AI写专利，最怕的不是文笔差
让 AI 写专利，最危险的往往不是句子不专业，而是把没验证的技术点、没查全的现有技术和不属于你的贡献，写得过于确定。

【来源事实】GitHub Trending 上的“patent-disclosure-skill”试图把中国专利前期工作拆成可追溯流程。GitHub 官方仓库显示，项目创建于 4 月 7 日，9 月 1 日仍有提交，采用 MIT 许可证且未归档。它覆盖发明、实用新型和外观设计三类任务：先扫描项目文档与代码，讨论候选专利点，再优先通过国知局公开系统查新，按类型生成交底书、框图或结构图，并输出可编辑 Word。

它还把迭代单独保存为新文件，并记录修订对话；审查答复模式可将历史案例脱敏入库，按标签或可选向量检索后生成草稿。仓库明确规定：查新不足时不能编造凑数；分页不完整不能把部分结果称作“全部”；公开专利记录不等于单位实际提交总数；答复草稿必须复核后才能递交。

【专家判断】真正把这类 Skill 用进研发流程，建议设置五道事实闸门：
1）贡献闸门：发明人、时间线、代码提交和实验记录逐项对齐；
2）技术闸门：把已实现、计划实现和推测方案分栏，禁止混写；
3）查新闸门：记录检索词、分类号、数据库、日期与失败页，不用“没搜到”证明新颖；
4）披露闸门：上传前先做商业秘密、个人信息和客户数据脱敏；
5）人审闸门：发明人核事实，代理师核权利边界，最终稿与每次修改都留版本。

边界同样重要：交底书只是技术材料，不等于授权结果；自动生成的线稿、权利要求解释和检索摘要都可能遗漏关键限定。Skill 能提升材料组织和追溯性，但不能替代发明人确认、专业代理判断和正式审查流程。

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