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uspto-database

USPTO 專利與商標資料工作流程,支援官方記錄查詢、PatentSearch 查詢、TSDR 檢核、轉讓資料與可重現的 IP 研究記錄。當任務需要來自 USPTO 系統的官方美國專利或商標記錄時使用。

uspto-database 是什麼?

此技能專為需要存取美國專利商標局 (USPTO) 官方記錄的開發者與 AI 代理所設計。它提供了一個結構化的工作流程,用於搜尋已核准的專利、申請前公開案、商標狀態、檔案審查歷程以及所有權轉讓記錄。此技能封裝了與多個 USPTO API (包括 PatentSearch、TSDR 資料 API 和開放資料入口網站) 互動的標準實務做法,強調可重現性、適當的驗證 (API 金鑰) 以及嚴格的記錄保存。它支援在 Cursor、Claude Code 和 Codex 等平台上建置可驗證的 IP 研究記錄,並明確區分官方事實與推論分析,避免提供法律建議。

相容平台~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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說明文件

USPTO Database

當任務需要來自 USPTO 系統的官方美國專利或商標記錄時使用此技能。

使用時機

  • 搜尋已核准的專利或申請前公開案。
  • 檢查專利申請狀態、檔案審查資料、轉讓資訊或公開審查歷程。
  • 查詢商標狀態、文件或轉讓歷史。
  • 建立可重現的先前技術、專利組合或智慧財產權 (IP) 景觀研究記錄。
  • 將 USPTO 記錄與 Google Patents、Lens.org、Semantic Scholar 或公司專利頁面等次要工具進行比較。

請勿使用此技能提供法律建議。將其視為資料收集與記錄驗證的工作流程。

來源選擇

優先使用官方 USPTO 或 USPTO 支援的介面:

  • Open Data Portal (ODP):目前為 USPTO 移轉資料集與 API 的主要所在地。
  • Patent File Wrapper:公開的專利申請書目資料與檔案審查記錄。
  • PatentSearch API:PatentsView 搜尋 API,用於查詢已核准專利與申請前公開案資料集。
  • TSDR Data API:商標狀態與文件檢索。
  • Patent and Trademark Assignment Search:所有權轉讓記錄。
  • ODP 中的 PTAB 資料:專利審判暨上訴委員會 (Patent Trial and Appeal Board) 程序。

次要來源僅可作為便利索引。當答案至關重要時,請交叉比對官方記錄。

驗證與秘密

許多 USPTO API 流程需要 API 金鑰。請將金鑰儲存在環境變數或機密管理器中,切勿放在提交的檔案或記錄的對話記錄中。

常見的環境變數名稱:

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

對於 PatentSearch,請使用 X-Api-Key 標頭傳送金鑰。對於 TSDR,請遵循目前的 USPTO API Manager 說明與速率限制指引。

PatentSearch 工作流程

當問題涉及趨勢、發明人、受讓人、分類、日期或專利組合區塊時,使用 PatentSearch 進行廣泛的專利與申請前公開案搜尋。

工作流程:

  1. 從目前的 PatentSearch 參考資料或 Swagger UI 識別端點。
  2. 建構帶有明確篩選條件的 JSON 查詢。
  3. 僅請求分析所需的欄位。
  4. 以確定性的方式排序與分頁。
  5. 記錄端點、查詢主體、日期、資料時效性備註與結果數量。

Python 請求範例骨架:

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())

在重複使用查詢之前,請在最新的 PatentSearch 文件中驗證目前的端點名稱、欄位路徑、請求參數以及 API 金鑰可用性。

商標/TSDR 工作流程

當任務需要商標案件狀態、文件、圖像、所有人歷史或審查事件時,使用 TSDR。

工作流程:

  1. 標準化序號或註冊號。
  2. 檢查目前的 TSDR API 說明與所需的 API 金鑰標頭。
  3. 先擷取狀態,僅在必要時才擷取文件。
  4. 對於 PDF、ZIP 與多案件下載,需遵守較低的速率限制。
  5. 在輸出中記錄檢索日期與序號/註冊識別碼。

對於大量的商標擷取,應優先使用有文件說明的批次資料流程,而非螢幕抓取公開頁面。

檔案審查與審查歷程

對於申請狀態、交易歷史與審查文件:

  • 從 ODP Patent File Wrapper 搜尋開始。
  • 盡可能使用確切的識別碼:申請號、公開號、專利號或當事人名稱。
  • 記錄該記錄是已核准專利、申請前公開案或仍在審查的申請案。
  • 在引用之前,請交叉比對文件日期與狀態與記錄詳細頁面。

轉讓工作流程

對於專利或商標所有權:

  1. 使用專利/申請/註冊號、轉讓人、受讓人在可用時按捲框 (reel/frame) 搜尋官方轉讓資料。
  2. 記錄轉讓聲明文字、簽署日期、登記日期與當事人。
  3. 區分轉讓記錄與目前法定所有權結論。
  4. 如果所有權具有實質影響,請標記結果以供律師或主題專家審查。

可重現的輸出

每次 USPTO 研究階段都應包含一個記錄表格:

| 來源 | 搜尋日期 | 識別碼/查詢 | 篩選條件 | 結果數 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PatentSearch | 2026-05-11 | `assignee=Alphabet AND date>=2024` | patent 端點 | 118 | 執行前已檢查 API 文件 |
| TSDR | 2026-05-11 | `serial=90000000` | 僅狀態 | 1 | API 金鑰流程,無批次文件擷取 |

對於最終報告,請分開呈現:

  • 官方記錄事實
  • 推論分析
  • 次要來源的便利比對結果
  • 未解決的差距或需要法律審查的記錄

審查檢查清單

  • 您是否優先使用了官方 USPTO 或 USPTO 支援的來源?
  • 在執行程式碼之前,是否已驗證目前的端點與欄位名稱?
  • API 金鑰是否未包含在檔案、Shell 歷史記錄或輸出日誌中?
  • 查詢日誌是否包含搜尋日期與確切的請求格式?
  • 是否遵守了速率限制?
  • 是否避免了法律結論,或已明確升級處理?
  • 次要來源是否已標示為次要?

參考資料

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/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.

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