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uspto-database

USPTO 특허 및 상표 데이터 워크플로우로 공식 기록 조회, 특허 검색, TSDR 확인, 양도 데이터 및 재현 가능한 IP 연구 로그를 지원합니다. 공식 미국 특허청(USPTO) 시스템의 특허 또는 상표 기록이 필요할 때 사용하세요.

uspto-database란 무엇인가요?

이 스킬은 USPTO(미국 특허상표청)의 공식 특허 및 상표 데이터를 체계적으로 조회하고 기록하는 워크플로우를 제공합니다. PatentsView, TSDR API, ODP(오픈 데이터 포털) 등 공식 USPTO 지원 인터페이스를 우선적으로 사용하며, 특허 검색, 출원 상태 확인, 상표 정보 조회, 양도 기록 검색 등을 재현 가능한 형태로 수행할 수 있습니다. CLI 환경에서 동작하며 환경 변수를 통한 API 키 관리, JSON 쿼리 작성, 결정론적 페이지네이션, 로그 테이블 기록 등이 핵심 작업 패턴입니다. 최종 출력에서는 공식 기록 사실, 추론 분석, 보조 소스 매칭 결과, 미해결 갭을 분리하여 표시하도록 설계되어 있어 IP 연구, 선행 기술 조사, 포트폴리오 분석에 적합합니다.

지원 대상~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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문서

USPTO 데이터베이스

업무에 미국 특허상표청(USPTO) 시스템의 공식 미국 특허 또는 상표 기록이 필요할 때 이 스킬을 사용하세요.

사용 시기

  • 등록 특허 또는 사전 공개 출원 검색
  • 특허 출원 상태, 파일 래퍼 데이터, 양도 내역 또는 공개 심사 이력 확인
  • 상표 상태, 문서 또는 양도 이력 조회
  • 재현 가능한 선행 기술, 포트폴리오 또는 IP 환경 연구 로그 구축
  • USPTO 기록을 Google Patents, Lens.org, Semantic Scholar, 회사 특허 페이지 등 보조 도구와 비교

법률적 조언을 제공하기 위해 이 스킬을 사용하지 마십시오. 데이터 수집 및 기록 확인 워크플로우로 간주하세요.

소스 선택

공식 USPTO 또는 USPTO 지원 인터페이스를 우선 선호합니다:

  • 오픈 데이터 포털(ODP): 마이그레이션된 USPTO 데이터 세트 및 API의 현재 허브
  • 특허 파일 래퍼: 공개 특허 출원 서지 데이터 및 파일 래퍼 기록
  • 특허 검색 API: 등록 특허 및 사전 공개 출원 데이터 세트용 PatentsView 검색 API
  • TSDR 데이터 API: 상표 상태 및 문서 검색
  • 특허 및 상표 양도 검색: 소유권 이전 기록
  • ODP의 PTAB 데이터: 특허 심판원(Patent Trial and Appeal Board) 절차

보조 소스는 편의 인덱스로만 사용하세요. 답변이 중요한 경우 공식 기록을 교차 확인하세요.

인증 및 비밀

많은 USPTO API 흐름에는 API 키가 필요합니다. 키는 환경 변수나 비밀 관리자에 저장하고, 커밋된 파일이나 전사된 대화 내용에 절대 포함하지 마세요.

일반적인 환경 변수 이름:

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

PatentSearch의 경우 X-Api-Key 헤더와 함께 키를 보내세요. TSDR의 경우 현재 USPTO API 관리자 지침 및 속도 제한 지침을 따르세요.

특허 검색 워크플로우

질문이 트렌드, 발명자, 양수인, 분류, 날짜 또는 포트폴리오 슬라이스에 관한 것일 때 광범위한 특허 및 사전 공개 출원 검색을 위해 PatentSearch를 사용하세요.

워크플로우:

  1. 현재 PatentSearch 참조 또는 Swagger UI에서 엔드포인트를 확인합니다.
  2. 명시적 필터가 포함된 JSON 쿼리를 생성합니다.
  3. 분석에 필요한 필드만 요청합니다.
  4. 결정론적으로 정렬 및 페이지를 매깁니다.
  5. 엔드포인트, 쿼리 본문, 날짜, 데이터 유효 기간 메모 및 결과 수를 기록합니다.

Python 요청 스켈레톤:

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())

쿼리를 재사용하기 전에 라이브 PatentSearch 문서에서 현재 엔드포인트 이름, 필드 경로, 요청 매개변수 및 API 키 가용성을 확인하세요.

상표/TSDR 워크플로우

업무에 상표 케이스 상태, 문서, 이미지, 소유자 이력 또는 심사 이벤트가 필요할 때 TSDR을 사용하세요.

워크플로우:

  1. 일련 번호 또는 등록 번호를 정규화합니다.
  2. 현재 TSDR API 지침 및 필수 API 키 헤더를 확인합니다.
  3. 먼저 상태를 가져오고, 필요한 경우에만 문서를 가져옵니다.
  4. PDF, ZIP 및 다중 케이스 다운로드에 대한 더 낮은 속도 제한을 준수합니다.
  5. 출력에 검색 날짜와 일련/등록 식별자를 캡처합니다.

대규모 상표 풀의 경우 공개 페이지 스크래핑보다 문서화된 대량 데이터 흐름을 선호합니다.

파일 래퍼 및 심사 이력

출원 상태, 거래 내역 및 심사 문서:

  • ODP 특허 파일 래퍼 검색으로 시작합니다.
  • 사용 가능한 경우 정확한 식별자(출원 번호, 공개 번호, 특허 번호 또는 당사자 이름)를 사용합니다.
  • 기록이 등록 특허, 사전 공개 출원 또는 계류 중인 출원인지 기록합니다.
  • 인용하기 전에 기록 세부 정보 페이지와 문서 날짜 및 상태를 교차 확인합니다.

양도 워크플로우

특허 또는 상표 소유권:

  1. 특허/출원/등록 번호, 양도인, 양수인 또는 가능한 경우 릴/프레임별로 공식 양도 데이터를 검색합니다.
  2. 양도 문구, 실행 날짜, 기록 날짜 및 당사자를 기록합니다.
  3. 양도 기록과 현재 법적 소유권 결론을 구분합니다.
  4. 소유권이 중요한 경우 변호사 또는 주제 전문가 검토를 위해 결과를 표시합니다.

재현 가능한 출력

모든 USPTO 연구 패스에는 로그 테이블이 포함되어야 합니다:

| 소스 | 검색 날짜 | 식별자/쿼리 | 필터 | 결과 | 참고 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PatentSearch | 2026-05-11 | `assignee=Alphabet AND date>=2024` | 특허 엔드포인트 | 118 | 실행 전 API 문서 확인 |
| TSDR | 2026-05-11 | `serial=90000000` | 상태만 | 1 | API 키 흐름, 문서 대량 다운로드 없음 |

최종 보고서에서는 다음을 분리하세요:

  • 공식 기록 사실
  • 추론 분석
  • 보조 소스 편의 매칭
  • 법적 검토가 필요한 미해결 갭 또는 기록

검토 체크리스트

  • 공식 USPTO 또는 USPTO 지원 소스를 먼저 사용했습니까?
  • 코드 실행 전에 현재 엔드포인트 및 필드 이름을 확인했습니까?
  • API 키가 파일, 셸 기록 및 출력 로그에서 제외되었습니까?
  • 쿼리 로그에 검색 날짜와 정확한 요청 형태가 포함되어 있습니까?
  • 속도 제한이 준수되었습니까?
  • 법적 결론을 피했거나 명시적으로 에스컬레이션했습니까?
  • 보조 소스가 보조 소스로 표시되었습니까?

참고 자료

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.

관련 스킬