尧图网站建设 
用patent-disclosure-skill写实用新型交底StructureSchema填表figure_plan排序入文图【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skillpatent-disclosure-skill 是一款面向中国专利的 AI 技能包支持专利点挖掘与交底书发明/实用新型/外观编写、通俗解读专利、嗅探政策动向和辅助审查答复。本文聚焦新手最头疼的一环如何用 StructureSchema「填表」和 figure_plan「排序入文图」快速写出一张图都不挑错的实用新型交底书。跟着做你也能让附图和「如图 N」严丝合缝。为什么实用新型交底要「先填表再写文」写实用新型交底书新手最容易翻车的地方是看图写话翻着素材文件夹临场挑图写出来的「如图 1、如图 2」和实际贴图对不上件号在图与图之间各叫各的名字代理人拿到只能打回重写。patent-disclosure-skill 的做法正好相反先看图填表再按表写文跨图联读原材料把结构事实填进StructureSchema部件、连接关系、空间布局把每张候选图打分、排号写进figure_plan.yaml哪张入文、排第几、图与图什么关系成文时只读清单正文「如图 N」只能引用use_in_disclosure: true的图禁止扫全素材文件夹临场挑图填表规则见 fill_structure_schema.md合同定义见 structure.schema.yaml 与 figure_plan.schema.yaml。仓库自带一个教学案件——卡扣散热结构示例下面用它演示。第一步StructureSchema 填表把结构事实固定下来StructureSchema 就是产品结构事实的「单一事实源」。必填只有三块见 structure.schema.yamlparts部件表件号、名称、形状板状/杆状/壳体/鳍片阵列…relations连接关系表from → to、类型卡扣/螺栓/铰接/一体成型…、位置uncertain看不清的、材料没写明的不许硬写成确定结论以教学案件的结构说明 structure_brief.md 为例填表结果大致是件号名称形状要点1散热基板板状2鳍片垂直阵列3弹性卡扣臂向下延伸4钩部向内弯折连接关系一行行写清2 → 1 一体成型上表面、4 → 5 卡扣板缘缺口。填表时有一条铁律跨图联读——总装图、爆炸图、局部图必须对照同一套件号禁止「图 1 叫卡扣臂、图 2 另起弹片」对不上的写进uncertain不许静默忽略。填完表structure_schema.yaml落到案件工作目录与交底定稿同级后面挖掘专利点和写正文都从它回溯而不是从图里「凭感觉」挖。第二步figure_plan 排序入文图给每张图排号打分填完结构表接着写同目录的figure_plan.yaml——它就是交底书附图的「选片清单」合同见 figure_plan.schema.yaml。每张候选图要交代清楚字段作用fig入文序号正文「如图 N」的 N从 1 连续编号role图角色assembly 总装 / detail 局部 / ortho 正交 / perspective 立体 / reference 仅参考kind图类型lineart 线稿 / cad / photo_clean 干净实拍 / photo_scene 场景图covers这张图里能看见哪些件号对齐 parts.idscore0–100 打分同批内越高越优先入文use_in_disclosure是否入文场景杂图默认falserelates_to图际关联关键见下节排序有明确的打分启发式线稿/CAD 的总装图、命中保护相关件号的关键局部图排最高分干净结构照居中重场景图、与主题无关的图直接标use_in_disclosure: false。入文图之外的图不删除条目保留并标 false便于迭代时审计。上面两张示例图正好是一组典型搭配装配图总装 卡扣细节图局部。按启发式打分后清单长这样摘自 template_reference.mdfigures: - fig: 1 role: assembly path: knowledge/assets/fig1_assembly_side.png covers: [1,2,3] kind: lineart score: 90 use_in_disclosure: true reason: 装配关系清晰 relates_to: [] - fig: 2 role: detail path: knowledge/assets/fig2_snap_detail.png covers: [3,4,5] kind: lineart score: 85 use_in_disclosure: true reason: 卡扣局部 relates_to: - fig: 1 relation: detail_of note: 图1卡扣局部放大第三步relates_to 写图际关联正文才敢联读figure_plan 里最容易被新手漏掉的是relates_to——它声明「这张图和那张图是什么关系」枚举很实用detail_of本图是目标图的局部放大卡扣局部 ← 总装section_of剖视/断面exploded_of爆炸分解图alternate_view/same_state另一投影或同状态不同角度sequence使用/拆装步骤前后图规则只有一条但很硬总装 局部同时入文时detail 侧必须至少写一条relates_to如detail_of指向总装的 fig 号。这一步的回报在后面成文时正文才能写成「如图 1 所示基板 1 上表面设鳍片 2……如图 2 为图 1 的局部放大钩部 4 与板缘缺口咬合」——图序、联读叙述、件号三处全部对齐这就是「填表」换来的确定性。 素材里只有照片、缺干净线稿时可开启实用结构辅助线稿默认关须用户确认按 structure_lineart_assist.md 基于参考图出轮廓并按structure_schema.parts叠件号引出线推荐 overlay 分层禁止自创件号。辅助线稿默认不入「如图 N」主序列仅作草稿参考。成文与交付第三章「先表后文」附图只认清单填表、排号完成后成文走 disclosure_builder.md实用新型专用勿套发明那套 mermaid 系统主线。实用新型第三章的章节是固定骨架3.1 总体构成——部件清单直接对齐schema.parts3.2 连接与配合——关系表对齐schema.relations3.3 空间布局与附图说明——嵌入脱敏结构图 件号「如图 N」与 figure_plan 的fig一一对应3.4 结构作用 / 拆装过程3.5 关键尺寸或材料可选uncertain的内容不许写死写作要诀是「先表后文」先部件表、再关系表、后叙述spatial和每条relation在正文都要有落点uncertain不许写成既定公差。定稿交付为{案件名}_{时间戳}.md 同名.docx旧稿不覆盖。加分项有 STEP/CAD 时自动出等轴测投影材料里如果有.step/.stp扫描阶段project_scan.md会由 cad_scan.py 发现它并先反问你是否开启解析——默认关、不装依赖。你回答「是」后安装 requirements-step.txt 再跑 step_to_views.py就能从工程模型直接提取等轴测等多视角视图作为kind: cad的高分入文素材。⚠️ 仅有原生 CAD无 STEP时技能会提示你导出 STEP不会假装已解析。迭代时改了图或主题先更新 figure_plan 再改正文多轮补材料、纠错换图时有一条「多轮同步」强制约定见 figure_plan.schema.yaml「多轮同步」节增删换图、调整主题/候选点、covers失效、图际关系变化——任一发生就先重评 figure_planscore、fig 序号、relates_to、theme_summary、reason被剔除的图保留条目并置use_in_disclosure: false不默默丢路径之后再按 iteration_context.md / merger.md 另存带时间戳的新稿这样每次迭代「正文如图 N」与清单永远一致代理人不会问出「图 3 呢」这种尴尬问题。总结三条清单记住就够了环节动作关键文件填表跨图联读 → StructureSchema 固定结构事实structure.schema.yaml排序入文图打分、排 fig 号、写 relates_to → figure_plan.yamlfigure_plan.schema.yaml成文「如图 N」只认清单先表后文、uncertain 不写死disclosure_builder.md上手路径打开 卡扣散热结构教学案件按 README 里的话术让技能「先 Read fill_structure_schema.md填 StructureSchema写 figure_plan图 2 → 图 1 写 detail_of再挖点成文」。填完这两张表你的实用新型交底书就已经赢在了结构上 ✍️【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用patent-disclosure-skill写实用新型交底：StructureSchema填表+figure_plan排序入文图
用patent-disclosure-skill写实用新型交底StructureSchema填表figure_plan排序入文图【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skillpatent-disclosure-skill 是一款面向中国专利的 AI 技能包支持专利点挖掘与交底书发明/实用新型/外观编写、通俗解读专利、嗅探政策动向和辅助审查答复。本文聚焦新手最头疼的一环如何用 StructureSchema「填表」和 figure_plan「排序入文图」快速写出一张图都不挑错的实用新型交底书。跟着做你也能让附图和「如图 N」严丝合缝。为什么实用新型交底要「先填表再写文」写实用新型交底书新手最容易翻车的地方是看图写话翻着素材文件夹临场挑图写出来的「如图 1、如图 2」和实际贴图对不上件号在图与图之间各叫各的名字代理人拿到只能打回重写。patent-disclosure-skill 的做法正好相反先看图填表再按表写文跨图联读原材料把结构事实填进StructureSchema部件、连接关系、空间布局把每张候选图打分、排号写进figure_plan.yaml哪张入文、排第几、图与图什么关系成文时只读清单正文「如图 N」只能引用use_in_disclosure: true的图禁止扫全素材文件夹临场挑图填表规则见 fill_structure_schema.md合同定义见 structure.schema.yaml 与 figure_plan.schema.yaml。仓库自带一个教学案件——卡扣散热结构示例下面用它演示。第一步StructureSchema 填表把结构事实固定下来StructureSchema 就是产品结构事实的「单一事实源」。必填只有三块见 structure.schema.yamlparts部件表件号、名称、形状板状/杆状/壳体/鳍片阵列…relations连接关系表from → to、类型卡扣/螺栓/铰接/一体成型…、位置uncertain看不清的、材料没写明的不许硬写成确定结论以教学案件的结构说明 structure_brief.md 为例填表结果大致是件号名称形状要点1散热基板板状2鳍片垂直阵列3弹性卡扣臂向下延伸4钩部向内弯折连接关系一行行写清2 → 1 一体成型上表面、4 → 5 卡扣板缘缺口。填表时有一条铁律跨图联读——总装图、爆炸图、局部图必须对照同一套件号禁止「图 1 叫卡扣臂、图 2 另起弹片」对不上的写进uncertain不许静默忽略。填完表structure_schema.yaml落到案件工作目录与交底定稿同级后面挖掘专利点和写正文都从它回溯而不是从图里「凭感觉」挖。第二步figure_plan 排序入文图给每张图排号打分填完结构表接着写同目录的figure_plan.yaml——它就是交底书附图的「选片清单」合同见 figure_plan.schema.yaml。每张候选图要交代清楚字段作用fig入文序号正文「如图 N」的 N从 1 连续编号role图角色assembly 总装 / detail 局部 / ortho 正交 / perspective 立体 / reference 仅参考kind图类型lineart 线稿 / cad / photo_clean 干净实拍 / photo_scene 场景图covers这张图里能看见哪些件号对齐 parts.idscore0–100 打分同批内越高越优先入文use_in_disclosure是否入文场景杂图默认falserelates_to图际关联关键见下节排序有明确的打分启发式线稿/CAD 的总装图、命中保护相关件号的关键局部图排最高分干净结构照居中重场景图、与主题无关的图直接标use_in_disclosure: false。入文图之外的图不删除条目保留并标 false便于迭代时审计。上面两张示例图正好是一组典型搭配装配图总装 卡扣细节图局部。按启发式打分后清单长这样摘自 template_reference.mdfigures: - fig: 1 role: assembly path: knowledge/assets/fig1_assembly_side.png covers: [1,2,3] kind: lineart score: 90 use_in_disclosure: true reason: 装配关系清晰 relates_to: [] - fig: 2 role: detail path: knowledge/assets/fig2_snap_detail.png covers: [3,4,5] kind: lineart score: 85 use_in_disclosure: true reason: 卡扣局部 relates_to: - fig: 1 relation: detail_of note: 图1卡扣局部放大第三步relates_to 写图际关联正文才敢联读figure_plan 里最容易被新手漏掉的是relates_to——它声明「这张图和那张图是什么关系」枚举很实用detail_of本图是目标图的局部放大卡扣局部 ← 总装section_of剖视/断面exploded_of爆炸分解图alternate_view/same_state另一投影或同状态不同角度sequence使用/拆装步骤前后图规则只有一条但很硬总装 局部同时入文时detail 侧必须至少写一条relates_to如detail_of指向总装的 fig 号。这一步的回报在后面成文时正文才能写成「如图 1 所示基板 1 上表面设鳍片 2……如图 2 为图 1 的局部放大钩部 4 与板缘缺口咬合」——图序、联读叙述、件号三处全部对齐这就是「填表」换来的确定性。 素材里只有照片、缺干净线稿时可开启实用结构辅助线稿默认关须用户确认按 structure_lineart_assist.md 基于参考图出轮廓并按structure_schema.parts叠件号引出线推荐 overlay 分层禁止自创件号。辅助线稿默认不入「如图 N」主序列仅作草稿参考。成文与交付第三章「先表后文」附图只认清单填表、排号完成后成文走 disclosure_builder.md实用新型专用勿套发明那套 mermaid 系统主线。实用新型第三章的章节是固定骨架3.1 总体构成——部件清单直接对齐schema.parts3.2 连接与配合——关系表对齐schema.relations3.3 空间布局与附图说明——嵌入脱敏结构图 件号「如图 N」与 figure_plan 的fig一一对应3.4 结构作用 / 拆装过程3.5 关键尺寸或材料可选uncertain的内容不许写死写作要诀是「先表后文」先部件表、再关系表、后叙述spatial和每条relation在正文都要有落点uncertain不许写成既定公差。定稿交付为{案件名}_{时间戳}.md 同名.docx旧稿不覆盖。加分项有 STEP/CAD 时自动出等轴测投影材料里如果有.step/.stp扫描阶段project_scan.md会由 cad_scan.py 发现它并先反问你是否开启解析——默认关、不装依赖。你回答「是」后安装 requirements-step.txt 再跑 step_to_views.py就能从工程模型直接提取等轴测等多视角视图作为kind: cad的高分入文素材。⚠️ 仅有原生 CAD无 STEP时技能会提示你导出 STEP不会假装已解析。迭代时改了图或主题先更新 figure_plan 再改正文多轮补材料、纠错换图时有一条「多轮同步」强制约定见 figure_plan.schema.yaml「多轮同步」节增删换图、调整主题/候选点、covers失效、图际关系变化——任一发生就先重评 figure_planscore、fig 序号、relates_to、theme_summary、reason被剔除的图保留条目并置use_in_disclosure: false不默默丢路径之后再按 iteration_context.md / merger.md 另存带时间戳的新稿这样每次迭代「正文如图 N」与清单永远一致代理人不会问出「图 3 呢」这种尴尬问题。总结三条清单记住就够了环节动作关键文件填表跨图联读 → StructureSchema 固定结构事实structure.schema.yaml排序入文图打分、排 fig 号、写 relates_to → figure_plan.yamlfigure_plan.schema.yaml成文「如图 N」只认清单先表后文、uncertain 不写死disclosure_builder.md上手路径打开 卡扣散热结构教学案件按 README 里的话术让技能「先 Read fill_structure_schema.md填 StructureSchema写 figure_plan图 2 → 图 1 写 detail_of再挖点成文」。填完这两张表你的实用新型交底书就已经赢在了结构上 ✍️【免费下载链接】patent-disclosure-skill中国专利.skill专利点挖掘与交底书发明/实用/外观编写通俗解读专利嗅探政策动向辅助审查答复。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/patent-disclosure-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考