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uspto-database

USPTOの特許・商標データを公式レコード検索、PatentSearchクエリ、TSDRチェック、譲渡データ検索、再現可能なIP調査ログの記録に活用するためのスキル。米国特許商標庁の公式記録が必要なタスクに使用します。

uspto-database とは?

USPTO Database (uspto-database) スキルは、AIエージェント(Claude Code, Cursor, Codex等)が米国特許商標庁の公式データベースにアクセスし、特許・商標の検索、ステータス確認、ファイルラッパーや譲渡履歴の取得を効率的に行うためのワークフローを提供します。このスキルは、USPTOが提供する複数のAPI(PatentSearch、TSDR、Open Data Portalなど)を統合的に活用し、再現可能な研究ログの記録を促進します。ユーザーはAPIキーを環境変数で安全に管理し、公式ソースを優先して利用することで、信頼性の高い情報を取得できます。出力には検索日時やクエリ内容を含むログテーブルが自動生成され、二次ソースの利用時には明示的にラベル付けされます。法的な助言は提供せず、あくまでデータ収集と記録の検証を目的としています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/scientific-db-uspto-database

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ドキュメント

USPTOデータベース

このスキルは、米国特許商標庁の公式特許または商標記録が必要なタスクに使用します。

使用すべき場合

  • 登録特許または公開前出願の検索。
  • 特許出願ステータス、ファイルラッパーデータ、譲渡情報、公開審査経過の確認。
  • 商標ステータス、文書、譲渡履歴の確認。
  • 再現可能な先行技術調査、ポートフォリオ調査、知的財産状況調査ログの構築。
  • USPTO記録とGoogle Patents、Lens.org、Semantic Scholar、企業特許ページなどの二次ツールとの比較。

法的なアドバイスを提供するためにこのスキルを使用しないでください。これはデータ収集と記録検証のワークフローとして扱ってください。

ソースの選択

まず公式のUSPTOまたはUSPTOがサポートするインターフェースを優先します:

  • オープンデータポータル(ODP):移行されたUSPTOデータセットとAPIの現在の拠点。
  • 特許ファイルラッパー:公開特許出願の書誌データとファイルラッパー記録。
  • PatentSearch API:登録特許と公開前出願データセット用のPatentsView検索API。
  • TSDRデータAPI:商標ステータスと文書の取得。
  • 特許・商標譲渡検索:所有権移転記録。
  • ODP内のPTABデータ:特許審判委員会の手続き。

二次ソースは便宜的な索引としてのみ使用します。答えが重要な場合は、公式記録をクロスチェックしてください。

認証とシークレット

多くのUSPTO APIフローではAPIキーが必要です。キーは環境変数またはシークレットマネージャーに保存し、コミットされたファイルや転記された会話録には絶対に含めないでください。

一般的な環境変数名:

export USPTO_API_KEY="..."
export PATENTSVIEW_API_KEY="..."

PatentSearchでは、X-Api-Keyヘッダーでキーを送信します。TSDRでは、現在のUSPTO API Managerの指示とレート制限ガイダンスに従ってください。

PatentSearchワークフロー

トレンド、発明者、権利者、分類、日付、ポートフォリオのスライスに関する質問には、PatentSearchを使用して広範な特許および公開前出願検索を行います。

ワークフロー:

  1. 現在のPatentSearchリファレンスまたはSwagger UIからエンドポイントを特定します。
  2. 明示的なフィルターを含むJSONクエリを作成します。
  3. 分析に必要なフィールドのみを要求します。
  4. 決定論的にソートおよびページネーションします。
  5. エンドポイント、クエリ本文、日付、データの最新性に関する注記、結果数を記録します。

Pythonリクエストのスケルトン:

import os
import requests

API_KEY = os.environ["PATENTSVIEW_API_KEY"]
BASE = "https://search.patentsview.org/api/v1"

payload = {
    "q": {
        "_and": [
            {"patent_date": {"_gte": "2024-01-01"}},
            {"assignees.assignee_organization": {"_text_any": ["Google", "Alphabet"]}},
        ]
    },
    "f": ["patent_id", "patent_title", "patent_date"],
    "s": [{"patent_date": "desc"}],
    "o": {"per_page": 100, "page": 1},
}

response = requests.post(
    f"{BASE}/patent/",
    headers={"X-Api-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
    json=payload,
    timeout=30,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

クエリを再利用する前に、現在のエンドポイント名、フィールドパス、リクエストパラメータ、APIキーの利用可能性を稼働中のPatentSearchドキュメントで確認してください。

商標/TSDRワークフロー

商標ケースのステータス、文書、画像、所有者履歴、または審査イベントが必要な場合はTSDRを使用します。

ワークフロー:

  1. シリアル番号または登録番号を正規化します。
  2. 現在のTSDR APIの指示と必要なAPIキーヘッダーを確認します。
  3. まずステータスを取得し、必要な場合のみ文書を取得します。
  4. PDF、ZIP、マルチケースダウンロードのより低いレート制限を尊重します。
  5. 出力に検索日とシリアル/登録識別子を記録します。

大規模な商標取得の場合は、公開ページのスクリーンスクレイピングではなく、文書化されたバルクデータフローを優先します。

ファイルラッパーと審査経過

出願ステータス、トランザクション履歴、審査文書については:

  • ODP特許ファイルラッパー検索から開始します。
  • 利用可能な場合は正確な識別子(出願番号、公開番号、特許番号、当事者名)を使用します。
  • 記録が登録特許、公開前出願、または係属出願のいずれであるかを記録します。
  • 文書の日付とステータスを引用する前に、記録詳細ページとクロスチェックします。

譲渡ワークフロー

特許または商標の所有権について:

  1. 利用可能な場合は特許/出願/登録番号、譲渡人、譲受人、またはリール/フレームで公式譲渡データを検索します。
  2. 譲渡証文、実行日、記録日、当事者を記録します。
  3. 譲渡記録と現在の法的所有権の結論を区別します。
  4. 所有権が重要な場合は、弁護士または専門分野のレビューのために結果にフラグを付けます。

再現可能な出力

すべてのUSPTO調査パスにはログテーブルを含める必要があります:

| ソース | 検索日 | 識別子/クエリ | フィルター | 結果数 | 注記 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PatentSearch | 2026-05-11 | `assignee=Alphabet AND date>=2024` | patentエンドポイント | 118 | 実行前にAPIドキュメント確認済み |
| TSDR | 2026-05-11 | `serial=90000000` | ステータスのみ | 1 | APIキーフロー、文書一括取得なし |

最終報告書では、以下を分離します:

  • 公式記録の事実
  • 推論による分析
  • 二次ソースの一致結果
  • 未解決のギャップまたは法的レビューが必要な記録

レビューチェックリスト

  • 最初に公式のUSPTOまたはUSPTOがサポートするソースを使用しましたか?
  • コードを実行する前に現在のエンドポイント名とフィールド名を確認しましたか?
  • APIキーはファイル、シェル履歴、出力ログから除外されていますか?
  • クエリログには検索日と正確なリクエスト形状が含まれていますか?
  • レート制限は尊重されていますか?
  • 法的な結論は避けられているか、明示的にエスカレーションされていますか?
  • 二次ソースは二次ソースとしてラベル付けされていますか?

参考情報

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル