gfodor/legal-skills

解决的问题

本项目旨在降低与美国实用新型专利工作相关的高昂法律费用。它用一组可执行的AI代理技能和确定性Python脚本，取代了聘请专利事务所进行撰写、审计和申请准备的手动流程，使发明人和创始人能够自行执行高水平的专利审计和模拟。

工作原理

该系统作为一组「代理技能」（基于Markdown的协议）运行，可集成到Claude Code或Grok等AI代理中。它采用三阶段流水线：

1. patent-audit：基于美国法律和USPTO实践的316项检查清单进行申请前审计。它使用确定性Python预处理进行机械检查（如日期计算和数字一致性），并通过专家代理的分发来评估法律和技术差距。还包括一个对抗性验证阶段，由新的验证者重新测试发现结果。
2. patent-examine：模拟USPTO审查循环。系统会生成独立的模拟审查员，发出模拟的Office Actions。目标是达到两个不同审查员独立批准同一版本申请的状态。
3. patent-workaround：对抗性测试，子代理尝试设计规避方案，以识别弱点并确保专利能抵御竞争对手。

适用人群

• 希望在不立即启动法律程序的情况下审计专利草稿或模拟审查过程的发明人、创始人和内部工程师。
• 希望加快撰写和申请流程并降低成本的律师事务所。

亮点

• 316项审计检查清单：基于原始资料的全面审计，涵盖从法定障碍到图纸形式的所有内容。
• 确定性护栏：使用Python处理LLM难以应对的任务，如日期计算、权利要求依赖图和数字一致性校验。
• 多代理对抗循环：使用红队审查员和规避设计代理来压力测试权利要求。
• 状态锁定的审查：严格区分真实状态、候选版本和审查记录，确保在模拟审查过程中保持版本控制。