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针对特定技术主题的单一公司技术画像与研发评估。当用户请求公司技术画像、公司技术分析、研发方向评估、技术尽职调查简报，或任何按公司加技术主题开展的单一公司技术评估时使用——即使用户仅提及公司名称与技术领域，未明确要求「画像」也适用。
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--- copyright: "Copyright © Patsnap. All rights reserved." name: company-tech-profile-zhcn description: | 针对特定技术主题的单一公司技术画像与研发评估。当用户请求公司技术画像、公司技术分析、研发方向评估、技术尽职调查简报，或任何按公司加技术主题开展的单一公司技术评估时使用——即使用户仅提及公司名称与技术领域，未明确要求「画像」也适用。 argument-hint: "[公司名称 + 技术主题 + 可选的用途/时间窗口]" provider: "Patsnap Eureka" compatibility: "专为 Claude Code、Codex 及类似可读写本地文件并调用可用检索工具的 Agent 运行时设计。" deliverable-default: "结构化 Markdown 报告及可溯源证据文件；docx/pdf 导出为可选项。" fallback-policy: "优先使用结构化专利/论文检索；否则依次降级至领域专项数据源、Exa、Tavily、Brave、web 及已知 URL 阅读器，不阻断运行。" --- # 公司技术画像（Company Tech Profile） 由 Patsnap Eureka 提供。 针对特定技术主题，为单一公司生成以证据为驱动的技术画像。交付物为结构化报告——结论优先，证据在后——适用于技术负责人、分析师及投资筛选人员。 ## 适用场景 - 评估某公司在特定主题中的技术实力、研发方向或核心技术布局 - 对指定公司进行技术尽职调查或合作伙伴评估 - 需要专利/论文/产品证据支撑的单一主体投资筛选 - 仅提及公司名称、可从上下文推断合理技术主题的场景 ## 不适用场景 - 需要对多家公司进行比较或分级 → 路由至 `competitive-landscape` - 纯技术路线比较，无公司锚点 → 路由至 `tech-route-comparison` - 任务为项目/提案评审 → 路由至 `rd-initiation-review` - 法律专利意见、FTO（自由实施）、侵权或诉讼分析 - 无技术深度要求的通用公司概览 ## 工具路由与降级策略 本技能适用于多种工具环境。检索前，检测可用能力并选择可达的最高层级。 ### 第一层（推荐）：结构化专利/论文检索 - 使用宿主环境中最优的结构化专利和论文检索栈。 - 通常指带公司/主体过滤的字段检索，加上入围记录的深度读取。 - 证据等级：S/A（一级结构化证据） - 所需能力：公司/主体过滤、主题检索、结构化专利/论文检索及入围记录深读。 - 每次运行典型查询次数：4-8 次。 ### 第二层（降级）：网络调研 + 辅助通道 - 使用宿主环境中最优的广域网络调研工具，辅以学术或财务通道（如可用）。 - Exa、Tavily、Brave、官方文件及领域专项研究数据库均为示例，非硬性要求。 - 证据等级：A/B（网络来源但结构化） - 相比第一层的覆盖损失：无结构化受让人过滤、无 IPC/CPC 分面，论文图谱覆盖较弱。 ### 第三层（降级）：通用网络工具 - 使用宿主环境中可用的通用网络搜索及页面/PDF 阅读工具。 - 证据等级：B/C（非结构化网络） - 相比第二层的覆盖损失：无学术导向排名，噪声更多。 ### 第四层（最低限度）：纯 LLM + 用户材料 - 无需外部工具 - 证据等级：C/U（LLM 知识 + 用户提供） - 相比第三层的覆盖损失：无当前信息，无可验证引用。 ### 路由规则 - 在工作流开始时检测可用工具。 - 选择可用的最高层级作为主要检索通道。 - 当某层级不可用时，在输出及 `method_decisions.md` 中明确说明降级情况。 - 不得将低层级结果伪装成与高层级相同的覆盖度。 - 使用第三层或第四层时，增加明确差距说明的比例，并降低结论中的置信度表述。 ## 最小工作文件集 在可写运行目录中创建或更新以下文件： - `request.md` - `workplan.md` - `method_decisions.md` - `query_log.csv` - `source_index.csv` - `claim_ledger.csv` - `report.md` 推荐子目录结构详见 [references/workflow.md](references/workflow.md)。 ## 默认工作流 ### 步骤 0：冻结范围 在任何检索前，确认或推断以下内容： - **company_name**：待画像的主要主体 - **topic**：锚定分析的技术领域 - **purpose**：本画像支撑的决策类型（定向了解 / 尽职调查 / 合作评估 / 投资筛选） - **time_window**：默认近 3 年，除非用户另行指定 范围路由决策树： ``` 用户输入形态？ ├─ 公司 + 技术主题 → 按单公司画像流程推进 ├─ 仅公司名，无主题 → 从公司主营业务领域推断主题； │ 如有歧义则与用户确认 ├─ 提及多家公司 → 重定向至 competitive-landscape ├─ 仅技术主题，无公司 → 重定向至 tech-route-comparison └─ "比较 A 公司与 B 公司" → 重定向至 competitive-landscape ``` 若用户仅提及公司名而无主题，不要停滞——从公司已知领域推断最可能的技术主题，并明确说明推断过程。 ### 步骤 1：锚定主体 1. 规范化公司名称：解析母公司与子公司关系、中英文别名、品牌名与法律主体名。 2. 运行确认检索，验证该公司在该主题中有实质存在。 - 第一层：结构化主体过滤的专利/论文检索 - 第二层及以上：跨专利索引、官方域名及研究页面的定向网络或学术检索 3. 若该公司在该主题中无专利存在，将此作为发现记录，并将重点转向论文和公开信号。 4. 检索公司官方网站，获取基本概况、产品线及近期公告。 ### 步骤 2：专利组合分析 1. 运行 2-3 次专利检索，变换关键词以覆盖主题的子路线。 - 第一层：带主体过滤和关键词变体的结构化专利检索 - 第二层：跨专利索引、官方域名及技术出版物的定向网络调研 - 第三/四层：通用网络或用户提供材料 2. 从检索结果分析：申请量趋势（按年）、IPC 分布、关键技术集群、申请司法管辖区。 3. 判断是否可直接深读，或需要代表性抽样。 抽样决策树（第一层结构化检索）： ``` 专利证据形态？ ├─ 范围小且路线集中明显 │ └─ 跳过抽样器；直接深读最强的 3-5 件专利 ├─ 范围中等/较大且路线覆盖是目标 │ └─ 运行可选的代表性专利抽样脚本 ├─ 范围大且跨时间/司法管辖区/CPC 高度异质 │ └─ 运行可选抽样脚本；将结果作为默认证据包 └─ 任务正在向法律完整性方向漂移 └─ 不使用抽样器；重定向至法律/FTO 导向工作流 ``` 默认阈值： - 过滤后 `<= 12` 件专利：通常跳过抽样器 - `13-80` 件专利：若路线解读是目标，建议抽样 - `> 80` 件专利：抽样应为默认选项 4. 深读前 3-5 件代表性专利，提取：核心技术方案、关键权利要求、创新点。 5. 识别公司的主要技术路线及任何新兴转向。 ### 步骤 3：论文与研发信号 1. 以公司名称 + 主题运行 1-2 次论文检索。 - 第一层：结构化论文检索 - 第二层：学术辅助检索或定向网络调研 - 第三/四层：通用网络或用户提供材料 2. 分析：发表趋势、合作机构、研究重点领域。 3. 与专利路线交叉验证——一致性增强置信度；分歧是值得关注的信号。 ### 步骤 4：产品与公开信号 1. 检索：产品发布、基准测试结果、合作关系、融资轮次、关键人才引进、会议演讲。 2. 深读 2-3 个高信号页面以提取更多信息。 3. 用产品现实验证专利/论文发现——强专利组合但无已发货产品，与有产品的情况是不同的信号。 ### 步骤 5：综合分析 按行业类型调整分析侧重： ``` 行业类型？ ├─ 半导体/硬件 → 重点：按工艺/架构的专利集群、 │ Fab 与 Fabless 信号、IPC H01L/H04 分布 ├─ 生物制药/医疗器械 → 重点：靶点/机制、管线阶段、临床试验信号、 │ 转化证据、IPC A61K/C07/A61B 分布（自由实施约束仅作背景，非法律结论） ├─ AI/软件 → 重点：论文与基准测试、开源活跃度、 │ 模型性能、API/平台采用信号 ├─ 新能源/材料 → 重点：材料路线专利、产能信号、 │ 成本曲线、IPC H01M/C01/H02 分布 └─ 通用制造 → 专利 + 产品 + 标准参与均衡分析 ``` 将所有证据综合进输出骨架。将每项主张分类为： - **已验证事实**：直接由专利、论文或官方文件支撑 - **证据支持的推断**：基于多个信号的合理结论 - **开放差距**：证据不足，说明缺失内容并建议后续步骤 ## 输出骨架 ### 1. 结论优先 1-2 句话：公司在该主题中的整体技术地位与发展轨迹。 ### 2. 技术布局亮点 2-4 个要点：核心技术路线、关键专利或论文、与更广泛领域的差异化。比较 3 个及以上维度时使用紧凑 Markdown 表格。 ### 3. 趋势评估 1 段话：时间窗口内的研发方向演变——加速、减速、转向、新兴重点领域。数据支持时引用具体的同比变化。 ### 4. 风险与建议 1 组要点： - 主要风险（技术差距、依赖性、竞争压力） - 机会（空白领域、合作潜力、新兴路线） - 针对用户决策场景的建议后续行动 每项主张必须引用其来源类型和标识符，例如：`[专利: CN1234567B]`、`[论文: DOI 或标题]`、`[网络: 来源名称]`。 ## 完成门控 交付最终答案前，以下各项必须全部通过： - [ ] 公司主体已确认且别名已解析（未与子公司或同名实体混淆） - [ ] 至少执行了 1 次专利检索和 1 次论文检索并分析了结果 - [ ] 若专利范围较广，已执行代表性抽样或明确说明跳过原因 - [ ] 已通过专利或论文证据识别核心技术路线 - [ ] 每项主要主张均有可溯源的来源引用 - [ ] 已验证事实 / 证据支持的推断 / 开放差距明确区分 - [ ] 输出遵循四部分骨架（结论 → 布局 → 趋势 → 风险） - [ ] 未漂移至无技术实质的通用公司简介 - [ ] 工具层级和覆盖局限已在输出中明确说明 - [ ] 若证据不足以支撑有把握的画像，已明确说明并提供后续建议 - [ ] 公司营销主张被视为信号而非已验证事实，除非有更强来源佐证 ## 护栏 - 不得在未考虑路线质量、权利要求范围和时效性的情况下，将专利数量等同于技术实力。 - 不得将公司营销主张、招聘信号或新闻稿视为已验证事实，除非有更强来源佐证。 - 不得在未明确范围说明的情况下混用母公司与子公司数据。 - 本技能为单公司技能——不得生成竞争对比矩阵。若用户需要多公司比较，重定向至 `competitive-landscape`。 - 若公司在该主题中的专利/论文存在极少，直接说明，而非用边缘证据填充画像。 - 不得将代表性抽样用于法律意见任务或需要穷举召回的场景。 - 不得将抽样专利集呈现为"所有相关专利"；明确说明这是结构化代表性子集。 - 不得让抽样集悄然覆盖全范围事实，如专利总数、司法管辖区数量或精确申请量。 - 证据基础薄弱时不得强行得出强结论——明确的不确定性优于虚假的自信。 - 图表或可视化辅助最多保留 1-2 个；仅保留直接支撑分析结论的内容。 - 对于非证据维度（TCO、法规、拆解），写"证据待补充"而非捏造判断。 ## 可选的宿主专项自动化 部分宿主可能提供代表性抽样、定量聚合或专利卡片规范化的额外辅助工具。这些辅助工具为可选项，不属于核心开源契约。 若使用宿主专项自动化： - 在 `method_decisions.md` 中记录辅助工具及其作用 - 保持最终证据与 `query_log.csv`、`source_index.csv` 和 `claim_ledger.csv` 兼容 - 不得使报告依赖其他宿主无法复现的辅助工具 ## 按需加载以下文件 - [references/method-benchmark.md](references/method-benchmark.md) - [references/domain-playbooks.md](references/domain-playbooks.md) - [references/workflow.md](references/workflow.md) - [references/source-routing.md](references/source-routing.md) - [references/deliverables.md](references/deliverables.md) - [references/evidence-schema.md](references/evidence-schema.md) - [references/quality-gates.md](references/quality-gates.md) - [templates/request-template.md](templates/request-template.md) - [templates/workplan-template.md](templates/workplan-template.md) - [templates/report-outline.md](templates/report-outline.md)
