专利审查答复指南patent-disclosure-skill 为何检索失败也能出草稿【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skill写给新手的一句话总结patent-disclosure-skill的审查答复模块模式 D采用「标签检索 可选向量检索」的混合设计——向量模型没配、超时、报错都不影响主流程系统会自动降级回退到标签过滤照样能生成一份可供人审的审查意见答复草稿。先说痛点审查意见一来经验在哪找收到第一次审查意见通知书OA你要做的其实是三件事翻旧案、对法条、想策略。但你的历史答复散落在 PDF、聊天记录和脑子里临时抱佛脚效率极低。patent-disclosure-skill 把这条链路自动化了入库历史通知书与答复自动脱敏写入 Obsidian 案例库并打上法条、缺陷类型等标签检索对新通知书先做标签过滤若启用了向量模型再叠加本地轻量向量相似度检索相当于外挂一套属于自己的 RAG 知识库成稿交大模型逐条起草意见陈述落盘为时间戳草稿人审后才递交。整个流程细则见 prompts/oa/respond_office_action.md运行时路径约定见 docs/oa/README.md。标签检索按法条与缺陷精准过滤始终可用每个案例入库时会按 references/schemas/oa_case.schema.yaml 打上结构化 frontmatterstatutes引用法条、defect_types创造性/清楚性等缺陷、patent_type、domain、tags。检索时tools/oa/search_cases.py 支持--statute、--defect、--domain、--tag等过滤参数。它的过滤逻辑写在 tools/oa/store.py 的_filter_case_ids中而且有个「保底」细节若过滤后一个都没命中会自动放宽到全库取 Top-K见 tools/oa/store.py保证永远有结果可用。这意味着哪怕你的标签打得不够细草稿链路也不会断。向量检索可选的增强项而非必需品向量检索在本技能中是默认关闭的增强能力底层是本地 sqlite-vec 向量库data/oa_vectors.sqlite案例按 chunk 分块入库检索时做 KNN 排序。启用与关闭都很轻量# 跳过向量只用标签默认友好路径 python tools/oa/config.py skip-vector # 或配置 embedding 模型写入文档目录Key 单独存 secrets python tools/oa/config.py set --preset zhipu --api-key sk-... python tools/oa/config.py selftest配置模板种子在 docs/oa/embedding.config.yaml默认vector_enabled: false换模型后需人工确认再重建索引python tools/oa/rebuild_vectors.py --confirm。关键设计三种检索状态失败自动回退打开 tools/oa/search_cases.py 会看到输出里的retrieval_mode只有三种取值状态含义vector向量可用KNN 命中标签先过滤tags_only未启用向量或强制仅标签tags_fallback向量超时/报错自动降级标签检索关键就一句话原文约束向量超时/失败时不得中断用标签结果继续生成草稿。同时 tools/oa/store.py 中的search()在向量表异常、chunk 为空等所有分支上也都兜底到search_by_tags——双保险检索这一步永远不会把流程卡死。每条命中结果还会附带diff字段法条、缺陷、领域与查询的逐字段差异提示模型在草稿中写清楚「为何可参考 差异在哪」而不是生搬硬套。五分钟跑通最小演练案例仓库自带一套虚构且已脱敏的极简样例2 篇历史案 1 份待答复通知书结构如下详见 examples/example_oa_response/README.mdcases/history/hist-inventiveness-clamp.md创造性缺陷 修改后授权cases/history/hist-clarity-connector.md清楚性缺陷 仅意见陈述pending/oa_notice_pending.md卡扣装配结构的待答复通知书冒烟三步走python tools/oa/config.py skip-vector python tools/oa/ingest_case.py -i examples/example_oa_response/cases/history/hist-inventiveness-clamp.md --skip-redact python tools/oa/search_cases.py --query-file examples/example_oa_response/pending/oa_notice_pending.md \ --defect inventiveness --statute 专利法第22条第3款 --top-k 3或直接对 Agent 说一句「审查答复先入库cases/再用pending/oa_notice_pending.md出草稿向量可跳过」即可。常见误区与避坑清单❌必须配向量才能用向量纯属增强skip-vector后标签检索照样出草稿中途想开也随时能开并重建索引。❌草稿可直接递交产出只是草稿引用历史案时须附case_id与差异说明必须人审后再递交。❌让 Agent 瞎编引用案例库为空时流程只输出提纲 策略选项明确禁止假装引用历史案。✅扫描件几乎无字工具会提示extracted_text_too_short换可复制文字的 PDF 或先 OCR也不要让用户手抄通知书。小结patent-disclosure-skill 的审查答复模块把「标签检索」做成地基、「向量检索」做成可选楼层地基永远在场楼层坏了不影响使用——这正是它失败也能出草稿的答案。想深入了解推荐两条路径交底书与解读总入口 SKILL.md审查答复工具与配置 tools/oa/README.md若案例库想配合 Obsidian 看板与关联图谱使用安装指南见 docs/obsidian-setup-guide.md。【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
