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mpep-searchmpep 搜索

Agent Skill

mpep-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

667

周安装

27

GitHub Stars

96

下载量

210
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mpep-search(mpep 搜索)
来源仓库:https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator
仓库路径:skills/mpep-search
安装命令:
npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep-search
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep-search

简介

mpep-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。

  • 适用于需要根据关键词或任务场景进行信息检索的研究与数据整理场景。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。
  • 建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。
  • 可结合来源仓库 README 进一步核验具体用法和功能边界。

SKILL.md

MPEP Search Skill

Search MPEP corpus through hybrid RAG (FAISS vector + BM25 keyword + HyDE + cross-encoder reranking).

Sources:

  • MPEP: Manual of Patent Examining Procedure
  • 35 USC: United States Code Title 35
  • 37 CFR: Code of Federal Regulations Title 37
  • Subsequent Publications: Federal Register updates (post-Jan 2024)

Core Operations

1. search_mpep

Inputs:

  • query (string, required): Search query (minimum 3 characters)
  • top_k (int, optional): Number of results (default: 5, max: 20)
  • retrieve_k (int | None, optional): Candidates before reranking (default: top_k * 4, max: 100)
  • source_filter (string | None, optional): Filter by source ("MPEP", "35_USC", "37_CFR", "SUBSEQUENT", or None)
  • is_statute (bool | None, optional): Filter for statute content
  • is_regulation (bool | None, optional): Filter for regulation content
  • is_update (bool | None, optional): Filter for recent updates

Outputs:

{
    "rank": int,
    "source": str,
    "section": str,
    "file": str,
    "page": int,
    "has_statute": bool,
    "has_mpep_ref": bool,
    "has_rule_ref": bool,
    "is_statute": bool,
    "is_regulation": bool,
    "is_update": bool,
    "relevance_score": float,
    "text": str,
    # Optional for SUBSEQUENT:
    "doc_type": str,
    "fr_citation": str,
    "effective_date": str
}

Examples:

# Basic search
search_mpep("enablement requirement 35 USC 112", top_k=5)

# Search only statutes
search_mpep("written description", top_k=10, is_statute=True)

# Search recent updates
search_mpep("AI inventorship", is_update=True)

# Filter by source
search_mpep("fee schedule", source_filter="37_CFR")

2. get_mpep_section

Retrieve all content from specific MPEP section.

Inputs:

  • section_number (string, required): MPEP section number (e.g., "2100", "608.01")
  • max_chunks (int, optional): Maximum chunks to return (default: 50)

Outputs:

{
    "section": str,
    "total_chunks": int,
    "chunks": [
        {
            "text": str,
            "metadata": {
                "source": str,
                "file": str,
                "page": int,
                "section": str,
                "has_statute": bool,
                "has_mpep_ref": bool,
                "has_rule_ref": bool,
                "is_statute": bool,
                "is_regulation": bool,
                "is_update": bool
            }
        }
    ]
}

Error Response:

{"error": "No content found for MPEP section {section_number}"}

Examples:

# Get MPEP 2100 (Patentability)
get_mpep_section("2100", max_chunks=50)

# Get subsection
get_mpep_section("608.01")

Input Validation

Query validation:

  • Minimum 3 characters
  • Case-insensitive
  • No empty/whitespace-only queries

Section number validation:

  • Numeric with optional decimal (e.g., "100", "2100", "608.01")

Limits:

  • top_k capped at 20
  • retrieve_k capped at 100

Implementation Notes

Index Location:

  • FAISS index: mcp_server/index/mpep_index.faiss
  • Metadata: mcp_server/index/mpep_metadata.json
  • BM25 index: mcp_server/index/mpep_bm25.json

Search Architecture:

  1. HyDE Query Expansion (hypothetical documents)
  2. Hybrid Retrieval (FAISS vector + BM25 keyword via RRF)
  3. Cross-Encoder Reranking (final relevance scores)
  4. Metadata Filtering (source/type filters)

Dependencies:

  • sentence-transformers (BGE-base-en-v1.5)
  • FAISS (vector search)
  • rank-bm25 (keyword search)
  • Cross-encoder (reranking)
  • HyDE (optional, graceful degradation)

Error Handling:

  • Clear error messages for missing index/invalid queries
  • Graceful degradation if HyDE fails
  • Input validation before processing

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.5%
按下载量换算70

Claude

31.23%
按下载量换算66

Cursor

16.29%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.44%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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