ADC研发专利与交易监控（ADC R&D, Patent & Deal Monitoring）

持续监控ADC研发、临床、专利、交易与竞争事件

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openclaw skills install @yuanzhian-patsnap/adc-landscape-monitoring

RD&BD-monitor-patent&evidence&deal&drug-ADC

概述

本 Skill 面向 ADC 领域研发与商务拓展人员，提供月度/周度进展监控简报自动化生成能力。

监控范围：全 ADC 领域（不限靶点/公司）
默认周期：最近30天（可调整为7天/季度）
输出格式：可下载的自包含 HTML 报告

触发方式

用户说以下任意短语即触发本 Skill：

@skill:adc-landscape-monitoring
"运行ADC简报"、"ADC月度监控"、"ADC最新进展"
指定时间范围，如"2026年5月ADC简报"、"过去一个月ADC进展"

数据模块与 MCP 工具映射

模块	MCP 工具	过滤参数
🤝 BD交易	`ls_drug_deal_search`	`drug_type=["ADC"]`, `deal_date_from/to`
📊 临床结果	`ls_clinical_trial_result_search`	`drug_type=["ADC"]`, `published_date_from/to`
🧪 新注册临床	`ls_clinical_trial_search`	`drug_type=["ADC"]`, `study_first_posted_date_from/to`
⚖️ 专利	`ls_patent_search`	`drug_type=["ADC"]`, `publication_date_from/to`
💊 获批药物	`ls_drug_search`	`drug_type=["ADC"]`, `highest_phase=["approved"]`
📄 文献	`ls_paper_search`	`drug_type=["ADC"]`, `year_from/to`
🏛️ 权威会议	`mcp_web-search__web_search`	ASCO/AACR/ESMO/ASH/JPM + ADC关键词

执行步骤（9步编排）

Step 0：解析时间范围

默认：最近30天（today - 30days 至 today）
用户指定月份：严格锁定 YYYY-MM-01 至 YYYY-MM-30/31
用户指定周：today - 7days 至 today

Step 1：并行抓取所有模块数据

并行调用以下工具（无依赖关系，可同时执行）：

ls_drug_deal_search（BD交易，全量）
ls_clinical_trial_result_search（临床结果，limit=50，page1+page2）
ls_clinical_trial_search（新注册临床，limit=50）
ls_patent_search（专利，limit=30）
ls_drug_search（获批药物，highest_phase=approved）
mcp_web-search__web_search（会议动态，按当月会议日历选词）

Step 2A：BD交易模块处理

字段：deal_title / deal_time / principle_organization / partner_organization / url
链接：原始 url 字段优先；无则 synapse.zhihuiya.com/news-detail/{deal_id}
展示：全量展示（通常≤10笔），含双方公司、金额、交易类型标签

Step 2B：临床结果模块处理

抓取：ls_clinical_trial_result_search（2页，共100条）
补充：对前8条调用 ls_clinical_trial_result_fetch 获取 results[] 原始数值
客观描述规范：
- 必填9字段：trial_name / drug / target / indication / phase / sponsor_org / key_endpoints / publication_date / source_url
- 数字直接引用工具返回原始值；禁止"约"、"令人振奋"等修饰词
- results[] 为空时标注"详细数据请点击来源链接查看"，禁止推测补填
- 标题格式：📊 临床结果（X条展示 / matched_total=Y条，日期范围）
链接：synapse.zhihuiya.com/clinical-result-detail/{ct_result_id}
模块末尾必须生成📋 本期临床结果小结：数据范围/靶点列表/阶段分布/主要适应症

Step 2C：新注册临床模块处理

精选8条（优先Ph3、知名企业、新靶点）
字段：trial_title / phase / drug / target / indication / organization / clinical_trial_id
链接：synapse.zhihuiya.com/clinical-progress-detail/{clinical_trial_id}

Step 2D：专利模块处理

检索：ls_patent_search（drug_type=["ADC"]，严格锁定公开日期范围）
相关性过滤：标题/摘要须含 ADC / antibody-drug conjugate / 靶点名 / linker / payload 之一
非ADC专利（如机械/电力类）必须剔除，并在小结中注明剔除原因
客观描述规范：
- 技术标签仅从标题/摘要明确词汇提取，无法确认时标注"详见全文"
- DAR值仅当权利要求/摘要明确数字时填写
- 禁用表述："突破性专利"/"颠覆领域"/"极具商业价值"/"领先全球"
- 推荐阅读使用7类维度代码：NEW_TARGET / KEY_ASSIGNEE / TECH_CLASS / COMBO_THERAPY / PLATFORM_TECH / CLINICAL_RELEVANCE / GEOGRAPHY
- AI技术三要素：每件专利必须基于title+content提炼：技术问题 / 技术方案 / 技术效果（不可推测虚构）
卡片结构：专利号+法律状态+日期 → 标题 → 申请人（含国家）→ 技术标签 → 三要素 → 推荐原因 → 链接
模块末尾必须生成📋 本期专利小结：检索范围/技术分类/申请人地域/标题明确靶点/剔除说明
链接：eureka.zhihuiya.com/view/#/fullText?patentId={id}（id字段，非patent_id）

Step 2E：获批药物模块处理

查询：ls_drug_search（highest_phase=["approved"]）
筛选：first_approved_date 在时间范围内的新批品种
字段：药物名/INN / 获批日期 / 公司（原研+持有）/ 靶点 / Payload类型 / Linker / DAR / 适应症
链接：synapse.zhihuiya.com/drug-detail/{drug_id}

Step 3：三维去重频次统计

维度：靶点 / 公司 / 适应症
口径：同一来源内同一实体去重；跨来源（临床结果/临床试验/专利/BD/会议）频次累加
排除：未知/未披露/通用ADC等非具体实体
仅统计频次，不打分、不加权
统计说明框必须写明：监控范围/各来源采样量/matched_total/去重逻辑

Step 4：权威会议模块

按当月日历判断相关会议（JPM=1月/AACR=4月/ASCO=5-6月/ESMO=9月/SABCS=12月/ASH=12月）
对进行中或刚结束的会议执行网络搜索抓取ADC相关摘要
标注来源可靠性：🟢高（多源一致）/ 🟡中（单源）/ ⚠️ Unverified（需原始摘要核实）
智慧芽数据库会议数据入库延迟约1-4周，需说明

Step 5：趋势对比模块

与上期数据对比（如有）：临床数量↑↓ / BD金额↑↓ / 热门靶点变化 / 新涌现公司
无历史数据时标注"首期简报，无对比基准"

Step 6：HTML报告渲染规范

6.1 整体结构

text

报告头部（渐变横幅）
↓ 概览数据卡（7色分类，hover阴影）
↓ 执行摘要（双列网格，彩色竖线）
↓ 获批药物（绿色渐变背景，2×4参数网格）
↓ BD交易
↓ 临床结果（含小结）
↓ 新注册临床
↓ 专利精选（含三要素+小结）
↓ 靶点/公司/适应症可视化（彩色渐变横条图）
↓ 权威会议
↓ 趋势对比
↓ MCP工具统计面板（深色主题）
↓ 来源列表（分类展示）

6.2 标签体系（8类，严格使用CSS class）

标签类型	CSS类名	颜色
靶点	`tag-target`	`#dbeafe / #1d4ed8`
Payload	`tag-payload`	`#dcfce7 / #15803d`
Linker	`tag-linker`	`#ede9fe / #6d28d9`
适应症	`tag-indication`	`#fef9c3 / #854d0e`
公司	`tag-company`	`#f1f5f9 / #374151`
阶段	`tag-phase`	`#f3e8ff / #7e22ce`
地域	`tag-geo`	`#ecfeff / #0e7490`
推荐原因	`tag-recommend`	`#4c1d95 / #ffffff`

6.3 紧凑卡片结构（所有模块统一）

内边距：12px 14px
标题行：实体名（粗体）+ badge群 + 日期（右对齐）
标签行：所有属性标签化，行内展示
数据框：仅原始数值，左侧彩色竖线
链接按钮：右下角，11px小字

6.4 data-tags 规范

每张卡片 data-tags 属性必须包含： 靶点（英文）/ 药物名 / 公司缩写 / 阶段 / 地域 / 技术类型 / 适应症关键词

6.5 搜索筛选框（3模块必须配置）

模块	section id	必配快捷筛选
临床结果	`section-clinical-results`	Phase 3 / HER2 / TROP2 / Positive
新注册临床	`section-clinical-trials`	Phase 3 / HER2 / 中国申请人 / NSCLC
专利	`section-patents`	HER2 / TROP2 / CN / Linker / Payload / WO

JS函数：filterCards(sectionId, query) + filterByTag(sectionId, tag)，含计数实时更新。

Step 7：链接校验

渲染前必须调用校验函数，禁止以下格式进入最终HTML：

clinical-results-detail（多s）
clinical-trial-result-detail（多trial）
clinical-trial-detail（路径错误）
fulltext?patentid=（大小写错误）
patent_id=（下划线错误）

Step 8：来源标记规范

参见 references/zhihuiya_link_standard.md，所有条目必须按分类展示：

专利/论文证据
智慧芽结构化数据（临床结果/临床试验/药物/BD交易）
公开网页证据（标注Unverified）

输出文件命名规范

场景	文件名格式
月度简报	`adc_brief_YYYYMM.html`
周度简报	`adc_brief_week_YYYYWW.html`
自定义范围	`adc_brief_{date_from}_{date_to}.html`

常见问题排查

问题	解决方案
专利出现非ADC结果	执行标题关键词过滤；剔除并在小结注明
临床结果含主观评价	删除修饰词，仅保留工具返回原始数值
专利推荐理由夸大	改用7类维度代码对应的客观表述模板
链接无法打开	运行 `validate_zhihuiya_links()` 定位错误格式
搜索筛选不生效	检查 `data-tags` 是否包含目标关键词
标签未显示	检查 tag class 名与 CSS 定义是否一致
`ls_news_vector_search` 返回空	切换至 `ls_financial_report_vector_search` 作为备用
会议数据智慧芽未入库	用网络搜索补充，标注Unverified，说明入库延迟原因
数字前后期不一致	检查时间过滤参数是否严格锁定，排查历史数据混入

引用的参考文档

references/zhihuiya_link_standard.md：智慧芽链接规范（所有链接生成必须遵循）
references/adc_conference_calendar.md：ADC领域权威会议日历
references/adc_target_glossary.md：ADC靶点标准命名参照表