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Category: Development & EngineeringAPI key requirement unconfirmed

PatentMax 专利价值评估

GB/T 42748-2023专利评估指引：单件打分+企业专利池画像，含配额账与法律维度硬约束；数据源接入PatentMax网页端/API/MCP。

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企业技术专利评估评级

依据 GB/T 42748-2023《专利评估指引》，三个一级指标（法律 / 技术 / 经济）拆成 14 个二级指标， 逐项打分后按场景赋权汇算专利价值度 PVD，再定等级。

单件专利和专利池都能评：先逐件打分，再汇总成企业画像。两层的规则不同，别混用。

🔗 数据来源 PatentMax（自建全球专利库，覆盖中国、美国、欧洲、日本、韩国及 WIPO）。

  • 网页端（零配置在线检索）：https://app.ip930.com
  • API 密钥申请：https://api.ip930.com/features/api-platform?tab=keys（pm_live_ 生产 / pm_test_ 测试，每日 30 次）
  • MCP 服务端点：https://api.ip930.com/api/mcp（写进 ~/.workbuddy/mcp.json 的 mcpServers，headers.Authorization 放 Bearer 密钥，保存后在连接器管理页点「信任」生效） 三条路密钥通用、共用同一个每日配额；本技能取数优先走自带脚本（带缓存防重复扣费），MCP 适合临时交互查询。

开工前先确认三件事

一、凭证——有没有专利检索接口的 API Key。 本技能自动取数依赖 PatentMax（IPRDB）检索接口，密钥通过环境变量 PATENTMAX_API_KEY 传入。

动工前先检查，不要拿着空密钥去跑检索：

python -c "import os;print('OK' if os.environ.get('PATENTMAX_API_KEY') else 'MISSING')"

显示 MISSING 时必须先告知用户，不要默默跳过：

本技能的自动取数需要 PatentMax 检索接口的 API Key（环境变量 PATENTMAX_API_KEY）， 当前未配置。该密钥需自行向 PatentMax 申请，本技能不内置也不代申请。

没有它仍然可以评估——你可以直接提供专利清单或 CSV（须含 references/indicator-system.md 第 5 节要求的列）， 我据此完成打分、汇算与定级。差异是：无法自动取权利要求书与引证关系， 因此依赖这些数据的指标（L2、L3、T1、T4）只能靠人工补充或走替代档。

另需提醒用户取数是按件计费的（单件取全约 ¥0.50，明细见 references/objective-proxy.md 第 5 节）， 大批量评估前先做成本确认。

还要先算一遍调用次数，别等取数取到一半才撞限流。 两条经验：

  • 检索与详情共用同一个每日配额，不是各自独立。测试密钥通常每日 30 次， 一次批量检索（50 条/页）就吃掉一次；
  • 逐件取引证/权利要求，每件约耗 2 次调用（先解析标识再取数据）。 因此 550 件专利约需 1100 次调用——测试密钥要跑一个多月，生产密钥才能当日完成。

开工前把「样本件数 × 2」算出来跟用户对一遍。配额不够时，先缩小范围或分批， 不要静默降低评估精度。

二、用途——内部专利分级管理、客户交付评估报告、高价值专利筛选、质押融资尽调、维权支撑、许可定价。 用途决定权重三元组，不问清楚就打分，出来的分没法复核。

三、材料——有没有专利清单、权利要求书、研发资料、销售数据。材料决定哪些项能评、哪些只能挂空。

主流程

第一步　场景定权

打开 references/scenario-weights.md 的「场景权重矩阵」， 取对应用途的权重三元组（法律 α / 技术 β / 经济 γ）。

权重只能从表里取，不得自定、不得"取个中间值"。 用户描述的用途不在表里，按该文件的 「相近场景映射」判断；仍然对不上，就问用户。

第二步　清点材料，标注可得性

先核数据源的覆盖范围，再谈指标。 用任何数据源取数之前，先验证它收不收录你的目标专利类型。

验证要用「申请人/权利人字段检索」，不要用通用词检索。 正确做法是取一家该领域 必然有大量申请的企业，用其全称按申请人字段检索，再看返回结果的类型分布与公开号尾缀 （U 实用新型 / S 外观设计 / B 发明授权）是否齐全。

反例（本项目实际踩过）：用通用词「沙发」验证，返回 20 条全是发明，据此判定 「该库不收录外观设计」——结论是错的。原因是外观设计没有摘要，关键词检索 天然检索不到它。改用申请人字段检索后，外观设计立刻大量出现。 用关键词检索验证类型覆盖，会把「检索方式的盲区」误判成「数据源的边界」。

没验证过覆盖范围，就不能说"某类型为 0 件"。 家具、家电、包装等外观驱动型行业， 外观设计往往是资产主体，漏掉它等于漏掉一大块，且不会有任何报错提示。

另需注意分页窗口上限。 多数商业库对单次检索的可翻页深度有限制，超出后返回 固定结果（表现为连续多页内容完全相同），而 total 仍显示全量。取数前先翻到深页 对比两页内容是否重复，确认可达上限后再规划检索式拆分。别把「翻不到」当成 「只有这么多」。

按 references/indicator-system.md 第 2 节「数据来源三档」， 把 14 项分成 机器直取 / 规则推算 / 专家定调 三类，逐项标出「有材料 / 无材料」。

每一项缺口都要给用户三条出路，不得静默跳过。 读 references/data-fallback.md 第 4 节的「缺口应对表」， 按第 7 节的模板整理成选择表发给用户：

| 指标 | 缺口 | 可选途径（按推荐度排序） | 采用后的局限 | 不补的后果 | 选择 | |---|---|---|---|---|---|

换途径取（该文件第 3 节列了通用替代数据源：企业信用公示系统、上市定期报告、 电商反推、海关数据、招投标记录、行业协会、竞品专利检索等）； 降级取（首选拿不到时用次优来源，须在报告中声明来源与局限）； 明确放弃（用户全部放弃时，把「不补的后果」原文写进报告的缺口清单）。

任何一项都不许不声不响地标成「未评价」就交差。 缺一项就报一项， 说清补不回来的代价——尤其是偏移方向（第 5 节：证据缺失通常导致高估）。

经济价值维度（E2、E3）卡在"要不到销售数据"时，另读 references/patent-product-mapping.md。 该文件给出三条挂钩路径（产品自认 / 技术特征比对 / 产品线归集）和六级收入数据源。 两个要点：上市公司年报的分产品收入是公开可取的（无需企业配合）； E3 只需判档、不需算钱，判断"是否属主要产品线"看收入占比即可。 非上市企业先查国家企业信用信息公示系统的年报，部分企业会公示营业收入。

第三步　逐项打分

客观层跑脚本，不要手算、不要目测：命令和输入格式见 references/indicator-system.md 第 6 节「打分口径」。

专家层用 references/expert-questionnaire.md 第 2 节 生成问卷，按第 1 节的角色分工发给对应的人，回收后按第 3 节折算。 发问卷前先把客观取证结果作为附件发出，让专家在数据基础上确认档次。

专家层拿不到时的三级退让（按顺序走，不许跳级）：

  1. 换人问——原定角色无人应答，先找同职能的其他人，或退而找代理机构代理人；
  2. 客观替代档——确实无人可问时，读 references/objective-proxy.md： 用 scripts/fetch_details.py --with-citation（可加 --with-claims 取权利要求） 拉取引证关系，脚本按该文件的映射规则自动推算档位，--merge-into 直接并入评分文件。 替代档必须带 proxies 标记计入，完整度按 0.5 权折算， 并在报告中套用该文件第 4 节的声明原文；
  3. 标未评价——连客观数据也取不到（如密钥缺失、数据库不覆盖），标 未评价。

替代强度分三档，别一视同仁：T4 较强可单独支撑判档；T1、T2 只能作主要参考； T5 技术成熟度默认不给替代档——专利文件看不出产品是否量产。 技术价值维度若全靠替代档支撑，该维度仍判为不充分，不得因此认为维度成立。

AI 不得代替专家给「专家定调」类指标打分，也不得把替代档当作专家意见。 替代档是「数据推算的参考值」，专家意见是「人作出的专业判断」， 两者在报告里必须分栏呈现，不得混列。

开工前必须说清的硬约束：没有法律维度的专家意见，等级出不来

总数据完整度 = Σ（各维度充分度 × 场景权重）。法律价值 4 项中 L1 须结合权利要求判断、 L2／L3／L4 全属专家定调，AI 不得代填，法律维度在无专家意见时恒为 0%； 而法律维度在六个场景中的权重为 30%–55%。由此可得：

  • 即便技术、经济两维度的客观数据全部取满（替代档上限：技术 4.0/6 = 66.7%， 经济 2.5/4 = 62.5%），总完整度上限也只有 29%（enforcement）～46%（screening）， 六个场景全部低于 60% 门槛；
  • 结论：法律价值专家意见缺失时，等级在数学上无法产生。这不是数据不够，是口径决定的。 实测验证：顾家家居 CN113040555B 补齐全部客观取数后，脚本能算出再归一化 PVD 57.6， 但等级栏仍为「不出等级」，理由即「数据完整度 40%，低于 60%」。

因此开工第一件事是问客户：能否安排 L2／L3／L4（建议含 L1）的专家评价。 不能安排的，改走「处置建议档」口径（纯客观信号分级），并明确声明该口径不是 GB/T 等级， 不得用于对外披露或谈判 —— 不要承诺出等级，也不要用替代档硬凑。

第四步　汇算 PVD

python scripts/patent_eval.py aggregate --input scores.json --scenario grading --out result.json

第五步　定级

按 references/grading-rules.md 第 2 节套等级， 再逐条过第 3 节的「封顶规则」。

封顶规则优先于总分。 专利正在被提无效宣告，总分再高也不能评 AAA。

第六步　组合汇总与交付

逐件结果按 references/grading-rules.md 第 6 节汇总成企业画像， 套 templates/report-template.html 出报告。

几条硬规矩

没证据就不给分。 客户没提供的维度标「未评价」。不许填 0、不许按行业平均猜。 0 分的意思是"确认没有价值"，和"不知道"是两回事，混起来结论就废了。

缺材料不等于可以停手。 拿到手的材料凑不齐某项指标，先把替代途径摆给用户选 （见 references/data-fallback.md），他全部放弃时， 把「不补的后果」写进报告。不许不声不响地标成「未评价」就交差—— 用户有权知道缺这一项会让结论往哪偏。

替代取数只走公开渠道与合法授权渠道。 禁止以侵入、收买内部人员等方式获取企业 未公开财务资料（属侵犯商业秘密）。第三方估算值必须标注"估算"，不得当作企业确认数据。

但"查过且没有"可以给分，前提是写明是"查过"。 专利库的事件流水里没有运营事件， 且该专利已授权 → 可以判「确认无运营记录」（1 分）；尚未授权的新申请属"不适用"， 必须留空。前者是查证结果，后者是客观还没到那一步，混为一谈会把新申请误伤成低分。 脚本用 legal_events 列区分这两者：填 无 vs 留空。

取数前先验数据源边界。 商业专利库常不收录外观设计，或只返回主分类号一个值。 没验证覆盖范围就下"某类型 0 件"的结论，会把整份评估做废。

权重从表里取。 自定权重等于自己造标准。

专家项不代打，也不许拿替代档充数。 技术先进性、侵权可判定性这类，AI 只能组织问卷 和折算，不能自己拍板。真由人拍板的，报告里要写明是谁拍的。

专家意见确实拿不到时，可走 references/objective-proxy.md 的客观替代档兜底，但必须同时满足四条：带 _proxy 标记、完整度按 0.5 折算、 报告分栏呈现、套用该文件第 4 节声明原文。替代档是数据推算的参考值，不是专家判断， 不得对外表述为专家意见，也不得据此单独出具技术先进性结论。

封顶优先于加权。 硬性缺陷直接压等级，不参与分数加权。

组合不等于单件相加。 专利池的价值还受布局结构、核心专利覆盖面、无效风险集中度影响。 把每件的分加起来当组合分是最常见的错。

产品线收入不等于专利收入。 某品类卖了多少钱，由品牌、渠道、营销、供应链共同创造， 技术只占其中一部分。用「产品线收入 ÷ 专利件数」估单件价值是粗略分摊， 必须在报告中写明是分摊值而非实测值，不得当作该专利的实际收益。 集团内部重组的专利转移不具公允性，不能作为运营能力的加分依据。

结论必须带边界。 数据完整度多少、哪些项没评、缺这些会让结论往哪偏，三句话讲清楚。

边界

本技能出的是内部评价与分级结论，不是资产评估报告。带法律效力的专利资产评估， 需要具备资质的评估机构和评估师出具。报告须注明"仅供内部管理及参考，不构成资产定价依据"。

涉及专利有效性、侵权判断的，以国家知识产权局官方登记簿和生效法律文书为准。

运行依赖

scripts/fetch_patents.py（联网取数）需要环境变量 PATENTMAX_API_KEY。

这是可选项——未配置时其余全部功能不受影响：手工整理好 CSV 后直接喂给 scripts/patent_eval.py，照样能完成打分、汇算与定级。 本技能不内置任何密钥，也不代为申请；取数接口的可用性与配额由使用者自行准备。

其余脚本（patent_eval.py）仅用 Python 标准库，无需安装任何第三方依赖。