litigation-risk-monitor
涉诉专利风险监测与同族扩展分析技能。触发场景：用户提供目标申请人名单（1～N 个，中英文均可），希望自动检索这些申请人名下的涉诉专利，做 INPADOC 同族扩展，结合 Patsnap legal 模块与 web.search 公开诉讼信息双向交叉，输出同族基础分析（地域/技术点/法律状态/审查历史）、诉讼时间线（含涉案专利号）、涉诉案件深度分析（原被告/案号/进程/争议焦点/抗辩/结果）、核心发明人近 3 年延伸分析，并生成单一 HTML 报告 + 结构化 JSON/CSV 附件，给出地域风险、应诉预警、趋势预测三维结论。不适用于：单件专利新颖性/创造性分析（路由 novelty-check / non-obviousness-check）、纯 FTO 法律意见、无申请人名单的开放式情报、与"涉诉专利同族 + 诉讼案件 + 发明人趋势"无关的一般性问答。
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- v1.0.0
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- 最近更新
- 2026-07-02
关于
涉诉专利风险监测与同族扩展分析技能。触发场景：用户提供目标申请人名单（1～N 个，中英文均可），希望自动检索这些申请人名下的涉诉专利，做 INPADOC 同族扩展，结合 Patsnap legal 模块与 web.search 公开诉讼信息双向交叉，输出同族基础分析（地域/技术点/法律状态/审查历史）、诉讼时间线（含涉案专利号）、涉诉案件深度分析（原被告/案号/进程/争议焦点/抗辩/结果）、核心发明人近 3 年延伸分析，并生成单一 HTML 报告 + 结构化 JSON/CSV 附件，给出地域风险、应诉预警、趋势预测三维结论。不适用于：单件专利新颖性/创造性分析（路由 novelty-check / non-obviousness-check）、纯 FTO 法律意见、无申请人名单的开放式情报、与"涉诉专利同族 + 诉讼案件 + 发明人趋势"无关的一般性问答。
文件列表 9
SKILL.md
| Key | Value |
|---|---|
| name | litigation-risk-monitor |
| description | 涉诉专利风险监测与同族扩展分析技能。触发场景：用户提供目标申请人名单（1～N 个，中英文均可），希望自动检索这些申请人名下的涉诉专利，做 INPADOC 同族扩展，结合 Patsnap legal 模块与 web.search 公开诉讼信息双向交叉，输出同族基础分析（地域/技术点/法律状态/审查历史）、诉讼时间线（含涉案专利号）、涉诉案件深度分析（原被告/案号/进程/争议焦点/抗辩/结果）、核心发明人近 3 年延伸分析，并生成单一 HTML 报告 + 结构化 JSON/CSV 附件，给出地域风险、应诉预警、趋势预测三维结论。不适用于：单件专利新颖性/创造性分析（路由 novelty-check / non-obviousness-check）、纯 FTO 法律意见、无申请人名单的开放式情报、与"涉诉专利同族 + 诉讼案件 + 发明人趋势"无关的一般性问答。 |
litigation-risk-monitor — 涉诉专利风险监测 v10（target-centric 报告模板）
触发条件
用户给出 目标申请人名单 （1～N 个，中英文均可），并希望对其名下专利做 涉诉风险监测 / 同族风险扩展 / 诉讼案件梳理 / 发明人趋势分析 。
关键词信号：涉诉专利、专利诉讼监测、同族风险、INPADOC 同族、原被告分析、应诉预警、发明人近 3 年布局。
不适用
单件专利新颖性 / 创造性分析 → 路由
novelty-check/non-obviousness-check。纯 FTO 法律意见、专利无效检索 → 走专门的 FTO / 无效流程。
无申请人名单的开放式技术情报、产品调研 → 走通用检索或其它技能。
输入契约
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
assignees | ✅ | 目标申请人列表（=被监测主体 target），中英文均可 |
inventor_lookback_years | ❌ | 发明人近期检索回溯年限，默认 3 |
family_scope | ❌ | 同族范围，默认 inpadoc |
max_litigated_per_assignee | ❌ | 每个申请人最多分析的涉诉专利数，默认 30 |
主体口径 ：报告中第一个
assignees元素视为"被监测主体（target）"，所有统计卡片、章节标题、NAV tab、战略建议措辞 必须以 target 为主语 ；其它公司一律以"对手 / 原告 / 被告"等中性角色出现， 严禁 出现"<对手公司>涉诉专利"、"<对手公司>反诉专利"等以对手为维度的章节标题。
执行流程（全自动，不中途确认）
Step 1 — 涉诉专利初筛
1a — PatSnap MCP + web.search 双路初筛
对每个
assignee调用patent.search：search_strategy=["filter"]，filters.assignees=[assignee]，在返回结果中按法律事件含 litigation/诉讼/lawsuit/infringement 字段做候选筛选。同时用
web.search查询"<assignee>" patent litigation lawsuit 诉讼 专利做交叉确认。合并两路结果，按
pn去重，保存到内存变量litigated_patents[]。对每件
litigated_patents[i]标注target_role ∈ {"defendant","plaintiff","co_party"}：target 在该案为被起诉方 →
defendanttarget 在该案为起诉/反诉/主张方 →
plaintiff其它（共同申请人、第三人等）→
co_party
1b — 新闻专利号识别与补充
对 Step 1a 的全部 web.search 返回内容识别：
ZL格式 （如
ZL202110123456.7）：提取纯数字作申请号检索CN格式 （如
CN211719631U）：直接作公开号用patent.fetch获取 去重合并：已存在→来源升级为"patsnap+web_news"；仅新闻→source="web_news"加入列表。
Step 2 — 同族扩展 + 深度分析
2a — 同族扩展
对每件涉诉专利调用
patent.fetch(keys=[pn], key_type="pn", module=["basic","legal","family"], include_structured=true, include_images=true)从返回结构中提取：同族成员列表（pn/authority/legal_status/application_date/grant_date）、第一张摘要图片URL、legal关键事件
同时提取
patent_id，用于生成超链接⚠️ patent_id 必须从 patent.fetch 返回结构中提取，严禁伪造或使用任何占位UUID
2b — 摘要附图下载（⚠️ 必须完成）
使用 Python 脚本（调用 scripts/orchestrator.py 中的 fetch_abstract_image_b64）：
对每件涉诉专利，传入
pn和 Step 2a 获取的签名图片URL下载图片到
@skill_workspace/outputs/images/<pn>_fig1.png，同时返回 base64 字符串将 base64 字符串保存在内存变量，Step 8 写 HTML 时直接内嵌到
src="data:image/png;base64,..."失败时 base64 留空，HTML中显示
<div class="no-img">暂无摘要附图</div>
2c — 权利要求对比
对 CN/US/EP 各取1件代表性同族专利，读取独立权利要求，比较保护范围/保护重点/技术覆盖差异。
保存内存变量： claim_comparison[] 含 pn/authority/protection_scope/protection_focus/tech_coverage_notes
2d — 地域布局分析
基于同族成员 authority 统计，分析主要布局国家、有效/审中/失效分布，识别潜在风险地域。
保存内存变量： geo_analysis（300字以上文字）、 geo_risk_by_authority[]（含 authority/family_count/active_count/pending_count/risk_level/reason）
2e — 法律状态与审查历史
从 patent.fetch 的 legal 模块，提取每件涉诉专利及关键同族的关键审查节点。
保存内存变量： legal_detail[] 含 pn/authority/legal_status/grant_date/expiry_date/key_events[]
Step 3 — 诉讼时间线构建
收集所有诉讼事件，每个事件包含：date/title/description/event_type/patents /amount/court/case_no/result/result_type。按日期升序排列，保存 litigation_timeline[]。
Step 4 — 涉诉案件深度梳理
提取：原告/被告/案号/法院/起诉日/当前进程/争议焦点/审理结果/关键节点。每条事实挂 [S#] 来源标记。保存 cases[]。
Step 5 — 核心发明人延伸分析
聚合同族
inventors，取 TOP-10，保存core_inventors[]对每位发明人查近3年申请量（按年统计），保存
yearly_stats[]（year/count）归纳近3年主要技术布局点（3～8个方向），保存
tech_focus_list[]（tech/patent_count/representative_pn/representative_url）
Step 6 — 三维结论合成
地域风险 ：基于
geo_risk_by_authority，逐地域给出风险评级+建议，保存geo_litigation_risk[]应诉预警 ：不少于800字完整段落，覆盖争议点/被告策略/攻防博弈/态势研判/建议行动，保存
litigation_alert_summary趋势预测 ：基于近3年申请内容，总结技术布局趋势（200字以上）+ 重点方向列表 + 短/中/长期预测，保存
trend_forecast
Step 8 — HTML报告生成（⚠️ 核心步骤，严格遵守 v3 模板）
⚠️ 严禁调用 render_report.py 进行渲染
绝对不要 ：
生成 JSON 数据文件然后调用
render_report.py渲染使用 Jinja2 模板
调用任何 Python 渲染脚本生成 HTML
✅ 正确做法：Agent 直接将收集到的真实数据写入 HTML
使用 files.begin_write → 多次 files.append（每次约4000字节）→ files.finish_write 写入：
@skill_workspace/outputs/<target简称>_litigation_risk_report.html核心原则 ：HTML 中的每一个数据点（专利号、标题、日期、分析文字、base64图片等）都必须是前面各步骤收集到的 真实数据 ，直接硬编码进 HTML 字符串。不得出现任何占位符如 【占位符】 或 {{ variable }}。
🎯 v3 主体口径规则（必须遵守）
target = 第一个 assignees 元素 = 被监测主体 。整份 HTML 报告的视角必须以 target 为主语：
| 维度 | ❌ 旧版（以对手为维度，禁止） | ✅ v3（以 target 为主体，必须） |
|---|---|---|
| NAV tab | 宁德时代涉诉专利 中创新航反诉专利 | <target>涉诉专利（合并为一个 tab） |
| 章节标题 | ⚔️ 宁德时代起诉专利（原告方·N件） 🛡️ 中创新航反诉专利（被告方·N件） | ⚖️ <target>涉诉专利（共 N 件） |
| 内部小标题 | 以"原告方/被告方"做章节级标题 | 一、<target>作为被告的涉诉专利（N 件） 二、<target>作为原告主张的涉诉专利（N 件） |
| 统计卡片 | <对手>起诉专利数 <target>反诉专利数 | <target>被诉专利数 <target>主张专利数 |
| 战略建议措辞 | <target>反诉专利 | <target>主张专利 |
严禁 ：
NAV、
<h1>/<h2>/<h3>标题、section-header中出现以对手公司名为主语的章节标题（如"<对手>起诉专利"、"<对手>诉讼专利"）统计卡片的
stat-label出现"<对手>起诉专利数"等以对手为主语的口径
允许 ：
在执行总结、案件背景叙事、诉讼时间线事件描述、深度分析正文中，可以客观提及对手作为原告/被告的事实——这是事实陈述，不是"以对手为维度的章节"。
HTML报告章节写法规范
报告使用以下固定 CSS 头部（直接复制写入 append sequence=1）：
尾部固定 JS（写入最后一个 append）：
v3 NAV 模板（target-centric，固定 7 个 tab）
⚠️ NAV 中 不得 出现以对手公司名为主语的 tab（如"宁德时代涉诉专利"、"<对手>起诉专利"）。涉诉专利 tab 始终只有一个，主语始终是 target。
⚠️ 专利超链接格式（严格执行）
所有专利公开号超链接必须使用以下格式：
有 patentId 时 （从
patent.fetch返回结果中提取，⚠️ 严禁伪造或使用任何占位UUID）：plaintext https://analytics.zhihuiya.com/patent-view/abst'figures/?_type=query&source_type=search_result&rows=100&patentId=<真实patentId>无 patentId 时 （降级，仅在 patent.fetch 确实未返回 patentId 时使用）：
plaintext https://analytics.zhihuiya.com/search?q=<公开号>patentId 获取方式 ：调用
patent.fetch(keys=[pn], key_type="pn", include_structured=true)后，从返回的structured.basic或顶层字段中提取patentId/patent_id。验证 ：写入 HTML 前，确认每个 patentId 均为 patent.fetch 实际返回值，格式为标准 UUID（含连字符，共36字符），例如
d5044ca4-876a-4e5a-9968-977050522a51。
章节具体写法（每章直接写真实数据，无占位符）
第0章：执行总结（⚠️ 必须写在 h1 标题之后、stat-panel 之前）
要求 ：三段式，总字数不少于500字，段落之间逻辑递进，全部基于本轮收集的真实数据。
第一段（案件背景与核心争议） ：介绍涉诉双方基本情况、诉讼缘起、涉及的核心专利技术领域、专利权属与核心争议的技术焦点，以及双方在市场上的竞争关系背景。字数不少于180字。
第二段（诉讼进展与关键转折） ：按时间顺序梳理主要诉讼节点，包括起诉时间、法院、索赔金额、一审/二审结果、专利无效宣告结果、反诉情况等重大转折事件。字数不少于180字。
第三段（风险研判与战略建议） ：基于同族布局、地域风险、技术趋势，给出综合风险评级（高/中/低），并提出3～5项具体可操作的战略建议（措辞以 target 为主语，例如"强化对 target 主张专利的权利稳定性维护"， 不要写成"反诉专利" ）。字数不少于140字。
第1章：概览（统计面板 + 三级映射）
v3 统计卡片必须以 target 为主语 ，标准 4 卡口径（数字根据真实数据填）：
⚠️ 禁用的旧 stat-label：
<对手>起诉专利数、<target>反诉专利数。一律改为<target>被诉专利数、<target>主张专利数。
第3章：诉讼时间线（⚠️ 每个节点必须包含涉案专利号）
第4章：[target] 涉诉专利详情（⚠️ v3：合并为单一 SECTION，以 target 为主体）
v3 必须采用以下结构 ——一个 section，一个 section-header，内部用两个轻量 <h4> 小标题分组（不要并列两个 section）：
⚠️ 严禁 写成两个并列的 section，例如：
❌
<div class="section"><div class="section-header">⚔️ <对手>起诉专利（原告方·N件）</div>...</div>+<div class="section"><div class="section-header">🛡️ <target>反诉专利（被告方·N件）</div>...</div>✅ 一个 section，header 文案 =
[target]涉诉专利（共 N 件），内部用<h4>小标题分组。
第6章：核心发明人（⚠️ 包含真实统计图和技术点列表）
第7章：三维结论
第8章：汇总列表
自检清单（写完 HTML 后必须逐项核对）
写完 HTML 后，使用 files.grep 对生成文件做以下正则检查， 任一项命中即必须修订 ：
| # | 正则 | 含义（命中即违规） | ||
|---|---|---|---|---|
| 1 | `<对手公司名>(起诉 | 涉诉 | 诉讼)专利 出现在class="nav" 或/ / /section-header` 内 | NAV/章节标题以对手为主语 |
| 2 | (反诉专利) 出现在 stat-label 或 exec-summary 内 | v3 已统一为"主张专利" | ||
| 3 | <对手>起诉专利数 出现在 stat-label 内 | 统计卡片以对手为主语 | ||
| 4 | 出现 【.*】 或 \{\{.*\}\} | 残留占位符 | ||
| 5 | patentId=[^&"']* 不是合法 UUID（36字符含连字符） | 伪造 patentId |
通过自检后再交付。
计数语义守则
matched_total是查询范围内的命中总数，returned_count是当页样本。报告中展示分布图/表格时，必须写明"样本范围"与"查询过滤条件"。
来源标注
[S#]Patsnap patent.search / patent.fetch（注明 pn 与模块）[S#]web.search / web_fetch（注明 URL 与命中片段）冲突时双源并列展示
关键脚本
scripts/orchestrator.py：图片下载/base64转换工具函数（fetch_abstract_image_b64(pn, image_url)）scripts/render_report.py： CSS/JS参考文件，不调用其渲染函数scripts/config.py：默认参数
失败回退
Patsnap legal 为空 → 标注
[web_only]，仅基于 web.search 证据同族扩展失败 → HTML中显示"同族扩展失败"
摘要附图失败 →
<div class="no-img">暂无摘要附图</div>应诉预警数据不足 → 尽力生成，标注"基于现有公开信息，部分内容待核实"
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。