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latex-posters
87创建 LaTeX 科研海报
科研海报在 LaTeX 中很难排版，也很难为印刷进行校对。此技能提供模板、布局指导和 PDF 检查，帮助制作符合会议要求的海报。
设计与创意 查看
技能 uspto-database
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uspto-database
内容修订 r2 中风险 🌐 网络访问🔑 环境变量⚙️ 外部命令
搜索 USPTO 专利和商标
手动进行 USPTO 研究需要使用多个系统和查询格式。此技能为专利和商标分析提供引导式搜索、辅助客户端和参考工作流。
支持: Claude Codex Code(CC)
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "uspto-database" from https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-uspto-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“uspto-database”。 搜索 2024 年期间由 Example Corporation 受让的机器学习专利。
预期结果:
- 搜索条件：机器学习、Example Corporation、2024 年 1 月 1 日至 12 月 31 日。
- 结果列出专利号、标题、授权日期、受让人、发明人和 CPC 分类。
- 最终说明会标明缺失的摘要、引文或分页限制。
正在使用“uspto-database”。 查询商标序列号 87654321。
预期结果:
- 商标：EXAMPLE MARK
- 状态：已注册
- 摘要包括申请日期、注册号、所有人记录、商品、服务以及近期审查流程事件（如有）。
正在使用“uspto-database”。 审查申请号 16123456 的审查流程历史。
预期结果:
- 当前状态和申请日期首先显示。
- 时间线列出审查意见、申请人答复、授权事件和放弃申请指标。
- 分析报告非最终驳回、最终驳回、审查意见总数和预计审查周期。
安全审计
中风险v9 • 2026/7/23 打开版本化报告
The skill performs expected outbound HTTPS requests to documented USPTO and PatentsView services using a user-provided API key. No embedded credentials, shell execution, reconnaissance, or prompt injection were found. The trademark CLI can expose an API key through command history or process listings.
8
已扫描文件
2,721
分析行数
14
复核项
0
已忽略误报
已确认安全问题 (1)
中
API Key Can Be Exposed Through Command-Line Arguments
The trademark client accepts --api-key, which can expose the secret in shell history and process listings. The environment-variable path avoids this exposure.
The option directly accepts the USPTO API key and passes it into the client. Command-line arguments commonly remain visible to local history and process inspection.
能力复核项 (14)
这些是真实的本地能力，对此技能可能是预期行为，因此需要复核，但不会按已确认恶意行为计分。
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=headers)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=headers)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=headers)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
HTTP client library
return self._request("patent", query, fields, sort, options)
The runtime path performs outbound HTTPS and sends the user-provided key with query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
HTTP client library
result = self._request("patent", query, fields)
The runtime path performs outbound HTTPS and sends the user-provided key with query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.post(url, headers=self.headers, json=data)
The runtime path performs outbound HTTPS and sends the user-provided key with query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=self.headers)
The runtime path performs outbound HTTPS and sends the user-provided key with query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=self.headers)
The runtime path performs outbound HTTPS and sends the user-provided key with query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.post(url, headers=headers, json=query)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.get(url, headers=headers)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
低
Python HTTP libraries
assign_resp = requests.get(assign_url, headers={"X-Api-Key": api_key})
The example performs outbound HTTPS when followed, sending the user-provided key and query data to a fixed documented service. This is intended but genuine network egress.
风险因素
🌐 网络访问 (44)
references/additional_apis.md:173 references/additional_apis.md:185 references/additional_apis.md:170 references/additional_apis.md:181 references/patentsearch_api.md:214 references/patentsearch_api.md:176 references/patentsearch_api.md:197 references/trademark_api.md:116 references/trademark_api.md:233 references/trademark_api.md:40 references/trademark_api.md:113 references/trademark_api.md:230 scripts/patent_search.py:45 scripts/patent_search.py:114 scripts/patent_search.py:136 scripts/patent_search.py:70 scripts/patent_search.py:10 scripts/patent_search.py:27 scripts/trademark_client.py:55 scripts/trademark_client.py:58 scripts/trademark_client.py:76 scripts/trademark_client.py:79 scripts/trademark_client.py:10 scripts/trademark_client.py:26 scripts/trademark_client.py:27 scripts/trademark_client.py:258 SKILL.md:165 SKILL.md:408 SKILL.md:432 SKILL.md:516 SKILL.md:37 SKILL.md:48 SKILL.md:67 SKILL.md:146 SKILL.md:397 SKILL.md:405 SKILL.md:428 SKILL.md:515 SKILL.md:579 SKILL.md:580 SKILL.md:581 SKILL.md:582 SKILL.md:585 SKILL.md:586
🔑 环境变量 (50)
references/additional_apis.md:56 references/additional_apis.md:168 references/additional_apis.md:171 references/additional_apis.md:179 references/additional_apis.md:182 references/additional_apis.md:295 references/additional_apis.md:300 references/additional_apis.md:303 references/additional_apis.md:312 references/additional_apis.md:319 references/additional_apis.md:322 references/additional_apis.md:325 references/additional_apis.md:328 references/additional_apis.md:331 references/additional_apis.md:334 references/additional_apis.md:342 references/additional_apis.md:347 references/additional_apis.md:355 references/additional_apis.md:356 references/additional_apis.md:357 references/patentsearch_api.md:14 references/patentsearch_api.md:177 references/patentsearch_api.md:199 references/trademark_api.md:26 references/trademark_api.md:111 references/trademark_api.md:114 references/trademark_api.md:123 references/trademark_api.md:147 references/trademark_api.md:228 references/trademark_api.md:231 references/trademark_api.md:240 references/trademark_api.md:263 references/trademark_api.md:265 references/trademark_api.md:288 references/trademark_api.md:290 references/trademark_api.md:311 references/trademark_api.md:321 scripts/patent_search.py:36 scripts/patent_search.py:36 scripts/patent_search.py:13 scripts/patent_search.py:29 scripts/patent_search.py:34 scripts/patent_search.py:36 scripts/patent_search.py:37 scripts/patent_search.py:38 scripts/patent_search.py:41 scripts/trademark_client.py:36 scripts/trademark_client.py:36 scripts/trademark_client.py:13 scripts/trademark_client.py:29
⚙️ 外部命令 (50)
SKILL.md:37 SKILL.md:42 SKILL.md:48 SKILL.md:70-72 SKILL.md:72-78 SKILL.md:78-79 SKILL.md:79-80 SKILL.md:80-91 SKILL.md:91-103 SKILL.md:103-106 SKILL.md:106-108 SKILL.md:108-111 SKILL.md:111-113 SKILL.md:113-116 SKILL.md:116-118 SKILL.md:118-121 SKILL.md:121-123 SKILL.md:123-129 SKILL.md:129-137 SKILL.md:137-143 SKILL.md:143-167 SKILL.md:167-171 SKILL.md:171 SKILL.md:172 SKILL.md:173 SKILL.md:174 SKILL.md:175 SKILL.md:177 SKILL.md:181-182 SKILL.md:182-183 SKILL.md:183-184 SKILL.md:184-185 SKILL.md:185 SKILL.md:186-187 SKILL.md:187-188 SKILL.md:188 SKILL.md:192-207 SKILL.md:207-209 SKILL.md:209-214 SKILL.md:214-226 SKILL.md:226-229 SKILL.md:229-234 SKILL.md:234-237 SKILL.md:237-247 SKILL.md:247-250 SKILL.md:250-260 SKILL.md:260-266 SKILL.md:266-274 SKILL.md:274-288 SKILL.md:288-303
审计者: codex 查看审计历史 →
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分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据，不判断该 Skill 是否安全。
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https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-uspto-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-uspto-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
davila7. (2026). uspto-database security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database/audits/9BibTeX 引用
@techreport{davila7-davila7-uspto-database-2026,
author = {davila7},
title = {uspto-database security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "uspto-database security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-uspto-database/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-uspto-database:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
2 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 使用量更高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 高 68
架构
85
可维护性
87
内容
70
社区
78
规范符合性
你能构建什么
执行现有技术检索
搜索专利摘要和分类，然后审查匹配的标题、受让人、日期和引文。
审查审查流程历史
检查申请状态、交易代码、审查意见、授权、驳回和审查周期。
监控商标记录
检查商标状态、注册详情、所有人、商品、服务和审查流程事件。
试试这些提示
查询单个专利
查找 USPTO 专利 {patent_number}。总结其标题、授权日期、发明人、受让人、摘要、分类和可用引文。搜索技术领域
搜索从 {start_date} 到 {end_date} 期间与 {keywords} 相关的已授权专利。返回最相关的结果，包括标题、日期、受让人和 CPC 代码。评估商标
审查商标 {serial_or_registration_number}。报告其当前状态、申请和注册日期、所有人信息、商品、服务及近期审查流程事件。分析知识产权组合
分析 {organization} 的 USPTO 知识产权组合。在可用情况下结合专利、审查流程、商标、转让、引文、PTAB 和诉讼数据。将已验证记录与不可用来源分开。最佳实践
- 将 USPTO 密钥存储在 USPTO_API_KEY 环境变量中，并避免在命令行中暴露密钥。
- 在增加结果数量前，先通过日期、分类和所需字段缩小搜索范围。
- 在最新的 USPTO 记录中验证重要发现，并记录检索日期。
避免
- 不要将宽泛的关键词搜索视为完整的现有技术或清查意见。
- 不要在提示词、脚本、笔记本或版本控制中硬编码 API 密钥。
- 不要在没有速率限制、缓存和分页控制的情况下运行大型组合查询。
常见问题
此技能需要 USPTO API 密钥吗？
是，随附的 PatentSearch 和 TSDR 客户端需要。使用这些脚本前，请设置 USPTO_API_KEY。
它能按发明人或受让人搜索专利吗？
是。专利辅助工具支持按发明人、受让人、关键词、日期范围和 CPC 分类进行搜索。
它能审查专利审查历史吗？
可以，通过 uspto-opendata-python PEDS 库实现。包装器可以检索交易记录、审查意见、状态和基本审查流程计数。
它能按名称搜索商标吗？
不能。随附的 TSDR 客户端按序列号或注册号检索记录，而不是按自由文本商标名称检索。
它提供法律结论吗？
不能。它整理公开的 USPTO 数据和研究工作流，但不提供法律建议或清查意见。
转让、PTAB 和诉讼搜索是否已完整实现？
不能。该技能记录工作流和示例，但随附的辅助脚本并未实现所有引用的 API。
开发者详情
作者
davila7许可证
MIT
Skillstore 修订
r2
版本提示
作者未声明版本。
引用
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
维护新鲜度
2026/7/25
使用量
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85Analyze One Scientific Paper as an Evidence Card
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83创建 Nature 风格的论文 PPTX 幻灯片
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研究人员常常需要在时间压力下，将信息密集的论文整理成清晰的幻灯片。此技能可将论文转换为中文 PPTX 演示文稿，包含以证据为导向的结构、精选图表、演讲者备注和 QA 检查。
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83运行 BioGeoBEARS 生物地理学分析
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系统发育生物地理学工作流可能难以格式化和复现。此技能可验证输入、准备 BioGeoBEARS 脚本，并指导在 R 中进行模型比较。
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