今天是最后的下，本次是良辰自己选择的案例，这个案例是2006年的专利代理人考试试题，也就是大家都知道的“加宽衣架”案例。由于是代理人考试题目，具体就不多说了，具体细节不了解可以去看2006年的代理人考试试题。
用这个技术，不停尝试，良辰展示了一个自己认为不错的输出结果。
众所周知，AI每次输出是不一样，有时好，有时坏。而上面截图，是良辰感觉加宽衣架案件，输出最好的一个答案。
如果每次都能输出这样的答案，真的可以节省代理人至少50%的工作。但可惜并不是每次都能有这样的输出。
针对输出结果，良辰说四个认为好的点来说一下。
第一个点:独权范围
1. 一种改进型衣架，其特征在于，包括衣架主体和夹头，其中在夹头上增加了横向扩展结构。
其采用了一个新词：“横向扩展结构”，这个横向就是加宽的一描述，跟加宽相比至少算同位概念。所以这个上位概念，良辰觉得是可以接受的。而这也是专利代理人本职工作，帮助发明人上外概括出一个较宽的专利范围，所以良辰觉得这个独权不错。
第二个点：权2与权3
2. 如权利要求1所述的改进型衣架，其特征在于，所述横向扩展结构为可调节的，能够根据需要调整其横向宽度。
3. 如权利要求2所述的改进型衣架，其特征在于，所述横向扩展结构通过伸缩机制实现调节，包括伸缩杆和固定装置，伸缩杆能够沿固定装置滑动以改变其长度。
这是良辰之前也没有想过一种实施例，也就是加宽结构可以是动态，可以伸缩调整。这是专利代理人第二发明人的工作，帮助发明人扩充完善发明方案，所以良辰觉得这个点不错。
第三个点：材料
6. 如权利要求1至5任一所述的改进型衣架，其特征在于，所述夹头和/或衣架主体采用耐候材料制成，以适应户外使用条件。
而这也是良辰觉得有新意的一个点，就是“耐候材料”。
什么是耐候材料？
良辰让AI给了介绍，如下图。
此外，良辰自己也去做了检索，
实际上耐候材料这个材料限制是否需要？如果不需要保护，良辰觉得这个可以在具体实施中进行展开，算一种扩充。从扩充这个角度来讲，这也是专利代理的本职工作。
第四个点：权9的折叠
如上这个点，也是在扩充和第二发明人的工作。
当然，不好的内容也很明显 ，比如权5等多项引用多项的问题。
权10明显是外观设计的内容，当AI还是写进了权要中，这些都是明显不对。
加宽衣架的权利要求内容是至少部分是可用，甚至上面说的不错的五个点，可以说是在帮助专利代理人，如果每次的输出都能这样就好了。
当然换个角度，这权利要求书那是非常好，好的不能再好了。
那就是代理人考试，这权利要求书说是客户写的，让考生指出错误并修改。那良辰可以批量出模拟题，这个以后可以试试。
小结
希望三个案例成为典型案例
上中下三个案例，良辰觉得这可以是经典案例。
晶圆制造、防尘键盘和加宽衣架，一个方法类专利，两个产品类专利。
未来AI再次发展，或者有人做了专门用于专利撰写的AI工具，可以用这三个案例试一试。如果结果没有23年或今年的结果好，那说明这个AI工具还需要再次的改进。
而更重要的是，我们可以根据此来调试AI或者调试我们自己的智能体。
之前良辰自己调教专利法法条智能体的过程，参看良辰AI智能体升级了，未来工作状态真的要变。
良辰感觉多次调试，还是对智能体有巨大帮助。所以固定三个典型案例，在调教好智能体之后用来测试，未来可以再来对比。同时，也欢迎大家用这三个案例在不同AI工具或智能体测试，看最后的结果是什么，这算是“良辰测试”。
节省时间
回到“文章上篇”结尾问题
这样的文件是否可以在修改之后，作为一个提交的文本呢？
是修改更费精力？还是自己从头写更费精力呢？
在中篇提到的文中，其还介绍了一位欧洲专利律师在油管上的介绍视频（网址在文末），其估计撰写时间可以从15小时缩短为5小时。也就是说，缩短了三分之二时间。
而中篇文中，良辰对此估计还是缩短了一半时间，或三分之一时间。为什么呢？
因为要去核实AI给出的描述对不对，给出的一些新名词是不是可以用，比如上面说的“耐候材料”。当然如果你知道，那就直接用，算AI当助手给的一个提醒。但当你不知道这个词，又害怕AI是瞎说的，那就是不得不确核实。这必然会花费一点时间。
此外，AI的提示词，之前有提示工程师的概念，就是构建更好的提示词来输出更好的结果，这也必然需要一些时间。
所以节省的时间在前期可能并不明显。
而修改后用来提交文本，修改的时间就更不好说了。所以良辰感觉最好状态只能缩短一半时间。
提示词与提示工程师
良辰觉得，提示词类似专利检索中的“检索式”，给出更好的检索式检索结果就更准确。同理，提示词就是AI的检索式。
但是，它的构建逻辑和检索式完全不同。他的构建逻辑，更像我们去医院看病。当你不舒服，看内科还是外科，这至少是要分一下的。在提示词中，就是设定角色。
如上篇中的提示词
『若你是一位「資深專利工程師」，今天客戶專注在「晶圓製造」，其技術特徵為「浸潤式微影技術並採用5奈米製程，透過一種高折射率液體，特別是對水的折射率為1.44具有最佳效果，並在極紫外光(EUV)波長100奈米到130奈米的條件下，對晶圓做曝光」，請寫出獨立請求項與其附屬項之方法。』
简单来说，这个提示词分成了三段。
“若你是一位「資深專利工程師」，今天客戶專注在「晶圓製造」”这就是角色，就是定位。
中间的词语就是技术的描述。
而“請寫出獨立請求項與其附屬項之方法” 就是我们的要求，也就是我们想要的结果。
每一段都值得仔细琢磨与扩充。
比如角色这段，这句话有两个半句，被逗号分开。
第一个半句：若你是一位「資深專利工程師」
这个你可以写很多词，比如增加“熟知专利法、实施细则”等定语或修饰语。这个可以扩充成几百字都可以。
第二个半句：今天客戶專注在「晶圓製造」
这个还是角色定位，专利工程师是偏向 “晶圆制造”的。有人用了良辰给的上面这个提示词，其只改了后面技术特征部分，没有改这个，出的结果就不是自己想要的，大家可以自己去试试。
而其他两段细化和琢磨，逻辑也是如此，良辰学习并整理了数万字的提示词内容。而提示词的优化，除了词语的改变，就是参考文件，比如 “参考上传pdf”文件这样的话。
当然在提示词中有一个特殊符号“#”。
这个符号，简单说，你可以自行定义。
比如
请参考以下“专利权利要求的撰写格式”，然后根据以下的“指令”撰写符合“专利权利要求的撰写格式”的方法权利要求。
#专利权利要求的撰写格式
aaa
#指令
bbb
其中
#专利权利要求的撰写格式
就是一个新定义，aaa就是你想要的格式，或者最近的参考文件的权利要求，可以直接复制过来。所以这也就是之前提到过的，申请前检索的重要性，如果能检索出来比较好的专利文件，将专利文件的权利要求复制到撰写格式。AI输出的形式问题会少很多。当然重复与并列本格式，结果会越出越好。
#指令
也是一个新定义，bbb就是指令内容，比如上面的提示词。
所以特殊符号“#”的使用，可以让提示词变得非常复杂，变得好玩。根据良辰测试，基本上国内AI都支持特殊符号“#”。
到了这里，这就是一门新学问了。不亚于构建检索式和写权利要求。
根据良辰的经验，简单说，你写20个字的提示词，AI也能输出1000字。你写2000个字的提示词，AI也能输出1000字。但这1000字的质量真的有天壤之别。
AI写专利的实用性
从现在来看，AI写专利的结果并不好，从提交角度来说基本没有实用性。
其实现较好的结果，至少有以下几个条件的限制。
1、AI工具好坏
从几篇文章中，ChatGPT、海螺AI和文心一言的输出是不一样的，其有高低，需要不停尝试那个最好。当然默认是ChatGPT最好，但中文的特殊性，实际也有不好的地方。所以良辰个人推荐是海螺AI。
2、专利技术难易
从这三篇文章中，良辰认为，晶圆制造最差，防尘键盘稍好，加宽衣架最好。
所以，在有限的测试中，AI写专利也是跟技术有关，技术难，代理人不好理解，AI也不好理解和撰写。所以越困难的技术，AI还不能胜任。
3、使用者水平高低
除了上面说的提示词的学习，成为一个靠谱的提示词工程师之外。
还有就是对技术的理解。不管晶圆制造，防尘键盘，还是加宽衣架，都需要先整理出来一个主要的技术特征。比如加宽衣架的“加宽”特征。这个需要代理人自己总结，总结不好，AI输出的结果必然也不行。而这个就是使用者对技术、对专利的深刻理解，甚至是经验的问题了。
也许有人就说了，从“交底书”到“总结特征”也使用AI来总结，从技术来说这并不是不可，但这还是会涉及泄密的问题。良辰坚决反对这样做的，这也就是第四个条件。
4、职业操守坚守
“总结特征”是不是可以给AI来撰写，这个会不会泄密，这是一个问题。
所以再用权利要求书让Ai输出说明书也是一样的问题。这给所有公司提出了新的管理要求。良辰有些新想法，但不在此多说了。
但简单说，泄密与非正常申请，如何处理，还要看未来中国国知局如何规定。我们静静等待吧，虽然美国专利商标局给了一些新规定，但至少在中国还不能使用AI写专利。
所以，良辰个人觉得现在法律上还不能允许用AI写专利，但在不泄密的情况下作为助手还是不错的。
总结
1、良辰花了三篇文章，用了大概9000字来谈谈AI写专利的自己尝试。简单说，在现阶段，用AI写专利还是不行的，最多50%的输出可用，比如上面的加宽衣架。受技术领域、提示词等因素的影响很大。
2、再次强调，真正的案件不能用，违反职业操守，特别是泄密的情况。
3、晶圆制造、防尘键盘和加宽衣架，一个方法类专利，两个产品类专利。这被良辰列为经典案例，未来再讨论AI写专利，可以用这三个案例进行复现与比较，也算开个先河。
如果有一天，三个案例，AI都能生成不错的权要，良辰觉得AI写专利这个事情才算成了。所以这三个案例可以算 AI写专利的“图灵测试”，简称“良辰测试”。
4、AI强大还是不可忽视的，良辰在测试中，实际写了超万字的内容，有些觉得并不好发出来，就省略了一些。而这些内容欢迎大家询问，当面讨论为好。
