核心用法
Patent Scanner 是一款专注于技术概念早期评估的 AI 分析工具。用户输入自然语言描述的问题背景、技术实现机制及差异化特点后，系统按以下框架输出结构化报告：
1. 组件拆解：识别所有技术/方法及其来源领域，标注标准实现 vs 定制实现
2. 组合分析：评估组件组合产生的意外协同效应（1+1>2），分析技术壁垒如何被克服
3. 问题-方案映射：量化技术问题解决路径及相较现有方案的优势
4. 四维度评分（0-13分制）：
- Distinctiveness（独特性）：组合稀有度
- Sophistication（复杂度）：技术实现难度
- System Impact（系统影响）：技术贡献范围
- Frame Shift（范式转变）：是否重新定义问题
关键阈值：≥8分建议深入调查并咨询专利律师。
显著优点
- 风险隔离设计：严格术语规范（禁用"patentable/novel/prior art"等法律术语），强制输出免责声明，降低非专业用户误用风险
- 结构化输出：JSON Schema + Markdown 双格式，便于后续专利检索工具（patent-validator）接力使用
- 鼓励性语气：评分框架既客观量化，又为早期概念保留迭代空间
- 生态整合：与 code-patent-scanner、patent-validator 形成分析-验证闭环
潜在缺点与局限性
- 无检索能力：明确声明无法搜索现有技术，需依赖外部工具验证，存在"高评分但已被公开"的盲区风险
- 依赖输入质量：技术细节不足时评分可能虚高或虚低
- 非覆盖性评估：仅分析"架构层面"独特性，执行细节差异可能被遗漏
- 时效提示不足：虽提及12个月美国申请窗口，但未针对其他司法管辖区（如中国绝对新颖性）做差异化提示
适合人群
- 早期创业者/独立发明人：快速评估技术方向独特性，决策是否投入专利申请预算
- 企业研发团队：内部创新盘点，识别高潜力技术组合
- 技术转移办公室（TTO）：初步筛选高校成果商业化潜力
- 非知识产权律师的技术顾问：为客户提供前置技术评估，再转介专业机构
常规风险
1. 误解风险：用户可能将"高分"等同于"可授权专利"，忽略 disclaimer
2. 披露风险：用户为获高分详细描述技术，可能构成公开披露触发新颖性丧失
3. 算法偏见风险：评分框架偏向"跨领域组合"类创新，渐进式改良可能系统性低分
4. 责任边界模糊：虽声明"not legal advice"，但"consult patent attorney"的建议可能被视为诱导特定行为
使用建议：作为内部头脑风暴工具优先，公开分享时务必脱敏处理技术细节。