潜在专利草稿撰写

将研发人员提供的「改善案 / 专利草稿 / 初步想法」改写为可用于专利挖掘 / 交底书的结构化信息，并依据其中的图片产出技术简图，最终汇总到 Excel 表格。

何时使用

• 用户给出某个产品 / 工艺 / 结构的改善点子（文字，可能附带图片、草图、爆炸图或现场照片），希望评估其专利潜力并生成规范化的专利交底素材。
• 用户希望把零散的改善案整理成「背景技术 / 缺陷 / 目的效果 / 技术要点 / 简图」五要素，并落到 Excel。
• 用户明确说「帮我做专利优化 / 专利转化 / 写交底书 / 挖掘专利点」等意图时。
• 用户上传一个或多个改善案文件，希望先评估是否值得申报专利（评分判定），再决定是否进入改写流程。
• 用户批量上传多个改善案，要求同时评分并给出推荐/不推荐建议。

输入

• 必须：改善案初步想法（文字描述）或改善案文件（.xlsx / .docx / 图片等）。支持同时提供多个文件进行批量评估。若描述过于简略，按「接收与澄清」一节提问。
• 可选：改善案相关图片（结构图、爆炸图、现场照片、手绘草图等）。
• 可选：用户自定义 Excel 模板（.xlsx）。若提供则填充该模板；若未提供，默认生成标准专利优化信息工作簿（列：改善案编号、改善案初步想法、背景技术、现有技术缺陷、专利技术目的/效果、专利技术要点(≤300字)、简图、生成时间）并在其空白行追加内容。

工作流程

0. 专利可转化性评估（推荐前置步骤）

当用户上传改善案文件（单个或多个）时，先进行评分判定，再决定是否进入后续改写流程。评分标准见 references/scoring-rubric.md。

评分流程：

1. 逐案读取：读取每个改善案文件内容（.xlsx 用 openpyxl 或 Read 工具；图片用 Read 工具直接查看），提取关键信息：解决的技术问题、采用的手段、预期效果。
2. 六维评分：对每个改善案，按以下 6 个维度打分（细则见 references/scoring-rubric.md）：
   - 新颖性（25 分）：解决方案在所属技术领域是否属于新方案
   - 创造性（25 分）：是否具有非显而易见的技术创新
   - 实用性（15 分）：是否可批量制造/使用
   - 效果显著性（15 分）：改善效果是否显著且可量化
   - 技术方案清晰度（10 分）：技术手段是否可被清晰描述
   - 推广通用性（10 分）：是否可在同类场景推广
3. 总分判定（满分 100）：
   - ≥ 75 分：强烈推荐转化专利 → 立即进入 Step 1–5
   - 60–74 分：推荐转化专利 → 进入 Step 1–5
   - 45–59 分：待定 → 列出需补强的维度与改进建议，暂不进入改写
   - < 45 分：不推荐 → 说明不推荐理由，结束
4. 生成评分报告：将所有改善案的评分结果写入 JSON，调用 scripts/score_report.py 生成汇总 Excel 评分报告（含各维度得分、总分、评估建议、关键评语）。
5. 分支处理：
   - 推荐的改善案：询问用户是否继续进入 Step 1–5（四要素改写 + Excel 填充）。对多个推荐案件，可逐案或批量处理。
   - 不推荐的改善案：在报告中说明理由，不再进入改写。

评分结果 JSON 结构（供 score_report.py 使用）：

{
  "case_name": "改善案名称",
  "source_file": "/path/to/file",
  "scores": {
    "novelty": 0, "inventiveness": 0,
    "practicality": 0, "effect_significance": 0,
    "technical_clarity": 0, "generalizability": 0
  },
  "total_score": 0,
  "recommendation": "推荐",
  "dimension_comments": { "novelty": "...", ... },
  "overall_comment": "..."
}

批量评分命令：

# 单案或批量（JSON 数组）
python scripts/score_report.py --input scores.json --output 评分报告.xlsx
# 多个独立 JSON 文件
python scripts/score_report.py --input s1.json --input s2.json --output 评分报告.xlsx

1. 接收与澄清

• 通读改善案，识别三要素：解决的技术问题、采用的手段、预期收益。
• 若已在 Step 0 评分阶段完成信息提取与澄清，可直接复用，跳过重复提问。
• 若关键信息缺失（如完全没说「解决什么问题」或「怎么做的」），用最多 2–3 个针对性问题补全，不要泛泛而问。已在描述中可推断的内容直接推断，并标注 [推断]。
• 检查是否提供了 Excel 模板；若提供，记录其表头（供第 4 步映射，参见 references/excel-mapping.md）。

2. 生成四要素文本

严格产出以下四段（措辞与范例见 references/patent-writing-guide.md，默认按硬件/制造领域组织）。

> 量化数据标注规则（适用于全部四要素）：所有出现的量化数据（数值、百分比、倍数、带单位的指标等）一律用 〖Q:数据〗 标记包裹，例如 〖Q:8%〗、〖Q:12s〗、〖Q:↓67%〗、〖Q:±0.05mm〗。scripts/fill_excel.py 会自动将这些标记渲染为红色字体并在后面追加「（待确认）」提示，提醒用户核实具体数值。标记在最终 Excel 中不会显示，仅保留红色 + 待确认效果。

• 背景技术（现有技术水平描述）：客观描述该技术领域当前的主流方案 / 结构 / 工艺及其典型构成与工作原理。采用「目前，在……领域，通常采用……（结构/工艺），其主要包括……，以实现……」的平实表述，不贬低现有方案。如涉及现有技术的量化指标（如当前精度、良率、工时等），同样用 〖Q:...〗 包裹。
• 现有技术存在的缺陷：从改善案要解决的问题出发，指出当前方案的具体不足（如结构冗余、装配工序多、定位精度低、良率受 XX 影响、维护成本高、散热不足等）。每条缺陷应对应后续本专利的改进点。如缺陷涉及量化描述（如不良率、误差范围等），同样用 〖Q:...〗 包裹。
• 专利技术目的/效果（尽可能量化）：先写目的（解决上述哪些缺陷），再写效果。效果必须尽量量化：给出可验证的指标与幅度，例如「装配工序由〖Q:N道〗减少至〖Q:M道〗（〖Q:↓X%〗）」「定位精度由〖Q:±a〗提升至〖Q:±b〗」「良率由〖Q:c%〗提升至〖Q:d%〗」「单件工时由〖Q:t1〗降至〖Q:t2〗」「成本下降约〖Q:Y%〗」「故障率由〖Q:p〗降至〖Q:q〗」「寿命提升〖Q:Z%〗」。若用户未给具体数值，基于领域常识给出合理区间，同样用 〖Q:...〗 包裹——所有量化数据在 Excel 中均以红色标注并提示待确认。
• 专利技术要点（300 字以内）：用一段连贯文字概括「问题—手段—效果」，控制在 300 个汉字以内。聚焦权利要求层面的核心创新，避免展开实施细节。以「本发明/本实施例提供一种……，其通过……，从而……」结构组织。若要点中包含量化效果数据，同样用 〖Q:...〗 包裹。

3. 生成技术简图

采用「两者结合」策略（详见 references/diagram-guide.md）：

• 若用户提供图片：优先调用 ImageGen「图生图」，提示词要求输出干净、黑白/单色线条的专利技术原理示意图（去除背景、标注关键部件编号）。生成后判断是否清晰；若不达标，退回 SVG 线框草图。
• 若用户未提供图片：直接基于文字描述生成 SVG 线框草图（结构框图或原理示意图），保存为 .svg。
• 简图保存为本地文件，路径记入 Excel 的「简图」列（并尝试嵌入图片）。

4. 汇总到 Excel

调用 scripts/fill_excel.py（需 openpyxl，见注意事项）：

• 若用户未提供模板，默认生成标准专利优化信息工作簿（列：改善案编号、改善案初步想法、背景技术、现有技术缺陷、专利技术目的/效果、专利技术要点(≤300字)、简图、生成时间），并在其空白行追加内容；序号为空时自动补号。
• 若用户提供 Excel 模板（如河南总厂-潜在专利申报信息评估表）：先读取表头（自动检测表头所在行，含合并标题行时也可用 --header-row N 指定），按关键词自动匹配或显式映射字段到列；未匹配到的字段追加为新列。新条目写入第一个内容列全空的行，绝不复用/覆盖已有内容行。
• 默认填充第一个 Sheet；多 Sheet 模板可用 --sheet "工作表名" 指定。
• 量化数据红色标注：四要素文本中的 〖Q:...〗 标记会被 fill_excel.py 自动解析——标记内容渲染为红色字体并追加「（待确认）」提示，标记本身不显示。该行为在模板填充和标准工作簿两种模式下均生效。若 openpyxl 版本不支持富文本（CellRichText），则降级为纯文本追加「（待确认）」。
• 输出 .xlsx 到当前工作目录（或用户指定路径）；模板映射细节见 references/excel-mapping.md。

5. 交付与说明

• 用 present_files 展示生成的 .xlsx（及简图文件）。
• 简要说明：四要素要点、量化数据在 Excel 中以红色标注并附「（待确认）」提示、简图生成方式（图生图 / SVG）、Excel 模板匹配情况。
• 提示用户：专利交底书仍需专利工程师 / 代理人复核，本产出为辅助挖掘与素材整理，不构成法律意见。

注意事项

• 所有量化数据（数值、百分比、倍数、带单位指标等）必须用 〖Q:...〗 标记包裹，fill_excel.py 会自动渲染为红色字体并追加「（待确认）」提示。不得虚构确定数值；若用户未提供，基于领域常识给出合理区间，同样用 〖Q:...〗 包裹。
• 简图仅作示意，专利正式附图需由专业人员按审查要求重绘。
• 输出语言：简体中文。
• 依赖：填充 / 生成 Excel 需 openpyxl。在受管 venv 中安装：/Users/00517668/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/bin/python3 -m venv /Users/00517668/.workbuddy/binaries/python/envs/default 后 .../envs/default/bin/pip install openpyxl；运行脚本用 .../envs/default/bin/python scripts/fill_excel.py。

资源

• references/scoring-rubric.md：改善案专利可转化性评分表（6 维度、评分细则、判定标准）。
• references/patent-writing-guide.md：硬件/制造领域专利措辞、量化指标库、完整范例。
• references/diagram-guide.md：图生图提示词模板与 SVG 兜底方案。
• references/excel-mapping.md：Excel 模板表头映射规则与字段清单。
• scripts/fill_excel.py：将生成内容填充 / 生成 Excel。
• scripts/score_report.py：批量评分报告生成器（输入评分 JSON，输出汇总 Excel）。