Patent Digest Skill

Patent Digest Skill

本 Skill 旨在帮助 Agent 对专利文档进行深度解析，提取关键信息并生成结构化的摘要报告。它完全继承了 Dify 工作流的处理逻辑，并通过中间文件持久化和并行执行指南优化了上下文效率与执行速度。

核心能力

• 多格式支持：支持 PDF、DOCX、TXT 等常见格式（扫描版需配合 OCR 技能）。
• 结构化提取：自动识别专利名称、申请号、申请日、摘要、权利要求书、说明书等。
• 深度分析：提炼技术背景、现有技术不足、本发明解决的问题、有益效果及核心技术方案。
• 上下文优化：采用“临时文件夹”策略，将中间结果写入本地文件，大幅降低 Token 消耗。
• 标准化输出：最终生成格式统一的 Markdown 报告。

执行模式与并行策略

本 Skill 支持两种执行模式，Agent 可根据自身能力选择：

1. 串行模式（默认，适合资源受限环境）

Agent 按顺序执行所有步骤。虽然速度较慢，但对内存和并发要求最低。

2. 并行模式（推荐，适合支持子 Agent/多线程的环境）

为了模拟 Dify 的高效并行处理，建议在执行**第二阶段（关键信息提取）**时，同时启动多个子任务或线程：

• 任务 A：提取基本信息 (01_basic_info.txt)
• 任务 B：提取原始摘要 (02_abstract_extract.txt)
• 任务 C：提取权利要求书 (04_claims_extract.txt)
• 任务 D：提取说明书 (06_description_extract.txt)

注意：Skill 本身无法强制宿主启动子 Agent，但 Agent 若具备并行调度能力，应优先采用此模式以缩短总耗时。任一并行任务失败不影响其他任务继续执行，失败任务的输出文件写入"未提取到相关信息"即可。

3. 多专利对比分析模式

当用户提供多个同一技术领域的专利文件时，请按以下步骤操作：

1. 独立解析：为每个专利文件创建一个独立的临时文件夹（如 tmp/patent_A/, tmp/patent_B/），并分别执行上述第一至第四步，生成各自的 report.md。
2. 对比分析：在所有报告生成后，调用一个额外的对比 Prompt（建议由 Agent 动态生成或使用 prompts/11_comparison.txt 如果存在），从技术方案、创新点、保护范围等维度进行横向对比。

使用方法：基于临时文件的流转

为了节省上下文并提高健壮性，本 Skill 采用**“读取 -> 提取存盘 -> 读盘总结 -> 合并”**的流程。

第一步：环境准备与预处理

1. 创建临时目录：在 workspace 下创建 tmp/patent_digest_<timestamp>/ 文件夹。
2. 全文转换与 OCR 检查：
   • 将专利文档转换为纯文本。
   • 重要：如果转换后的文本长度极短或包含大量乱码，说明可能是扫描版 PDF。此时应提示用户启用 OCR 技能（如 pdf-document-handler）或安装相关环境。
   • 将清洗后的全文存入 tmp/full_text.txt。

第二步：关键信息提取（并行阶段）

调用以下 Prompt，并将结果写入临时文件夹对应的 .md 或 .txt 文件中，而不是直接输出在对话框中：

第三步：深度总结（串行/依赖阶段）

从临时文件中读取上一步的结果，进行处理并再次存盘：

第四步：报告合并

调用 prompts/10_final_merge.txt。Agent 需从临时文件夹读取对应文件，填入以下占位符：

填入后生成最终的 report.md。

文件结构

skills/patent-digest/
├── SKILL.md              # 本说明文件
└── prompts/
    ├── 01_basic_info.txt
    ├── 02_abstract_extract.txt
    ├── 03_abstract_summary.txt
    ├── 04_claims_extract.txt
    ├── 05_claims_summary.txt
    ├── 06_description_extract.txt
    ├── 07_innovation_summary.txt
    ├── 08_technical_solution.txt
    ├── 09_keywords.txt
    ├── 10_final_merge.txt
└── 11_comparison.txt    # 多专利对比分析模板（可选）

注意事项与扩展

• OCR 引导：若检测到文档为图片型 PDF，请明确告知用户：“检测到该专利可能为扫描版，建议启用 OCR 技能（如 pdf-document-handler）以获得最佳提取效果。”
• 模型建议：推荐使用 Qwen2.5-7B-Instruct 及以上版本，或 DeepSeek-R1 等逻辑推理较强的模型。建议参数：temperature=0.3，top_p=0.8，max_tokens=4096；提取类任务（01/02/04/06）可设 temperature=0.1 以获得更稳定的输出。
• 容错处理：若某一步骤提取失败（如找不到申请号），请在对应文件中写入“未提取到相关信息”，确保后续合并步骤不中断。