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uspto-database

미국 특허청(USPTO)의 특허 및 상표 데이터 작업을 위한 공식 기록 조회, 특허 검색, TSDR 확인, 양도 정보 검색 및 재현 가능한 IP 연구 기록 생성 워크플로입니다. 미국 특허나 상표 공식 기록이 필요한 작업에 사용하세요.

uspto-database란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 미국 특허청(USPTO)의 공식 특허 및 상표 데이터에 접근하고 검색할 수 있도록 설계되었습니다. PatentsView API, TSDR(상표 상태 및 문서 검색) API, 특허 파일 래퍼(File Wrapper), 양도(Assignment) 검색 등 USPTO의 공식 데이터 소스를 우선적으로 사용하도록 안내하며, Google Patents나 Lens.org 같은 보조 도구는 편의를 위한 인덱스로만 활용하고 결과는 공식 기록으로 교차 확인하도록 권장합니다. 이 스킬은 재현 가능한 연구를 위해 검색 쿼리, 사용된 API 엔드포인트, 검색 날짜, 결과 수를 포함한 로그 테이블을 생성하도록 유도하며, API 키를 환경 변수로 안전하게 관리하고 속도 제한을 준수하도록 강조합니다. 또한 법적 조언을 제공하는 것을 금지하며, 모든 검색 결과에서 공식 기록 사실, 추론 분석, 보조 소스 매칭 결과, 미해결 격차를 명확히 구분하도록 요구합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트에서 USPTO 데이터 워크플로를 구현할 때 유용합니다.

지원 대상~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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문서

USPTO 데이터베이스

USPTO 시스템에서 공식 미국 특허 또는 상표 기록이 필요한 작업에 이 스킬을 사용하세요.

사용 시기

  • 등록된 특허 또는 사전 공개 출원을 검색할 때.
  • 특허 출원 상태, 파일 래퍼 데이터, 양도 정보 또는 공개 심사 이력을 확인할 때.
  • 상표 상태, 문서 또는 양도 이력을 조회할 때.
  • 재현 가능한 선행 기술, 포트폴리오 또는 IP 랜드스케이프 연구 기록을 생성할 때.
  • USPTO 기록을 Google Patents, Lens.org, Semantic Scholar, 회사 특허 페이지 등의 보조 도구와 비교할 때.

이 스킬을 법률 자문을 제공하는 데 사용하지 마세요. 데이터 수집 및 기록 확인 워크플로로 취급하세요.

소스 선택

먼저 공식 USPTO 또는 USPTO 지원 표면을 우선 사용하세요:

  • 오픈 데이터 포털 (ODP): 이전된 USPTO 데이터셋과 API의 현재 본거지.
  • 특허 파일 래퍼: 공개 특허 출원 서지 데이터 및 파일 래퍼 기록.
  • 특허 검색 API: 등록 특허 및 사전 공개 출원 데이터셋을 위한 PatentsView 검색 API.
  • TSDR 데이터 API: 상표 상태 및 문서 검색.
  • 특허 및 상표 양도 검색: 소유권 이전 기록.
  • ODP의 PTAB 데이터: 특허심판원 절차.

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

인증 및 비밀 정보

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

일반적인 환경 변수 이름:

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

특허 검색의 경우 X-Api-Key 헤더와 함께 키를 전송하세요. TSDR의 경우 현재 USPTO API 관리자 지침과 속도 제한 안내를 따르세요.

특허 검색 워크플로

질문이 트렌드, 발명가, 양수인, 분류, 날짜 또는 포트폴리오 조각에 관한 경우 특허 검색을 사용하여 광범위한 특허 및 사전 공개 출원 검색을 수행하세요.

워크플로:

  1. 현재 특허 검색 참조 또는 Swagger UI에서 엔드포인트를 식별합니다.
  2. 명시적 필터가 포함된 JSON 쿼리를 빌드합니다.
  3. 분석에 필요한 필드만 요청합니다.
  4. 결정적으로 정렬 및 페이지 매김합니다.
  5. 엔드포인트, 쿼리 본문, 날짜, 데이터 통화 참고 사항 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 특허 검색 문서에서 현재 엔드포인트 이름, 필드 경로, 요청 매개변수 및 API 키 가용성을 확인하세요.

상표/TSDR 워크플로

작업에 상표 케이스 상태, 문서, 이미지, 소유자 이력 또는 심사 이벤트가 필요한 경우 TSDR을 사용하세요.

워크플로:

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

대량의 상표 풀링의 경우 공개 페이지를 스크래핑하는 대신 문서화된 대량 데이터 흐름을 선호합니다.

파일 래퍼 및 심사 이력

출원 상태, 거래 이력 및 심사 문서의 경우:

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

양도 워크플로

특허 또는 상표 소유권의 경우:

  1. 특허/출원/등록 번호, 양도인, 양수인 또는 릴/프레임(사용 가능한 경우)으로 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 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| 특허 검색 | 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 풀 없음 |

최종 문서의 경우 다음을 구분하세요:

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

검토 체크리스트

  • 공식 USPTO 또는 USPTO 지원 소스를 먼저 사용했습니까?
  • 코드를 실행하기 전에 현재 엔드포인트 및 필드 이름을 확인했습니까?
  • API 키가 파일, 셸 기록 및 출력 로그에서 안전하게 유지됩니까?
  • 쿼리 로그에 검색 날짜와 정확한 요청 형태가 포함됩니까?
  • 속도 제한이 준수됩니까?
  • 법적 결론을 피했거나 명시적으로 상향 조정했습니까?
  • 보조 소스가 보조 소스로 표시됩니까?

참조

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.

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