고서와 소스 코드를 보유하고 있습니다. 스킬은 수식 보존 및 증거 기반 지원 상태와 함께 특허 가능한 기여도를 추출하는 공개 분석을 생성합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

기본 PDF에서 중국 특허 초안 작성
paper/main.pdf의 논문을 완전한 중국 발명 특허 출원서로 변환하세요. 알고리즘-소프트웨어 발명 유형으로 전체 초안 모드를 사용하세요. 청구항, 명세서, 요약서, 요약 도면에 대한 개별 DOCX 파일을 생성하세요.
OCR 불확실성이 있는 스캔 PDF
논문은 paper/scanned.pdf에 있는 스캔 PDF이며 OCR 후 일부 수식이 불명확합니다. 확인된 기술 솔루션에 대해서만 청구항 초안을 생성하세요. 불확실한 수식 기호를 추측하지 말고 [TO CONFIRM]으로 표시하세요.
논문-특허 감사 비교
paper/new-method.pdf를 existing-patent/cn-grant-2023.pdf와 비교하세요. 기존 특허의 각 청구항에 대해 논문이 지원을 제공하는지 확인하세요. 항목을 정확한 위치 지정과 함께 논문 전용, 특허 전용, 특허-더 넓음, 특허-더 좁음으로 레이블을 지정하세요.
소스 코드와 도면이 혼합된 프로젝트
작업 공간에는 논문 PDF, supplementary/source-code/의 보충 소스 코드, source-figures/의 소스 도면이 포함되어 있습니다. 혼합 프로젝트 모드를 사용하세요. C 접두사가 붙은 소스 ID로 코드 파생 증거를 포함하고 알고리즘 의사코드를 명세서에 보존하세요.

모범 사례

  • 관련 없는 참조 파일을 로드하지 않도록 프래그먼트를 로드하기 전에 감지된 source_format, task_mode, invention_type 축을 항상 명시하세요
  • 모든 청구항 특징을 증거로 추적할 수 있도록 안정적인 소스 ID(P001, E001, F001, C001)를 초안 작성 전에 생성하세요
  • 구조화된 초안을 채운 후 validate_patent_draft.py를 실행하고 최종 패키지를 구축하기 전에 모든 ERROR 결과를 해결하세요
  • 청구항을 깔끔하고 법적으로 방어 가능하게 유지하기 위해 불확실한 콘텐츠를 공식 청구항 외부에 [TO CONFIRM: 특정 질문]으로 레이블을 지정하세요

피하기

  • 전체 소스 맵을 먼저 구축하지 않고 논문 초록이나 기여 목록에서 직접 특허 출원서를 작성하지 마세요
  • 지원되지 않는 기능(status=unsupported)을 공식 청구항에 포함하지 마세요; 제외하거나 발명자와 확인해야 합니다
  • DOCX 출력에서 일반 LaTeX 문자열을 가시 수식으로 사용하지 마세요; 편집 가능성을 위해 항상 네이티브 Office Math로 렌더링하세요
  • 발명자, 소유권 또는 출판일을 추론하지 마세요; 이는 명시적인 인간 확인 및 법적 검토가 필요합니다

자주 묻는 질문

스킬이 지원하는 입력 형식은 무엇인가요?
스킬은 네 가지 source_format 값을 지원합니다: 선택 가능한 텍스트 PDF, 스캔 PDF(OCR 플래그), 붙여넣은 텍스트, 보충 코드 및 도면이 있는 혼합 프로젝트. manifest.yaml의 감지 로직이 올바른 프래그먼트로 라우팅합니다.
스킬이 출원된 특허 출원서를 생성하나요?
아니요. 출력은 발명자 및 특허 전문가 검토를 위한 작성 보조 도구입니다. SKILL.md에 특허성 의견, 침해 의견 또는 출원 보증이 아니라고 명시되어 있습니다.
DOCX 출력에서 수식은 어떻게 처리되나요?
핵심 수식은 math_to_omml.py를 사용하여 LaTeX에서 네이티브 Office Math(OMML)로 변환되어 Word에서 완전히 편집 가능합니다. 스킬은 모든 수식에 LaTeX 소스, 소스 ID, 기호 정의 및 기술적 역할이 있는지 검증합니다.
검증 스크립트는 무엇을 확인하나요?
validate_patent_draft.py는 소스 ID 형식, 청구항 번호 연속성, 증거-청구항 매핑, 수식 적용 범위, 도면 정렬, 품질 점수 임계값 및 금지된 별칭 사용을 확인합니다. 보고서 파일과 함께 ERROR 또는 WARNING 결과를 반환합니다.
스킬이 논문을 기존 특허와 비교할 수 있나요?
예. paper-patent-audit 작업 모드를 사용하세요. 스킬은 논문과 기존 특허에 대한 별도의 소스 맵을 생성한 다음 논문 전용, 특허 전용, 특허-더 넓음, 특허-더 좁음과 같은 레이블이 있는 양방향 특징 테이블을 구축합니다.
어떤 Python 의존성이 필요하나요?
스킬은 latex2mathml(>=3.77.0), Pillow(>=10.0.0), pypdf(>=4.0.0), python-docx(>=1.1.0)이 필요합니다. 이는 requirements.txt에 나열되어 있으며 PDF 텍스트 추출, 수식 변환, 이미지 처리 및 DOCX 생성을 다룹니다.