Plans patent research by clustering areas, optimizing keywords for KIPRIS API, mapping IPC codes, and establishing multi-country search strategies.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/patent-trend-analyzer:patent-research-planningThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
특허 조사 프로젝트의 키워드 클러스터링, 검색 전략 수립, IPC 코드 매핑을 담당하는 스킬입니다.
특허 조사 프로젝트의 키워드 클러스터링, 검색 전략 수립, IPC 코드 매핑을 담당하는 스킬입니다.
이 스킬은 3단계 파이프라인의 L1 (Planning) 입니다.
L1 Planning (이 스킬)
↓ 검색 전략, 키워드 목록, IPC 코드
L2 Search (patent-search-collect)
↓ 수집된 특허 데이터 (Excel/JSON)
L3 Analysis (patent-analysis-viz)
↓ 분류, 트렌드 분석, 시각화 대시보드
L1을 충분히 수행해야 L2에서 불필요한 API 호출을 줄이고 L3 결과의 정밀도를 높일 수 있습니다.
| 도구 이름 | 설명 |
|---|---|
patent_search_planner | 연구 주제를 입력하면 검색 전략, 키워드 클러스터, IPC 코드 추천을 반환 |
patent_keyword_optimizer | 초기 키워드 세트를 입력하면 동의어 확장, 불용어 제거, 조합 최적화 수행 |
사용자의 연구 주제를 구체화합니다.
patent_keyword_optimizer 를 호출하여 초기 키워드를 정제합니다.
입력: [연구 주제 관련 초기 키워드들]
출력: {
"korean": [한국어 최적화 키워드 목록],
"english": [영어 최적화 키워드 목록],
"excluded": [분석 범위 외 도메인 키워드 — 필요 시 정의]
}
patent_search_planner 를 호출하여 구체적인 검색 계획을 생성합니다.
입력: 최적화된 키워드 + 연구 주제
출력: {
"queries": [...], // 개별 검색 쿼리 목록
"ipc_codes": [...], // 추천 IPC 코드
"search_order": [...], // 국가별 검색 순서
"estimated_results": N // 예상 결과 수
}
사용자에게 다음 항목을 정리해 제시합니다.
계획을 확인받은 후 L2 (patent-search-collect) 로 넘어갑니다.
연구 주제에 맞는 분류 체계를 L1 단계에서 정의합니다. 이 분류 체계는 L3 분석 단계의 기준이 됩니다.
연구 주제에 적합한 분류 축을 2개 이상 정의합니다. 각 축은 상호 배타적이고 전체를 포괄하도록 설계합니다.
예시 구조:
Axis 1: [연구 주제의 처리 방식, 적용 계층, 구현 환경 등]
Axis 2: [연구 주제의 기능, 목적, 응용 분야 등]
npx claudepluginhub orientpine/honeypot --plugin patent-trend-analyzerMaps the IP landscape for a technology domain: patent clusters, white spaces, competitor portfolios, and freedom-to-operate risks. Use before R&D, market entry, due diligence, or patent filing.
Guides IPC/CPC international patent classification structure, code reading, 8 sections, search strategies via KIPRIS/WIPO, and mappings for AI/ML/semiconductors. Use for patent code lookup or analysis.
Guides structured prior art searches using Espacenet: CQL query construction, abstract triage, full-text keyword search, paginated claim reading, family expansion, report generation. For patent novelty and invalidation.