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openclaw skills install @yuanzhian-patsnap/feasibility-reviewfeasibility-review
可行性研究报告立项审查技能。自动解析用户上传的项目指南与可研报告，执行形式审查（文本规范、篇章结构、完整性、一致性）和实质审查（技术路线提取、创新点提取、专利/论文多维分析、政策分析），最终生成结构化立项审查报告，辅助科技管理人员做立项研判。
feasibility-review · 可研报告立项审查技能
定位
本技能用于对可行性研究报告进行自动解析和核心内容提取，并基于专利检索（patent.search）、论文检索（mcp_patent-search__patsnap_search sources=paper）、政策检索（web-search）等工具获取相关数据，生成包含形式审查和实质审查两大板块的立项审查报告，辅助科技管理人员做立项研判。
触发场景
用户上传项目指南/或可行性研究报告，并请求执行立项审查、可研审查、开题审查等相关任务时触发本技能。
输入材料
| 材料 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|
| 可行性研究报告 | 是 | PDF / Word 均可 |
| 项目指南 | 建议提供 | 用于一致性比对；缺失时降级处理 |
执行流程总览（脚本化方案）
⚠️ 强制要求：
- 执行前必须先将完整
review_pipeline.py写入@session/feasibility-review/review_pipeline.py- 再通过
python.run单次执行该脚本- 禁止在脚本外通过API逐步检索后拼凑报告
- 禁止分步在聊天框逐章输出
Step 0 编写 review_pipeline.py（含所有检索调用、图表生成、HTML拼装逻辑）
→ 写入 @session/feasibility-review/review_pipeline.py
Step 1 读取文件（files工具读取可研报告+项目指南）
Step 2 形式审查（1.1 / 1.2 / 1.3 / 1.4 / 1.5）
Step 3 实质审查 - 提取阶段（2.1 技术路线表格 + 2.2 创新点表格）
Step 4 实质审查 - 技术路线审查（2.3）
├── 专利技术分析（活跃度+竞争格局）：每条技术路线检索专利 topk=30，date_from=20170101, date_to=20261231
└── 论文技术分析（主题热点+分布影响力）：每条技术路线检索论文 limit=30，date_from=20170101, date_to=20261231
└── 领域技术趋势总结
Step 5 实质审查 - 创新点审查（2.4）
├── 专利维度分析：每条创新点检索专利 topk=30，date_from=20170101, date_to=20261231
├── 论文维度分析：每条创新点检索论文 limit=30，date_from=20170101, date_to=20261231
└── 创新性评估
Step 6 政策分析（2.5）：web-search 检索政策30篇
Step 7 立项审查总结与建议（2.6）
Step 8 生成完整 HTML 文件，保存到 @session/feasibility-review/review_report.html
脚本结构规范
⚠️
review_pipeline.py必须包含以下10个模块函数，禁止省略任何一个：
# ① 读取文件
def read_files(report_path, guide_path):
"""读取可研报告+项目指南文本，返回字符串"""
# ② 形式审查（纯文本分析，无需API）
def formal_review(report_text, guide_text):
"""执行1.1~1.5，返回HTML片段"""
# ③ 提取技术路线（表格形式）
def extract_routes(report_text):
"""返回技术路线列表，每条含编号/名称/核心内容/关键词标签"""
# ④ 提取创新点（表格形式）
def extract_innovations(report_text):
"""返回创新点列表，每条含编号/名称/核心内容/关键词标签"""
# ⑤ 封装专利检索（必须传入日期参数）
def search_patents(query, topk=30, date_from=20170101, date_to=20261231):
"""调用 mcp_patent-search__patsnap_search，返回专利列表"""
# ⑥ 封装论文检索（必须传入日期参数）
def search_papers(query, limit=30, date_from=20170101, date_to=20261231):
"""调用 mcp_patent-search__patsnap_search sources=paper，返回论文列表"""
# ⑦ 封装政策检索
def search_policies(keywords):
"""调用 web-search，返回政策列表"""
# ⑧ 封装pyecharts图表生成（交互式）
def make_pyechart(data, chart_type, title):
"""使用pyecharts生成折线图/柱状图，返回render_embed() HTML字符串"""
# ⑨ 封装词云生成（静态PNG）
def make_wordcloud(texts):
"""TF-IDF提取关键词，使用wordcloud生成PNG，返回base64字符串"""
# ⑩ 渲染最终HTML
def render_html(sections):
"""合并所有章节HTML片段，渲染完整报告，写入review_report.html"""
断点续写机制
防止步骤超限导致报告不完整，每完成一个章节立即持久化。
每完成一个章节：
→ 写入 @session/feasibility-review/sections/section_X_X.json（章节数据+图表）
→ 更新 @session/feasibility-review/progress.json（记录已完成章节列表）
新一轮执行开始时：
→ 检测 progress.json 是否存在
→ 存在 → 读取已完成列表，跳过已完成章节，从断点续写
→ 不存在 → 全新执行
所有章节完成后：
→ 合并所有 section_*.json → 渲染 review_report.html
→ 删除 progress.json 和 sections/ 临时文件
报告章节结构与执行规范
⚠️ 审查对象：形式审查和实质审查的对象均为用户上传的可行性研究报告，不得审查其他内容。
一、形式审查
1.1 文本规范
逐项检查并标注问题位置（文件名、页码、段落），必须分点罗列以下检查项：
- 语法检验：检查主谓宾缺失、句子不完整等明显语法错误
- 连词叠字：识别重复连词（如"和和"、"的的"）或叠字问题
- 错别字识别：常见错别字、同音字误用
- 重复文本识别：段落级别的重复内容
1.2 篇章结构
必须分点罗列以下检查项：
- 章节顺序错乱/缺失：核查章节编号是否连续，是否有跳号或缺失
- 目录与页码一致性：目录中章节标题与正文标题是否一致
- 首页缺失：检查是否存在封面/首页
1.3 完整性检查
- 两份文件均已上传：标注
✅ 已上传：项目指南、可行性研究报告 - 仅上传一份：标注
⚠️ 缺少：[未上传的文件名]，建议补充后重新审查 - 均未上传：标注
❌ 未上传任何材料，无法执行完整审查
1.4 一致性检查
步骤一：从项目指南中提取字段（未找到则填"未找到"）
- 项目名称 / 研究内容 / 预期成果
步骤二：从可行性研究报告中提取相同字段
步骤三：逐项比对，输出对比表格
- 项目名称一致性：一致 →
✅ 通过；不一致 →❌ 不通过+ 标注差异位置 - 预期成果一致性：同上
1.5 审查汇总
列出所有"不通过"项的位置标记，供人工复核，输出问题清单表格。
二、实质审查
⚠️ 审查对象严格限定为可研报告本身，不得延伸审查其他文档。
2.1 技术路线提取
从可研报告的项目概述、技术方案、技术路线、研究内容等章节自动提取，必须以表格形式输出：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 编号 | 路线一 / 路线二 / 路线三 |
| 路线名称 | 一句话命名 |
| 核心内容 | 2–3句描述 |
| 技术关键词标签 | 用于检索的扩展词（5–8个） |
- 数量自动判断（通常 2–5 条），路线间不能重复，须有明显边界和区别
- 从每条技术路线中提取技术关键词并扩词，用于专利语义检索和论文/政策检索
2.2 创新点提取
从可研报告的技术方案、技术路线、研究内容等章节提取，必须以表格形式输出：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 编号 | 创新点一 / 创新点二 / 创新点三 |
| 创新点名称 | 一句话命名 |
| 核心内容 | 2–3句描述 |
| 技术关键词标签 | 用于检索的扩展词（5–8个） |
- 若报告已明确描述创新点：按条提取，原文输出
- 若未明显描述：结合相关章节自行总结，分点罗列（2–5 条）
2.3 技术路线审查
2.3.1 专利技术分析
2.3.1.1 技术活跃度分析
核心目标：分析该领域专利申请的活跃度变化趋势。
执行步骤（每条技术路线均需执行）：
- 调用
patent.search（关键词+语义混合），每条路线 topk=30，date_from=20170101, date_to=20261231；无结果则如实反馈 - 生成以下图表（使用 pyecharts 生成交互式 HTML 图表，调用
chart.render_embed()内嵌）：- 图表一：近十年专利申请按年趋势折线图（x轴：申请年，y轴：年申请量）
- 注释：「数据来源：智慧芽专利数据库，基于检索样本（N≤30）分布示意，时间范围2017–2026年」
- 分析要点：10年申请量与增长率、波峰/波谷、活跃度判断，字数不少于200字
- 图表二：技术聚类图（使用 scipy 层次聚类 + matplotlib 静态PNG，base64内嵌）
- 分析要点：技术路线可覆盖范围和应用广度，字数不少于200字
- 图表一：近十年专利申请按年趋势折线图（x轴：申请年，y轴：年申请量）
2.3.1.2 专利技术竞争格局分析
核心目标：分析申请人地域分布和企业/机构排名，梳理竞争对手布局策略。
执行步骤（每条技术路线均需执行）：
- 复用 2.3.1.1 已召回的 topk=30 篇专利，无需重复检索
- 生成以下图表（pyecharts 交互式）：
- 图表一：地域分布柱状图（x轴：国家/受理局，y轴：专利数量）
- 分析要点：专利布局国家数量、策源地，字数不少于200字
- 图表二：企业 Top5 折线图（x轴：申请年，y轴：年申请量）
- 分析要点：头部企业竞争态势，字数不少于200字
- 图表三：科研院 Top5 折线图（x轴：申请年，y轴：年申请量）
- 分析要点：科研机构创新热度，字数不少于200字
- 图表一：地域分布柱状图（x轴：国家/受理局，y轴：专利数量）
2.3.2 论文技术分析
2.3.2.1 论文主题与热点分析
核心目标：主题分类，分析研究热点和前沿方向。
执行步骤（每条技术路线均需执行）：
- 调用
mcp_patent-search__patsnap_search（sources=paper），每条路线 limit=30，date_from=20170101, date_to=20261231；无结果则如实反馈 - 生成以下图表：
- 图表一：近十年论文按年发表趋势折线图（pyecharts 交互式）
- 注释：「数据来源：智慧芽论文数据库，基于检索样本（N≤30）分布示意，时间范围2017–2026年」
- 分析要点：增长趋势与前沿方向判断，字数不少于200字
- 图表二：关键词云（wordcloud 库，TF-IDF提取自论文标题+摘要，静态PNG base64内嵌）
- 分析要点：研究热点词汇聚焦分析，字数不少于200字
- 图表三：技术聚类图（scipy + matplotlib，静态PNG base64内嵌）
- 分析要点：技术主题聚焦区域，字数不少于200字
- 图表一：近十年论文按年发表趋势折线图（pyecharts 交互式）
2.3.2.2 论文分布与学术影响力
核心目标：统计作者地域分布、机构排名，评估学术影响力。
执行步骤（每条技术路线均需执行）：
- 复用 2.3.2.1 已召回的 limit=30 篇论文，无需重复检索
- 生成以下图表（pyecharts 交互式）：
- 图表一：国家/地区论文分布柱状图
- 分析要点：主要来源国/策源地，字数不少于200字
- 图表二：企业 Top5 折线图
- 分析要点：应用前景判断，字数不少于200字
- 图表三：科研院 Top5 折线图
- 分析要点：研究前景判断，字数不少于200字
- 图表一：国家/地区论文分布柱状图
2.3.3 领域技术趋势总结
综合专利+论文分析，从以下5个维度总结，字数不少于500字：
- 快速发展期判断
- 新技术方向识别
- 成熟度与应用拓展
- 未来技术突破点
- 项目先进性判断（绘制专利/论文近10年增长曲线交叉图，pyecharts 交互式）
2.4 创新点审查
2.4.1 创新点-专利维度分析
执行步骤（每条创新点均需执行）：
- 调用
patent.search，每条创新点 topk=30，date_from=20170101, date_to=20261231 - 生成以下图表（pyecharts 交互式）：
- 图表一：近十年相似专利按年申请趋势折线图
- 注释：「数据来源：智慧芽专利数据库，基于检索样本（N≤30）分布示意，时间范围2017–2026年」
- 分析要点：近2年趋势与竞争态势判断，字数不少于200字
- 图表二：相似度 Top5 专利技术方案对比表
- 分析要点：与本创新点的技术异同，字数不少于200字
- 图表一：近十年相似专利按年申请趋势折线图
2.4.2 创新点-论文维度分析
执行步骤（每条创新点均需执行）：
- 调用
mcp_patent-search__patsnap_search（sources=paper），每条创新点 limit=30，date_from=20170101, date_to=20261231 - 生成以下图表（pyecharts 交互式）：
- 图表一：近十年相关论文按年发展趋势折线图
- 注释：「数据来源：智慧芽论文数据库，基于检索样本（N≤30）分布示意，时间范围2017–2026年」
- 分析要点：前沿性判断，字数不少于200字
- 图表二：相似度 Top5 论文技术方案对比表
- 分析要点：技术创新优势，字数不少于200字
- 图表一：近十年相关论文按年发展趋势折线图
2.4.3 创新点-创新性评估
综合专利/论文分析，从以下2个维度评估，字数不少于500字：
- 是否容易形成技术壁垒（专利/论文数量+增长趋势判断）
- 是否具有技术领先性（综合Top5专利+Top5论文比对）
2.5 政策分析
执行步骤：
- 基于 2.1 技术路线关键词，调用
web-search检索近5年相关政策，召回30篇- 优先渠道：
https://sousuo.www.gov.cn/zcwjk/policyDocumentLibrary
- 优先渠道：
- 输出：
- 政策数量近3–5年增长趋势（pyecharts 交互式折线图）
- 政策核心内容摘要、举措与布局
- Top10 政策列表（含标题、发布机构、日期、链接）
- 匹配度判断，字数不少于200字
2.6 立项审查总结与建议
2.6.1 行业发展趋势契合度评估
- 综合【领域技术趋势总结】+【创新性评估】+【政策分析】
- 分点阐述契合点，字数不少于300字
2.6.2 主要竞争主体及研究进展总结
- Top5 申请人分析表格（企业机构、核心优势、关键专利）
- 技术优势对比，字数不少于300字
2.6.3 行业机遇与挑战
- 政策扶持力度 / 技术难题 / 应对方案
- 字数不少于300字
2.6.4 项目评级
| 等级 | 判断标准 | 建议 |
|---|---|---|
| A | 具备明显的可行性、创新性、必要性 | 直接通过 |
| B | 具备一定的可行性、创新性、必要性 | 调整研判后可通过 |
| C | 不具备可行性、创新性、必要性 | 直接驳回 |
- 评级依据说明，字数不少于300字
2.6.5 附录
分三个子清单，每类随机抽取20条，所有条目必须提供可点击链接：
- 附录A1 专利清单（20篇）：专利号（链接到智慧芽）、标题、申请人、公开日
- 附录A2 论文清单（20篇）：标题（链接到智慧芽）、期刊/会议、年份、被引次数
- 附录A3 政策/报告/新闻清单（20篇）：标题（链接到原文）、来源机构、发布日期、类型标签（政策🔴/报告🔵/新闻🟢）
图表生成规范
⚠️ 强制要求：
- 折线图、柱状图、分布图：必须使用 pyecharts 生成交互式 HTML 图表，调用
chart.render_embed()内嵌到报告HTML中- 词云图：使用 wordcloud 库，关键词从专利/论文标题+摘要 TF-IDF提取，静态PNG base64内嵌
- 聚类图：使用 scipy + matplotlib，静态PNG base64内嵌
- 每张图表下方必须附≥200字文字分析
- 每张图表标题下方必须标注数据来源注释：「数据来源：智慧芽专利/论文数据库，基于检索样本（N≤30）分布示意，时间范围2017–2026年」
- 若检索结果 < 3 条，说明数据不足，输出文字分析替代图表
工具依赖
| 工具 | 用途 |
|---|---|
patent.search (mcp_patent-search__patsnap_search) | 专利检索（技术路线/创新点） |
mcp_patent-search__patsnap_search（sources=paper） | 论文检索 |
web-search (mcp_web-search__web_search) | 政策检索 |
files | 读取用户上传的可研报告/项目指南 |
| Python (pyecharts / wordcloud / scipy / matplotlib / jinja2) | 图表生成与HTML渲染 |
禁止行为清单（必须严格遵守）
| 编号 | 禁止行为 | 强制规范 |
|---|---|---|
| ❌1 | 使用 matplotlib 生成折线图/柱状图/分布图 | 必须使用 pyecharts 生成交互式HTML图表 |
| ❌2 | 图表以 <img> base64 PNG 形式嵌入（折线/柱状/分布） | 必须使用 render_embed() 内嵌交互式图表 |
| ❌3 | 创新点（2.2）用列表/<ol>输出 | 必须用表格（编号/名称/核心内容/关键词） |
| ❌4 | 技术路线（2.1）用列表输出 | 必须用表格（编号/名称/核心内容/关键词） |
| ❌5 | 检索未传日期参数 | 必须传入 date_from=20170101, date_to=20261231 |
| ❌6 | 2.6 未完成就生成 HTML 文件 | 禁止提前生成报告，必须所有章节完成后统一生成 |
| ❌7 | 在聊天框以 Markdown 格式输出报告全文 | 必须生成 .html 文件保存到指定路径 |
| ❌8 | 审查非可研报告的内容 | 审查对象严格限定为用户上传的可研报告 |
| ❌9 | 图表无文字分析 | 每张图表下方必须附≥200字分析 |
| ❌10 | 图表无数据来源注释 | 每张图表必须标注样本说明注释 |
| ❌11 | 分步在聊天框逐章输出报告 | 必须通过 python.run 单脚本一次性生成完整HTML |
| ❌12 | 论文检索使用旧工具名 | 必须使用 mcp_patent-search__patsnap_search（sources=paper） |
| ❌13 | 先逐步API检索再手动拼凑HTML报告 | 必须先写完整review_pipeline.py脚本，再python.run单次执行 |
| ❌14 | 报告内容与可研报告原文无关（如分析行业通用可行性） | 所有审查结论必须基于可研报告原文，不得自行发挥 |
输出规范
- 输出语言：与用户输入保持一致（默认中文）
- 章节结构：严格按照「一、形式审查（1.1/1.2/1.3/1.4/1.5）」+「二、实质审查（2.1~2.6.5）」两大章节输出
- 格式：必须以 HTML 格式输出，具体要求如下：
- 所有章节内容生成完毕后，通过 Python 脚本将完整报告渲染为自包含 HTML 文件
- pyecharts 图表使用
render_embed()内嵌，词云/聚类图使用 base64 内嵌 - HTML 文件保存路径：
@session/feasibility-review/review_report.html - 聊天回复中提供文件本地路径，并附报告内容概要
- 禁止仅以 Markdown 格式在聊天框内直接输出报告全文
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。
- Downloads
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- 4d ago
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- v1.0.0
- License
- MIT-0