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从专利地图中发现候选空白点，评估其问题价值，诊断空白背后的关键矛盾，并提出矛盾化解思路。适用于分析专利地图、技术-功效矩阵、技术-应用矩阵、专利聚类图、技术路线图或专利稀疏区域。候选空白点选择后及问题价值评估后，必须分别取得用户确认；不开展后续技术验证、商业验证或专利布局论证。

专利空白点创新机会发现

从专利地图的低密度信号出发，判断其是否对应重要问题，解释其为何长期空白，并给出有逻辑依据的矛盾化解思路。

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基本原则

全程区分四类对象：

• 候选空白点：专利地图中统计或结构上较稀疏的区域。
• 待解决问题：与该空白相关、尚未被充分满足的重要任务或约束。
• 关键矛盾：导致重要问题长期未被充分解决的冲突或障碍。
• 化解思路：针对关键矛盾提出的原理性解决方向，不等同于已验证方案。

严守以下规则：

• 不将专利数量少等同于机会价值高。
• 对空白真实性进行必要的快速排除，避免对明显的检索或分类假象开展深度分析。
• 识别因果障碍或关键矛盾后，才能使用 TRIZ；不得先选发明原理，再反向拼凑问题。
• 明确区分事实证据、分析推断、不确定性和建议。
• 每个阶段都向用户展示关键过程、反方解释和阶段结论。
• 在两个强制确认点停止分析并等待用户明确确认，不得代替用户选择或自动继续。

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所需输入

优先使用用户提供的材料，仅在缺少的信息会阻碍有效分析时再询问：

1. 专利地图或底层专利清单；
2. 行、列、聚类、气泡大小、颜色和时间范围的含义；
3. 目标行业、业务背景和分析目的；
4. 已知的行业问题、现有解决路线或专家判断。

若只有图片，明确说明哪些判断属于暂定解释。

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分析流程

阶段 0：明确分析目标

明确本次分析希望回答的问题，例如：发现空白点、判断问题重要性、解释空白成因或寻找矛盾化解思路。

向用户展示：

• 决策目标；
• 分析范围与假设；
• 已有和缺失的证据；
• 本次分析的终点。

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阶段 1：发现候选空白点

结合原始专利数量和矩阵结构识别候选项：

• 专利数量较低或为零；
• 两个维度或相邻区域均活跃，但交叉区域稀疏；
• 基数较小但增长加速；
• 技术簇之间或合理技术路线中存在缺口；
• 活跃领域中缺少重要竞争主体、应用或功效。

简要检查空白是否可能由检索词、分类体系、专利族处理或替代表达造成。若缺少底层数据，明确标注为待核实风险，不展开完整检索验证。

使用 references/evaluation-framework.md 对候选项进行初步排序。除非用户要求更多，否则最多展示 7 项。

候选表必须包含：

列	说明
候选空白点	地图上的具体位置或维度交叉
实际专利数量	原始计数，不推算预期值
选择理由	结构信号或统计特征
可能对应的问题或需求	初步假设，标注为推断
主要假空白风险	术语/分类/专利族等
初步优先级与置信度	参照 evaluation-framework

⚠️ 不得计算或展示基于行列分布推算的"预计数量""实际为预期的百分比"等指标。此类结果依赖独立性假设，容易给用户造成不必要的精确感。

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强制确认点 1：请用户选择候选空白点

展示候选项后，向用户说明推荐项及理由，但不得替用户选择。

使用类似话术：

我识别出以上候选空白点。建议优先分析【候选项】，因为【理由】。请确认希望深入分析哪一个；也可以指定多个，我会分别论证。

停止并等待用户明确确认，确认前不得进入深度分析。

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阶段 2：快速排除明显假空白

针对用户选择的候选项，使用现有材料快速判断：

• 空白是否可能由术语或分类差异造成；
• 相邻区域是否支持该空白属于异常现象；
• 是否存在足以推翻该空白的明显反例。

向用户展示：

• 快速检查结果；
• 支持与反对空白假设的证据；
• 是否值得继续分析；
• 置信度与保留意见。

若明显属于数据或分类造成的表观空白，停止分析，解释原因并返回阶段 1。

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阶段 3：评估问题价值

从目标用户、使用场景、待完成任务、现有路线、痛点和后果定义问题，并评估：

• 重要性与紧迫性；
• 发生频率与影响范围；
• 经济、安全、合规或战略影响；
• 当前方案的不足；
• 行业解决动力；
• 未来需求趋势。

结合地图信号、行业常识和用户提供的专家知识进行评估，不得仅依据专利数量推断问题价值。

使用 references/output-templates.md 展示《问题价值简报》，包括支持证据、反方解释、评分、置信度以及是否值得继续诊断矛盾。

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强制确认点 2：请用户确认问题价值

使用类似话术：

当前判断是：【问题】具有【高/中/低】价值，主要依据是【依据】，最大不确定性是【不确定性】。请确认这一判断是否符合您的行业认知，以及是否继续进入矛盾诊断和化解思路生成。

停止并等待用户明确确认。若用户不同意，先修正问题定义或补充证据，再继续。

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阶段 4：诊断空白成因与关键矛盾

绘制现有解决路线，说明：

• 每条路线优化了什么；
• 每条路线牺牲了什么；
• 各路线之间缺少什么连接环节；
• 各路线为何无法同时满足目标；
• 维持空白的根本机制。

在路线对比之后，单独展示"路线断裂"：

text

路线A能够实现什么
-> 缺少何种连接或转换机制
-> 路线B因此无法获得什么
-> 最终导致目标问题无法解决

用可检验方式表达核心矛盾：

为改善【A】，系统需要改变【X】，但会导致【B】恶化；目标要求在【约束C】下同时改善【A】与【B】。

区分：

• 主要矛盾：最能解释空白形成、必须优先化解的核心冲突；
• 次要矛盾：影响解决效果，但不是空白形成的首要原因；
• 技术矛盾、物理矛盾，以及资源、成本、法规、生态和商业模式障碍。

向用户展示现有路线对比、路线断裂、主要矛盾、次要矛盾、空白根本原因和判断置信度。

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阶段 5：识别矛盾的可化解条件

解释哪些条件有可能帮助化解矛盾：

• 新算法、新材料、新传感器、新数据、新基础设施或新标准；
• 成本下降或技术成熟度提升；
• 其他领域已验证、可迁移的方案；
• 法规、市场激励或商业模式变化。

本阶段只识别可能的使能条件，不开展成熟度或可行性验证。

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阶段 6：生成矛盾化解思路

从已诊断的矛盾出发，综合使用：

• TRIZ 分离原则与发明原理；
• 跨领域类比与技术迁移；
• 相邻成熟能力的重新组合；
• 替代、虚拟化、闭环控制、机理与数据融合。

提出 2 至 4 条思路。每条思路必须展示：

text

根本障碍 -> 化解原理 -> 可采用的技术机制
-> 如何缓解矛盾 -> 可能的局限

⚠️ 不得只提出"使用AI""建立数字孪生"等宽泛标签，必须说明其如何针对矛盾发挥作用。

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阶段 7：形成矛盾与化解思路报告

使用 references/output-templates.md 输出：

• 空白点及地图依据；
• 问题价值判断；
• 现有解决路线；
• 路线断裂；
• 空白形成原因；
• 主要矛盾与次要矛盾；
• 可能的可化解条件；
• 2 至 4 条化解思路及其逻辑；
• 各思路可能的局限；
• 置信度与待核实问题。

最终以标准化结论结尾：

【候选空白点】之所以值得关注，是因为其对应【重要问题】；该空白主要由【现有路线局限】导致，核心矛盾是【关键矛盾】。可考虑通过【化解原理与技术机制】缓解该矛盾，但仍需关注【主要局限或未知项】。

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阶段 8：生成 HTML 报告

完成阶段 7 文字报告后，必须主动生成自包含 HTML 报告文件，无需用户额外要求。

文件命名：whitespace-[主题关键词]-report.html，保存至 @session/reports/ 目录。

报告必须包含以下内容：

1. 页面标题与摘要：分析主题、技术功效矩阵名称、目标空白点、分析日期；
2. 技术功效矩阵全表：完整数值，目标空白点单元格用高亮色（如橙色/红色边框）标注；
3. 候选空白点表：7列完整表格，含优先级标记；
4. 阶段 2 快速排查：支持/反方证据对比；
5. 问题价值简报：问题定义句式 + 六维评分表（含评分与置信度）；
6. 现有路线与矛盾图：路线对比表、路线断裂流程（箭头格式）、主要矛盾/物理矛盾/次要矛盾/非技术障碍；
7. 可化解条件：卡片或列表形式；
8. 矛盾化解思路对比表：4列完整表格；
9. 证据链流程：箭头格式展示从矩阵异常到化解思路的完整推理链；
10. 标准化结论：使用填空格式突出显示。

视觉要求：

• 深色科技感风格（深色背景 + 高亮强调色）；
• 左侧固定导航栏，支持章节跳转；
• 表格含交替行色，重要数据高亮；
• 完全自包含（CSS/JS 内联），浏览器直接打开可阅读；
• 文件大小目标 30–60 KB。

生成完成后，在对话中告知用户文件路径，并列出报告包含的章节清单。

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过程展示要求

每完成一个阶段，必须展示：

1. 本阶段检查内容
2. 关键支持证据
3. 反方解释与推理过程
4. 阶段结论
5. 置信度与未知项
6. 下一项决策

正文保持简洁，将详细评分和证据表放在阶段结论之后。

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参考资料

• 排序候选空白点或评估问题价值时，读取 references/evaluation-framework.md。
• 展示确认点、阶段成果或最终矛盾分析报告时，读取 references/output-templates.md。

使用前配置

本 Skill 依赖智慧芽开放平台 MCP 服务：

• 完成安装、初次使用时需进行自检，参见 README.md
• 用户需完成账号授权，并确保 Agent 环境已启用对应 MCP 工具
• 若未完成配置，本 Skill 只能提供分析框架，无法检索实时数据或生成基于数据库的结论
• 缺少MCP配置时，引导用户参照 README.md 在 [open.zhihuiya.com](https://open.zhihuiya.com/) 获取MCP。