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uspto-database

USPTO特許・商標データを公式記録検索、PatentSearchクエリ、TSDR確認、譲渡データ、再現可能なIP調査ログに活用するためのワークフロー。米国特許商標庁(USPTO)システムからの公式記録が必要なタスクで使用します。

uspto-database とは?

このスキルは、USPTOデータベースを活用した特許・商標調査を効率的かつ再現可能に行うためのワークフローを提供します。公式USPTOシステム(Open Data Portal、PatentSearch API、TSDR Data APIなど)を優先的に使用し、特許・商標のステータス確認、譲渡履歴、ファイルラッパー(審査経過)の検索を支援します。また、調査の都度、使用したエンドポイント、クエリ、日付、結果件数などをログとして記録することで、再現性を確保します。このスキルは、Cursor、Codex、Claude CodeなどのAIエージェントで使用することを想定しており、APIキーの安全な管理(環境変数やシークレットマネージャー)とレート制限の順守を徹底します。法律上のアドバイスは提供せず、あくまでデータ収集と記録確認のワークフローとして機能します。二次情報源(Google Patents、Lens.orgなど)は利便性のための索引として使い、重要な結論は必ず公式記録とクロスチェックすることを推奨します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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、タスクで米国特許商標庁(USPTO)システムからの公式米国特許または商標記録が必要な場合に使用します。

使用タイミング

  • 登録特許または特許公開公報の検索。
  • 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、書類、譲渡履歴の確認。
  • 再現可能な先行技術、ポートフォリオ、またはIPランドスケープ調査ログの作成。
  • 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。

このスキルを法律アドバイスの提供に使用しないでください。データ収集と記録確認のワークフローとして扱ってください。

ソースの選択

まずは公式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。

  • Open Data Portal (ODP): 移行されたUSPTOデータセットとAPIの現在の拠点。
  • Patent File Wrapper: 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: 登録特許および特許公開公報データセット向けPatentsView検索API。
  • TSDR Data API: 商標ステータスと書類の取得。
  • Patent and Trademark Assignment Search: 所有権譲渡記録。
  • PTAB data in ODP: 特許審判部(PTAB)の手続き。

二次ソースは利便性のための索引としてのみ使用します。答えが重要な場合は、公式記録で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貼り付けられたトランスクリプトには決して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

特許および特許公開公報の広範な検索にはPatentSearchを使用します。トレンド、発明者、権利者、分類、日付、ポートフォリオ部分に関する質問に適しています。

ワークフロー:

  1. 最新の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を実行します。
  5. エンドポイント、クエリ本文、日付、データの通貨に関する注記、結果件数を記録します。

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、最新のPatentSearchドキュメントでエンドポイント名、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、書類、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、必要な場合のみ書類を取得します。
  4. PDF、ZIP、複数ケースのダウンロードに対する低いレート制限を尊重します。
  5. 出力に取得日とシリアル/登録識別子を含めます。

大規模な商標プルには、公開ページの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、審査書類については:

  • ODP Patent File Wrapper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、特許公開公報、または係属中の出願のいずれかを記録します。
  • 引用する前に、書類の日付とステータスを記録詳細ページで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. 特許/出願/登録番号、譲渡人、譲受人、または可能な場合はリール/フレームで公式譲渡データを検索します。
  2. 譲渡文言、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、結果にフラグを立てて弁護士または専門家のレビューを依頼します。

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 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PatentSearch | 2026-05-11 | `assignee=Alphabet AND date>=2024` | patent endpoint | 118 | APIドキュメントを実行前に確認 |
| TSDR | 2026-05-11 | `serial=90000000` | status only | 1 | APIキーフロー、書類バルクプルなし |

最終レポートでは、以下を区別します:

  • 公式記録の事実
  • 推測による分析
  • 二次ソースによる利便性マッチ
  • 未解決のギャップや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?
  • コード実行前に最新のエンドポイント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?
  • 法的結論は回避されているか、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明示されていますか?

参考資料

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

関連スキル