patent-research-planning

특허 연구 영역 클러스터링, 키워드 최적화, 검색 전략 수립. Use when: (1) 새로운 특허 조사 프로젝트 시작 시, (2) KIPRIS API 호출 전 키워드 조합 최적화 시, (3) IPC 코드와 키워드 분류 체계 구성 시, (4) 다국가 특허 검색 전략 수립 시, (5) '검색 계획', 'plan patent search', 'optimize keywords', 'cluster research areas' 요청 시.

18 stars

Best use case

patent-research-planning is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

특허 연구 영역 클러스터링, 키워드 최적화, 검색 전략 수립. Use when: (1) 새로운 특허 조사 프로젝트 시작 시, (2) KIPRIS API 호출 전 키워드 조합 최적화 시, (3) IPC 코드와 키워드 분류 체계 구성 시, (4) 다국가 특허 검색 전략 수립 시, (5) '검색 계획', 'plan patent search', 'optimize keywords', 'cluster research areas' 요청 시.

Teams using patent-research-planning should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/patent-research-planning/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/orientpine/honeypot/main/plugins/patent-trend-analyzer/skills/patent-research-planning/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/patent-research-planning/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How patent-research-planning Compares

Feature / Agentpatent-research-planningStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

특허 연구 영역 클러스터링, 키워드 최적화, 검색 전략 수립. Use when: (1) 새로운 특허 조사 프로젝트 시작 시, (2) KIPRIS API 호출 전 키워드 조합 최적화 시, (3) IPC 코드와 키워드 분류 체계 구성 시, (4) 다국가 특허 검색 전략 수립 시, (5) '검색 계획', 'plan patent search', 'optimize keywords', 'cluster research areas' 요청 시.

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

Related Guides

SKILL.md Source

# patent-research-planning

특허 조사 프로젝트의 키워드 클러스터링, 검색 전략 수립, IPC 코드 매핑을 담당하는 스킬입니다.

---

## Pipeline Overview

이 스킬은 3단계 파이프라인의 **L1 (Planning)** 입니다.

```
L1 Planning (이 스킬)
    ↓  검색 전략, 키워드 목록, IPC 코드
L2 Search (patent-search-collect)
    ↓  수집된 특허 데이터 (Excel/JSON)
L3 Analysis (patent-analysis-viz)
    ↓  분류, 트렌드 분석, 시각화 대시보드
```

L1을 충분히 수행해야 L2에서 불필요한 API 호출을 줄이고 L3 결과의 정밀도를 높일 수 있습니다.

---

## Available MCP Tools

| 도구 이름 | 설명 |
|-----------|------|
| `patent_search_planner` | 연구 주제를 입력하면 검색 전략, 키워드 클러스터, IPC 코드 추천을 반환 |
| `patent_keyword_optimizer` | 초기 키워드 세트를 입력하면 동의어 확장, 불용어 제거, 조합 최적화 수행 |

---

## 5-Step Workflow

### Step 1. 연구 주제 파악

사용자의 연구 주제를 구체화합니다.

- 핵심 기술 도메인 확인 (예: 연구 주제의 핵심 기술 영역)
- 대상 국가/언어 범위 결정 (한국 / 해외 / 전체)
- 분석 기간 설정 (예: 2019-2024)

### Step 2. 키워드 최적화

`patent_keyword_optimizer` 를 호출하여 초기 키워드를 정제합니다.

```
입력: [연구 주제 관련 초기 키워드들]
출력: {
  "korean": [한국어 최적화 키워드 목록],
  "english": [영어 최적화 키워드 목록],
  "excluded": [분석 범위 외 도메인 키워드 — 필요 시 정의]
}
```

### Step 3. 검색 전략 수립

`patent_search_planner` 를 호출하여 구체적인 검색 계획을 생성합니다.

```
입력: 최적화된 키워드 + 연구 주제
출력: {
  "queries": [...],       // 개별 검색 쿼리 목록
  "ipc_codes": [...],     // 추천 IPC 코드
  "search_order": [...],  // 국가별 검색 순서
  "estimated_results": N  // 예상 결과 수
}
```

### Step 4. 계획 제시

사용자에게 다음 항목을 정리해 제시합니다.

- 검색 쿼리 목록 (한국어 / 영어)
- IPC 코드 매핑
- 국가별 검색 순서
- 예상 결과 수 및 소요 시간

### Step 5. 사용자 확인

계획을 확인받은 후 L2 (patent-search-collect) 로 넘어갑니다.

- 필요시 키워드 추가/제거 반영
- 범위 조정 (너무 넓으면 IPC로 좁히기, 너무 좁으면 동의어 확장)

---

## Classification Framework

연구 주제에 맞는 분류 체계를 L1 단계에서 정의합니다. 이 분류 체계는 L3 분석 단계의 기준이 됩니다.

### 분류 축 정의

연구 주제에 적합한 분류 축을 2개 이상 정의합니다. 각 축은 상호 배타적이고 전체를 포괄하도록 설계합니다.

예시 구조:
```
Axis 1: [연구 주제의 처리 방식, 적용 계층, 구현 환경 등]
Axis 2: [연구 주제의 기능, 목적, 응용 분야 등]
```

### IPC 코드 탐색 방법 (상위→하위)

1. 연구 주제의 핵심 기술 키워드로 상위 IPC 클래스 파악 (예: G06N, H04W 등)
2. 상위 코드로 검색 결과 확인 후 결과 수에 따라 하위 코드로 구체화
3. 결과가 너무 많으면 하위 서브클래스로 좁히고, 너무 적으면 상위 코드로 확장

### 키워드 매핑 가이드

- 각 분류 축의 카테고리별로 대표 키워드를 한국어/영어로 매핑
- 동의어, 약어, 상위/하위 개념어를 포함하여 검색 누락 최소화
- 필요 시 분석 대상 외 도메인 키워드를 제외 목록으로 정의

---

## Tips

- **넓게 시작해서 좁히기**: 처음엔 상위 IPC 코드로 시작하고, 결과가 많으면 하위 코드로 좁힘
- **하위 코드 활용**: 상위 코드 검색 후 IPC 분포를 확인하면 실제 관련 하위 코드를 파악하는 데 도움이 됨
- **다국어 병행**: 같은 개념도 한국어/영어 쿼리 결과가 다를 수 있으므로 병행 검색 권장

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