摆脱专利撰写内耗！OpenCode/Hermes 自动产出专利交底书（含安装和演示）

前言

"写专利交底书"这件事，曾经让多少技术人崩溃过？

你花三个月写了一个精妙的调度系统，代码提交、文档归档、甚至 PPT 汇报都搞定了------但专利代理人说："这个技术点不够清晰，系统框图呢？流程图呢？现有技术对比呢？"

于是你开始了第二轮崩溃：翻遍国知局网站手动查新，打开 Word 画 Mermaid 图再截图粘贴，反复和代理人来回修改......一个交底书，拖成了两周的拉锯战。

这个 Skill 想做的，就是把这摊事交给 AI Agent。

patent-disclosure-skill 是一个面向中国专利场景的 Agent Skill，它不只是"帮你写文档"------而是从项目代码和文档中自动扫描技术点 、联网国知局查新 、生成带系统框图的交底书 、自检逻辑闭环 ，甚至支持多轮迭代修订追溯。你只需告诉它"帮我看看这个项目的专利点"，剩下的，它自己跑完。

原理

这个 Skill 的核心不是"一个大 prompt 生成全文"，而是按 AgentSkills 规范编排了一条完整的专利生产流水线，把交底书写作拆解为可迭代、可验证、可回退的 9 步工作流：

1. 项目扫描（Project Scan）

Agent 优先读取项目中的 .docx、.pptx 和代码文件，自动将 Office 文档转为 Markdown 后扫描，提取技术背景、核心模块和潜在创新点。

2. 专利点挖掘（Patent Points Analyzer）

不是直接生成，而是先讨论候选专利点------哪些算创新？哪些只是常规实现？多个技术点能否融合？这一步决定了后续交底书的质量天花板。

3. 查新检索（Prior Art Search）

优先直连国知局公布公告站 （epub.cnipa.gov.cn），用 Playwright 爬取真实专利数据；若异常或无结果，自动降级到 WebSearch（Google 学术 / Patents）。查新结果直接写入交底书第一章"现有技术"。

4. 交底书构建（Disclosure Builder）

基于脱敏模板，自动生成 Mermaid 系统框图与流程图 （通过 mermaid_render.py 渲染为 PNG），并输出 可直接给代理人修改的 .docx 文件 。交付文件按 {案件名}_{YYYYMMDDHHmmss} 命名，避免版本混乱。

5. 自检闭环（Self Check）

独立运行 disclosure_self_check.md，检查逻辑一致性、公式与参数匹配、权利要求支撑度------自检结果不写入正文，只作为 Agent 内部修正依据。

6. 迭代与追溯（Iteration）

支持"合并补充"和"纠正纠错"两种模式，每次迭代另存新文件 ，同时追加 交底书修订对话记录.md。你随时可以回溯：第三版改了什么？为什么改？

安装和配置

执行git clone https://github.com/handsomestWei/patent-disclosure-skill.git ~/.agents/skills/patent-disclosure-skill

~/.agents/skills/没有的话可以执行mkdir ~/.agents/skills/创建，然后在：~/.config/opencode/opencode.jsonc写入并保存，然后建议重启opencode再查看

bash 复制代码

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "skills": {
    "paths": ["~/.agents/skills"]
  }
}

先执行cd ~/.agents/skills/patent-disclosure-skill进入目录，然后执行uv python pin 3.10指定python版本（注意这个方法需要先安装uv），再执行uv venv创建虚拟环境，并执行source .venv/bin/activate激活虚拟环境，执行uv pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple安装Office 转换、交底书相关 Python 包

可选执行uv pip install -r tools/requirements-cnipa.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple和uv run playwright install chromium安装与国知局查新（epub.cnipa.gov.cn）相关的爬虫和数据表的python包和playwright对应的浏览器，执行cd tools/再执行npm install