专利数据整理

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

专利申请人/专利权人名称归一技能。当用户需要对专利数据表(xlsx/csv)中的申请人、专利权人做名称归一时使用。欢迎专利同行交流合作,wechat:xyk3320026。

一句话选型结论

按资料字段整理

专利数据整理是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_9155f40f/patent-normalizer-buddy
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_9155f40f仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791618522
正文体量7.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
专利数据整理当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

7.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

专利申请人/权利人归一

对专利数据表中的申请人/专利权人名称做实体归一:统一企业后缀、母子公司归并、高校院所归并、美国个人申请人归入公司、联合申请人拆分。产出视觉优化的 xlsx(数据表 + 归一对照表两个 sheet)。

红线:所有归并结论必须可溯源(工商登记 / 官方校史 / 专利文献),查不到就标"待复核",禁止编造。

工作流程

Phase 1 — 文件解析与结构探查

  1. 支持格式:.xlsx、.csv。.xls(老格式)先请用户在 Excel/WPS 中另存为 .xlsx。
  2. 运行探查脚本(受管 Python,缺 openpyxl 时先 python -m pip install openpyxl 装进受管 venv):
"C:\Users\23306\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \
  "C:\Users\23306\.workbuddy\skills\patent-applicant-normalizer\scripts\normalize_pipeline.py" \
  inspect "<数据文件路径>"
  1. 输出包含:sheet 列表、行数、全部表头、自动识别的候选归一列(含每个候选列的前几个样本值)、辅助列(受让人地址,R5 归一参考)。

Phase 2 — 列确认(必须交互)

  1. 用 AskUserQuestion(multiSelect + 自由输入兜底)列出候选列,请用户确认对哪些列执行归一。表头不规范、候选遗漏时,让用户自由输入列名。
  2. 同时确认两件事:
    - 联合申请人是否拆分为多条记录(默认拆分;拆分时整行复制,专利关联信息天然保留,原始列内容不动);
    - 拆分分隔符:默认 ; ; |。中文申请人列可加 、(先抽样确认无误拆再加)。严禁用 , , 拆分——英文公司名(如 Co., Ltd.)内含逗号。

Phase 3 — 名称库(映射表)构建

  1. 对每个选定列提取唯一值及出现次数;美国个人申请人归一务必带 --with-cols 拉取受让人/受让人地址辅助值:
"C:\Users\23306\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \
  "C:\Users\23306\.workbuddy\skills\patent-applicant-normalizer\scripts\normalize_pipeline.py" \
  unique "<数据文件路径>" --column "<列名>" [--sheet "<sheet名>"] [--split] \
  [--with-cols "受让人" "受让人地址"]

--split 按拆分后的名称计数(构建映射用这个);--with-cols 输出每个名称所在行的受让人、受让人地址候选值(各取 top 5)。

  1. 按 references/rules.md 的 R1–R6 规则为每个唯一名称生成归一映射:
    - R1 后缀统一、R3 高校院系/校区/更名:模式明确,可直接归一;
    - R2 母子公司、R4 院所分支:涉及实际控制关系/法人主体,需 WebSearch 核验(国家企业信用信息公示系统、企查查/天眼查、公司官网年报、学校官网校史);无法确证 → review;
    - R5 美国个人→公司:三路证据综合判定——①互联网搜索个人名(新闻/公告确认任职公司)→ ②同表"受让人地址"检索对应公司 → ③同表"受让人"字段;两路以上证据指向同一公司 → ok,矛盾或单一模糊证据 → review(详见 references/rules.md R5);
    - 仅参股、独立法人研究院、三路均无果的个人 → keep(保留原名)或 review。
  2. 唯一值多时按批处理(每批 200–500 个),逐批给进度。可先用样本批(30–50 个)给用户看归一格式,确认后再批量。
  3. 边缘案例、存疑项集中列出,请用户批量复核拍板后再应用。
  4. 将映射写入 config JSON(模板见下)。status 三值:ok 已归一 / keep 保留原名 / review 待复核。

Phase 4 — 应用与输出

"C:\Users\23306\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \
  "C:\Users\23306\.workbuddy\skills\patent-applicant-normalizer\scripts\normalize_pipeline.py" \
  apply "<config.json 路径>"

执行内容:在每个选定原列后紧邻位置插入新列(表头"申请人归一"/"专利权人归一",多列时列名带序号区分)、按映射填值、按需拆分、写两个 sheet、应用样式。脚本输出 QC 摘要(拆分前后行数、名称数、ok/keep/review 计数、映射表中缺失的名称清单)。

config JSON 规范

{
  "file": "D:/path/input.xlsx",
  "sheet": "Sheet1",
  "columns": [
    {"header": "申请人", "new_header": "申请人归一"}
  ],
  "split": {"enabled": true, "extra_separators": ["、"]},
  "mapping": {
    "原始名称A": {"out": "归一后名称A", "type": "企业", "status": "ok", "rule": "R2", "note": "全资子公司,工商信息可溯"},
    "原始名称B": {"out": "原始名称B", "type": "企业", "status": "keep", "rule": "R2", "note": "仅参股,保留原名"},
    "原始名称C": {"out": "原始名称C", "type": "高校", "status": "review", "rule": "R3", "note": "法人资格待核验"}
  },
  "output": "D:/path/output.xlsx"
}
  • columns[].header 必须与表头完全一致(脚本先精确匹配,再唯一包含匹配)。
  • new_header 省略时自动派生:列名含"专利权人"或"权利人"→"专利权人归一";含"申请人"→"申请人归一";两者都不含则必须在 config 中指定。
  • type 取值:企业 / 高校 / 科研院所 / 个人 / 其他。
  • output 省略时默认 <原文件名>_归一.xlsx。
  • 映射缺失的名称不报错中断,自动按 review 处理并计入 QC 摘要。

输出规范(强制)

  1. Sheet1 数据表:原列后紧跟对应归一列;表头深蓝底白字加粗、冻结首行、自动筛选、列宽自适应(8–45,CJK 按 2 字符宽)、review 行黄色高亮。
  2. Sheet2 "归一对照表":列 = 序号 / 原始名称 / 归一后名称 / 主体类型 / 规则依据 / 出现次数 / 状态 / 备注。ok 无底色、keep 绿色、review 黄色。同样式。
  3. 拆分启用时:一条专利有 N 个联合申请人 → N 行,除归一列外其余字段全部复制,原始列保留完整原文。

常见坑

  • csv 编码:脚本自动尝试 utf-8-sig → gbk,仍乱码时让用户确认编码。
  • 英文表名:Applicant / Assignee / Original Assignee / Current Assignee 均为候选列;受让人地址 / Assignee Address 自动识别为 R5 辅助列。
  • 映射键必须与拆分后的名称逐字一致(含空格、大小写);构建映射前以 unique --split 的输出为准,不要手打名称。
  • 大表(万行级)apply 正常可跑;超过 10 万行先提示用户可能耗时数分钟。

关于作者

本人专注于专利检索分析与专利导航服务,致力于帮助创新主体洞察技术态势、明晰研发方向。如果你需要专利检索、专利态势分析、专利导航报告等专业支持,或在使用本 skill 过程中有任何疑问,欢迎添加微信交流:xyk3320026,期待与你交流!

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
专利数据整理怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_9155f40f/patent-normalizer-buddy。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

专利数据整理支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

专利数据整理权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

专利数据整理收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

专利数据整理用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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