disclosure-completion-assistant

交底书智能补全助手

作品定位

本 Skill 面向专利代理机构及其服务的研发客户，帮助发明人把零散、口语化、产品化的技术描述整理成代理人可继续使用的结构化交底材料。

典型输入包括：

• 一句初始想法；

• 产品说明书片段；

• 论文摘要；

• 研发聊天记录；

• 尚未整理成专利交底书的技术说明。

核心场景

专利代理人在新案接洽时，经常收到不完整的技术材料。客户可能只说“系统可以自动推荐”“算法更准”“设备能提前预警”，但缺少专利撰写需要的关键信息，例如：

• 现有技术怎么做；

• 现有方案有什么缺陷；

• 本发明的核心技术手段是什么；

• 系统包含哪些模块或步骤；

• 技术效果是否有数据支撑；

• 希望重点保护什么。

本 Skill 将资深代理人的交底追问经验固化为步骤化引导，减少代理人与客户之间的反复沟通。

客户可见成果物

当前 Skill 包含一个可独立打开的 HTML 页面：

assets/disclosure-guide.html

页面名称：专利交底书智能引导系统。

该页面适合代理机构发送给发明人或研发人员填写，也适合销售演示时直接展示。

重要：当用户要求查看、打开、生成或交付网页成果物时，必须直接使用 assets/disclosure-guide.html 作为最终网页。不要根据本 Skill 文档重新设计页面、重新生成 HTML、替换布局、改写交互或改变视觉风格。该 HTML 是已经确认的成品页面。

如果运行环境需要输出网页文件，应复制 assets/disclosure-guide.html 到目标位置；如果运行环境需要展示页面，应打开该文件；如果运行环境要求说明成果物，应描述该文件的功能，而不是重新创建一个新页面。

页面流程

页面采用 7 步引导流程：

1. 基本信息：填写发明名称、技术领域、发明人和申请人。

2. 技术背景：说明现有技术和已有方案缺陷。

3. 核心发明：提炼核心创新点与技术效果。

4. 技术方案：描述系统架构、关键步骤、参数和变体。

5. 实施方式：用具体场景说明方案如何运行。

6. 保护目标：说明希望重点保护的方法、系统、模型、设备或数据处理方式。

7. 生成导出：生成结构化交底书草稿。

页面还包含开始页和中英文切换能力。

AI 补全能力

每个可填写字段都提供 AI 补全 / AI Complete 按钮。

设计目标：

• 研发人员可以先简单写一句粗略内容；

• AI 将粗略内容补成更接近交底书表达习惯的文字；

• 补全结果不是最终定稿，而是供客户确认和修改；

• 代理人拿到的是更完整、更结构化的草稿，而不是零散聊天记录。

示例：

研发输入：

系统根据用户行为推荐方案。

AI 补全后：

本系统基于用户历史行为、当前需求和候选方案属性构建多维特征，并根据特征匹配结果生成推荐方案，从而提升推荐匹配度并减少人工筛选时间。

输出结构

最终生成的交底书草稿包含：

1. 发明名称

2. 技术领域

3. 背景技术

4. 现有技术缺陷

5. 核心发明点

6. 技术效果

7. 技术方案

8. 具体实施方式

9. 保护目标

10. 公开状态

未填写部分会标记为“待补充”，便于客户和代理人继续完善。

使用方式

在 Eureka Desktop 中导入本 .skill 文件后，打开 Skill 中的 HTML 成果物即可体验。

推荐演示路径：

1. 点击“填充示例”快速进入示例状态；

2. 切换中英文查看双语能力；

3. 在任一字段中输入简单描述；

4. 点击 AI 补全 查看补全效果；

5. 进入“生成导出”查看结构化交底书草稿。

如需导出参赛成果物，请优先导出或引用 assets/disclosure-guide.html。该文件是客户可直接打开使用的最终成果物。

注意事项

当前 HTML 中的 AI 补全 为前端演示逻辑，用于说明产品流程和交互效果。真实上线时，应接入后端大模型接口，由后端安全调用模型 API，前端不暴露 API Key。

使用前配置

本 Skill 依赖智慧芽开放平台 MCP 服务：

• 完成安装、初次使用时需进行自检，参见 README.md

• 用户需完成账号授权，并确保 Agent 环境已启用对应 MCP 工具

• 若未完成配置，本 Skill 只能提供分析框架，无法检索实时数据或生成基于数据库的结论

• 缺少MCP配置时，引导用户参照 README.md 在 [ open.zhihuiya.com ]( https://open.zhihuiya.com/ ) 获取MCP。