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根据特定软件功能,撰写符合法律标准的专利权利要求。
权利要求书 1. 一种面向多租户软件即服务(SaaS)的零停机灰度发布与回滚控制的计算机实现的方法,其特征在于,所述方法包括: - 接收针对目标服务的发布请求,所述发布请求包含候选版本标识、部署工件、发布策略以及回滚策略; - 基于预定义的租户分组策略对租户集合进行分阶段分组,形成至少一个首批样本组与多个后续阶段组,所述分组策略包括按租户标识、服务等级协议(SLA)等级、地理区域、历史稳定性与业务风险权重进行划分; - 在不下线现有稳定版本实例的前提下,为候选版本在隔离环境中预配实例,执行健康预热与探测,包括就绪性(readiness)与存活性(liveness)探测,并在满足健康阈值时标记为可接收流量; - 通过版本路由组件对首批样本组租户的部分或全部请求进行灰度导流至候选版本实例,同时保持其他租户请求继续路由至稳定版本实例,以实现零停机切换; - 基于特征开关评估引擎在租户、用户或请求粒度对候选版本的功能进行选择性启用或熔断,所述评估引擎支持开关优先级、前置依赖、动态回滚开关以及按租户白名单/黑名单控制; - 对灰度导流的租户请求应用限流策略,至少包括每租户令牌桶或漏桶算法的动态配额控制,并根据实时健康信号调整限流参数以抑制过载; - 持续采集并评估健康与体验指标,包括错误率、耗时分位数、资源使用、可用性与业务关键指标(KPI),并将候选版本与稳定版本之间的差异进行统计对比分析; - 在健康与体验指标满足发布策略中设定的阶段晋级条件时,按阶段将更多租户组纳入候选版本流量;在任一阶段检测到违反回滚策略阈值的异常时,自动触发回滚; - 在回滚过程中,执行连接与会话排空、状态一致性保护与特征开关全局或选择性关闭,将已导流租户的请求恢复至稳定版本实例,且不造成对未导流租户的中断; - 针对检测到的租户级故障自动实施故障隔离,包括对受影响租户启用租户级熔断、降级或隔离路由,同时保持其他租户的候选版本或稳定版本服务不受影响; - 在涉及数据结构变更时,采用后向兼容的数据库迁移策略,包括增量或版本化模式的模式(schema)演进、可选的双写或影子读校验与回退路径控制,以在全流程中保持零停机与数据一致性; - 记录全流程的发布、回滚与策略决策审计日志,用于追溯与合规存证。 2. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述分阶段分组包含依据租户活跃度、收入权重、异常历史与地理冗余为每租户计算风险评分,并据此确定各阶段样本规模与排序。 3. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述版本路由组件维持租户到版本的持久映射以避免跨版本会话抖动,并在版本切换时执行连接排空与粘性会话策略以确保零中断。 4. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述特征开关评估引擎实现布尔开关、百分比放量、规则树与自定义谓词组合,且包含一键“杀手开关”(kill switch)以在阈值越界时立即关闭关联功能。 5. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述限流策略在租户、接口与特征三级分别设置配额,并依据健康探测的误差预算消耗速度动态调优配额或触发有损降级。 6. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述健康与体验指标的统计对比采用控制组与实验组的置信区间评估与显著性检验,以在自动晋级前验证性能与稳定性不劣于既有水平。 7. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述回滚策略包括以下至少之一:在滑动时间窗内错误率超过预设阈值、p95或p99延迟超出基线容差、资源耗尽风险达到门限、业务KPI显著下降、或健康探测连续失败超过阈值。 8. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述故障隔离包括将异常租户加入隔离名单,仅对隔离名单内租户回切稳定版本或启用降级与限流,不影响其他租户的灰度进度。 9. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述数据库迁移策略采用先增后用原则,仅在新旧版本均可识别的模式变更完成并通过影子流量校验后,方对读写路径切换至新结构。 10. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述灰度导流之前向候选版本镜像影子流量以评估功能正确性与性能影响,且影子流量的副作用被抑制或丢弃。 11. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述健康预热包括加载必要依赖、热编译与缓存预填充,并通过合成事务探测端到端路径可用性。 12. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述自动晋级与回滚决策受守护规则约束,所述守护规则至少包括最大同时变更面、最小观测窗口、及跨区域或跨可用区的分级推进。 13. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述降级包括按特征关闭、结果缓存、延迟队列、优雅失败与只读模式之一种或多种。 14. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述审计日志包含版本签名、策略版本、时间戳、操作者、影响范围、健康指标快照与决策依据,并支持不可篡改存储。 15. 一种用于权利要求1所述方法的零停机灰度发布与回滚控制系统,其特征在于,所述系统包括: - 控制平面模块,用于接收发布与回滚请求、管理发布与回滚策略、编排阶段推进与决策; - 租户分组模块,用于生成并维护租户分阶段分组与风险评分; - 部署编排模块,用于预配候选版本实例、执行健康预热与探测并标记就绪状态; - 版本路由模块,用于维持租户到版本的映射并执行灰度导流与回切; - 特征开关评估模块,用于按租户/用户/请求粒度启停功能并执行依赖与优先级控制; - 限流与熔断模块,用于按租户与接口实施配额、动态整形与租户级故障熔断; - 观测与分析模块,用于采集健康与业务指标、执行统计对比与阈值判定; - 回滚管理模块,用于在异常时执行连接排空、路由回切与特征回退; - 数据迁移协调模块,用于管理版本化模式演进与影子校验; - 审计与合规模块,用于记录并保全发布全流程事件与依据, 其中,所述模块相互协作以实现按租户粒度的分阶段部署与故障隔离,并在全流程中保持零停机。 16. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述版本路由模块支持蓝绿与金丝雀两种或以上路由模式,并能在同一租户维持会话一致的黏性路由。 17. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述限流与熔断模块通过健康信号驱动的自适应算法调整速率上限,并在触发熔断后提供指数退避与半开试探恢复。 18. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述观测与分析模块将候选版本与稳定版本的指标进行对照,并生成自动晋级建议或回滚指令供控制平面模块执行。 19. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述数据迁移协调模块支持双写一致性校验、数据回填与快速回退路径开关,以在任意阶段保证数据一致性与可逆性。 20. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述控制平面模块实施跨区域分级推进与区域内并发度上限,防止单区域故障扩大为全局故障。 21. 一种非暂态计算机可读存储介质,存储有指令,所述指令在由处理器执行时,使处理器执行如权利要求1至14任一项所述的方法。 22. 一种计算机设备,包括处理器与存储器,所述存储器中存储有可在所述处理器上执行的指令,所述指令使所述处理器执行如权利要求1至14任一项所述的方法。 23. 根据权利要求1所述的方法,其中,针对与合同或合规限制相关的特定租户,分阶段分组与特征开关受租户级政策约束,且该政策在全流程中优先于通用策略。 24. 根据权利要求15所述的系统,其中,所述审计与合规模块提供细粒度访问控制与密钥轮换审计,并对发布策略、特征配置与路由变更进行双人复核与变更冻结。 25. 根据权利要求1所述的方法,其中,零停机通过以下至少一项实现:并行运行新旧版本、请求级别的无损切换、连接与队列的有序排空、以及在会话边界进行原子级版本切换。
What is claimed is: 1. A computer-implemented method for generating auditable symbolic descriptions of software components and automatically verifying compliance from heterogeneous research-and-development (R&D) artifacts, the method comprising: receiving, by one or more processors, R&D artifacts comprising (i) narrative technical specifications and (ii) diagrammatic flowcharts; normalizing the R&D artifacts into machine-readable text and vector-graph representations; parsing the narrative technical specifications with a domain-specific language (DSL) parser configured with a domain grammar to produce a first structured representation comprising typed entities, attributes, and control/data-flow relations; extracting a second structured representation from the diagrammatic flowcharts by detecting nodes and directed edges and by labeling the nodes and edges with semantic roles inferred from diagram legends, shape conventions, and connector annotations; aligning terms in at least one of the first structured representation and the second structured representation to a controlled terminology repository comprising canonical terms, synonyms, acronyms, and disambiguation rules, and resolving conflicting meanings according to context and precedence rules to yield a terminology-aligned representation; merging the first structured representation and the second structured representation into an intermediate, machine-checkable, hierarchical control-and-data-flow model that includes typed components, interfaces, preconditions, postconditions, invariants, data schemas, and inter-component dependencies; mapping elements of the intermediate model to implementation layers according to a layer taxonomy comprising at least one of: requirements, domain model, service interface, component design, and code-level constructs, the mapping being performed by rule-based hierarchical mapping that references a layer-mapping table stored in a repository; emitting, from the intermediate model, a symbolic specification in an executable DSL that declares components, interfaces, state variables, contracts, data constraints, and event-driven behaviors with explicit symbol tables and types; deriving compliance obligations by transforming a compliance corpus comprising machine-readable representations of regulations, standards, and internal policies into formal properties bound to elements of the symbolic specification; compiling the formal properties into verification artifacts in at least one of temporal logic and satisfiability modulo theories constraints that reference the symbolic specification; automatically verifying conformance of the symbolic specification to the formal properties by executing at least one of a model checker, a static analyzer, and an SMT solver to produce verification results comprising proofs or counterexamples; generating an audit artifact comprising (i) a bidirectional traceability matrix linking source R&D artifacts to symbolic specification elements and to the formal properties and verification results, (ii) cryptographic digests of inputs and outputs, and (iii) timestamps; and outputting compliance findings and, for any nonconformance, machine-generated remediation suggestions that identify implicated elements and propose edits to at least one of the symbolic specification and the layer mapping. 2. The method of claim 1, wherein aligning terms comprises computing candidate mappings using ontology relationships, acronym expansion, and lexical similarity, scoring the candidates using context windows derived from the structured representations, and selecting a mapping when a confidence exceeds a threshold, and otherwise generating a targeted disambiguation prompt. 3. The method of claim 1, wherein extracting the second structured representation further comprises optical character recognition of raster or PDF flowcharts, shape classification of diagram glyphs, and reconstruction of a directed labeled graph with lane- or swimlane-based partitioning. 4. The method of claim 1, wherein the intermediate model is a typed, attributed control/data-flow graph that is canonicalized via graph rewriting rules to remove diagram-specific idiosyncrasies while preserving semantics. 5. The method of claim 1, wherein the layer mapping is performed by applying declarative mapping rules that reference a repository of domain archetypes, such that domain concepts are mapped to APIs at a service layer and to modules at a component layer in accordance with architectural constraints. 6. The method of claim 1, wherein the compliance corpus comprises machine-readable encodings of obligations extracted from at least one of statutes, regulations, industry standards, certification criteria, and organizational policies, each encoding including applicability conditions, parameterizations, and exceptions. 7. The method of claim 1, wherein compiling the formal properties comprises translating obligations into safety and liveness properties with parameter bindings to elements of the symbolic specification, and where applicable adding data integrity and access-control constraints. 8. The method of claim 1, wherein automatically verifying conformance further comprises incremental bounded model checking and counterexample generation with slicing of the symbolic specification to the minimal affected subgraph. 9. The method of claim 1, wherein the audit artifact is digitally signed and stored in an append-only ledger that records provenance of the R&D artifacts, the intermediate model, the symbolic specification, the formal properties, and the verification results. 10. The method of claim 1, further comprising generating instrumented code skeletons in one or more programming languages from the symbolic specification, the code skeletons including runtime assertion checks corresponding to the formal properties. 11. The method of claim 1, further comprising propagating incremental updates by computing a diff of modified R&D artifacts, updating only impacted portions of the intermediate model and symbolic specification, re-evaluating only affected formal properties, and updating the audit artifact with a versioned change log. 12. The method of claim 1, wherein deriving compliance obligations includes evaluating applicability conditions derived from metadata associated with the R&D artifacts and layer mappings, thereby selecting a subset of obligations relevant to a given product scope or deployment context. 13. The method of claim 1, wherein the DSL parser is extensible via pluggable subgrammars that specialize tokenization, typing, and contract templates for distinct regulated domains. 14. The method of claim 1, wherein the symbolic specification includes explicit data lineage annotations that trace the origin, transformations, and sinks of regulated data elements, and wherein verifying conformance includes checking lineage against data-handling constraints in the compliance corpus. 15. The method of claim 1, further comprising redacting or tokenizing personal or confidential information contained in the R&D artifacts prior to storage in the audit artifact, in accordance with classification rules in the compliance corpus. 16. A system comprising one or more processors and non-transitory memory storing instructions that, when executed by the one or more processors, cause the system to perform the method of any one of claims 1 through 15. 17. The system of claim 16, further comprising a terminology repository service storing canonical terms, synonyms, acronyms, and disambiguation rules, and an application programming interface configured to serve alignment candidates with confidence scores to the instructions. 18. The system of claim 16, further comprising a diagram analysis engine configured to convert raster or vector flowcharts into labeled directed graphs by performing glyph detection, connector tracing, and semantic role labeling. 19. The system of claim 16, wherein the non-transitory memory further stores a compliance rule engine comprising a property compiler that transforms obligations into temporal logic or SMT constraints and a verification orchestrator that schedules model checking or SMT solving tasks and aggregates results into the audit artifact. 20. The system of claim 16, wherein the non-transitory memory further stores an append-only audit ledger configured to record immutable, digitally signed entries corresponding to versions of the R&D artifacts, intermediate models, symbolic specifications, formal properties, and verification results, together with traceability links. 21. A non-transitory computer-readable storage medium storing instructions that, when executed by one or more processors, cause the one or more processors to perform the method of any one of claims 1 through 15.
請求項1 多モーダルAPIゲートウェイを用いてクライアントからの多モーダル処理要求を処理するコンピュータ実装方法であって、プロセッサにより、 (a) リクエストを受信し、当該リクエストに含まれる少なくとも、端末能力情報、ネットワーク状態情報、テナント識別子、要求モダリティ情報、言語情報、プラグイン要求情報を取得する工程、 (b) 前記端末能力情報および前記ネットワーク状態情報に基づき、端末能力クラスおよびネットワーククラスを推定する工程、 (c) 前記推定結果、要求モダリティ、サービスレベル目標(SLO)およびコスト・遅延・可用性・混雑度の少なくとも一つを含む運用指標に基づき、少なくとも(i) 応答品質の段階的低下を規律する自適応降格方針、(ii) バックエンド推論・変換サービスへの動的ルーティング方針、及び(iii) キャッシュ適用の有無、キー構成および粒度を規律する差別化キャッシュ方針を決定する工程、 (d) 前記方針に基づき、要求モダリティ毎に、モデル選択、解像度・サンプリング率・トークン長・精度・圧縮方式の少なくとも一つを調整する降格処理を適用可能としつつ、選択されたバックエンドにルーティングする工程、 (e) 前記差別化キャッシュ方針に従い、テナント隔離を担保する名前空間において、少なくともテナント識別子、端末能力クラス、ネットワーククラス、モダリティ種別、言語、プラグイン集合およびバージョン、モデル識別子およびバージョン、SLOクラス、並びにポリシー版を含むキャッシュキーを生成し、応答をトークン、チャンク、タイル、セグメント又は完全応答の単位から選択された粒度で格納又は検索する工程、 (f) 異なるプログラミング言語で実装されたプラグインを言語非依存の呼出インタフェースを介して直列又は有向非巡回グラフ構成で実行し、当該プラグインの実行をテナント毎にリソース割当、アクセス制御およびプロセス分離によりサンドボックス化する工程、 (g) テナント毎の鍵管理又は等価の機構により、少なくともキャッシュデータおよびプラグインアーティファクトを暗号学的に分離し、他テナントからのアクセスを防止する工程、 (h) ストリーミング応答の場合、前記キャッシュ粒度に従って部分応答を逐次返送しつつ、重複検出により伝送・計算を削減する工程、 (i) 実行時テレメトリ(遅延、エラー、ヒット率、降格影響、コスト)を収集し、前記自適応降格方針、動的ルーティング方針および差別化キャッシュ方針をオンライン又はバッチで更新する工程 を含む方法。 請求項2 請求項1に記載の方法において、前記端末能力クラスは、少なくともCPU/GPU有無、演算性能、メモリ容量、ローカル加速機能、エネルギーバジェットに基づいて離散クラスに分類され、前記ネットワーククラスは、少なくとも帯域、遅延、ジッタ、パケット損失、課金区分に基づいて離散クラスに分類される方法。 請求項3 請求項1又は2に記載の方法において、前記動的ルーティング方針は、バックエンド毎の推定待ち行列時間、推論時間、出力品質指標、金銭コスト、地理距離、可用容量およびテナントの優先度重みを入力とするスコアリング関数により選択される方法。 請求項4 請求項1から3のいずれかに記載の方法において、前記自適応降格方針は、SLO違反のリスクが所定閾値を超過した場合に、(i) 高精度モデルから軽量モデルへの切替、(ii) 解像度・サンプリング率の段階的低減、(iii) 応答の要約化及び遅延可能部分の後送、の順序又は組合せで適用される方法。 請求項5 請求項1から4のいずれかに記載の方法において、前記差別化キャッシュ方針は、ネットワーククラスが低品質であるほど粒度を微細化し、端末能力クラスが高いほど端末側キャッシュ優先度を高めるとともに、機密度メタデータに基づいてキャッシュ不可又は短寿命を指定する方法。 請求項6 請求項1から5のいずれかに記載の方法において、画像モダリティに対してはタイル単位、音声モダリティに対しては時間セグメント単位、テキストモダリティに対してはトークン又は文単位でのキャッシュ粒度が選択される方法。 請求項7 請求項1から6のいずれかに記載の方法において、前記キャッシュの無効化は、少なくともモデル又はプラグインのバージョン更新、テナント方針の改訂、データ保持期間の満了、及び法的・契約上の消去要求に応じて、前記キャッシュキーに含めた版情報により系統的に実施される方法。 請求項8 請求項1から7のいずれかに記載の方法において、前記プラグイン実行は、言語非依存のインタフェース記述子、能力宣言、依存関係、バージョンおよび署名を含むメタデータにより登録され、ロード時に署名検証及び互換性交渉を行う方法。 請求項9 請求項1から8のいずれかに記載の方法において、前記サンドボックスは、プロセス又はコンテナ分離、システムコール制限、ネットワーク分離、ファイルシステム名前空間分離、及びテナント毎のCPU/GPU・メモリ・I/O割当の制御を含む方法。 請求項10 請求項1から9のいずれかに記載の方法において、テナント隔離は、テナント固有鍵による静止データの暗号化、テナント固有のアクセス制御リスト及びレート制御、ならびに監査証跡の分離保存により実現される方法。 請求項11 請求項1から10のいずれかに記載の方法において、エッジ側処理とクラウド側処理のオフロード比率を前記ネットワーククラス及び端末能力クラスに応じて連続的に調整し、同一リクエストの一部段階を端末又は近接エッジで前処理し残余をクラウドで完了する方法。 請求項12 請求項1から11のいずれかに記載の方法において、ストリーミング時の重複検出は、チャンクハッシュ、類似度指標又は語彙化済みトークンの比較により行い、重複部分をキャッシュから再構成することでバックエンド呼出し回数及び伝送量を低減する方法。 請求項13 請求項1から12のいずれかに記載の方法において、オンライン学習又はバンディット最適化により、方針更新時の探索・活用バランスを制御しつつSLO達成確率とコストの効用最大化を図る方法。 請求項14 請求項1から13のいずれかに記載の方法において、マルチテナント環境におけるバックエンド共有時、各テナントのトラフィックに対し公平性制約又は優先度重み付きスケジューリングを適用し、他テナントのバーストによりSLOが侵害されないよう隔離する方法。 請求項15 請求項1から14のいずれかに記載の方法において、前記差別化キャッシュ方針は、言語・地域設定毎に分割された辞書、トークナイザ、正規化器又はプロンプト前処理結果を別個に管理し、クロス言語環境におけるキャッシュ汚染を防止する方法。 請求項16 請求項1から15のいずれかに記載の方法において、プラグインの実行順序は、DAG上のトポロジカル順序で決定され、循環が検出された場合にロードを拒否し、また副作用が許容されないノードに対しては純粋関数インタフェースのみを許容する方法。 請求項17 請求項1から16のいずれかに記載の方法において、法令又は契約に基づくデータ所在地要件に適合させるため、テナントの所在又は法域情報により、バックエンド選択及びキャッシュ配置の地理的範囲を制約する方法。 請求項18 請求項1から17のいずれかに記載の方法において、個人情報又は機密情報を含むモダリティに対しては、出力の不可逆要約又はマスキングを降格の一態様として適用し、当該適用の有無をキャッシュキーに反映させる方法。 請求項19 プロセッサおよびメモリを含み、前記メモリに格納された命令が前記プロセッサにより実行されることで、請求項1から18のいずれかに記載の方法の各工程を実行するよう構成された情報処理装置。 請求項20 コンピュータに、請求項1から18のいずれかに記載の方法を実行させるためのプログラム。 請求項21 請求項20のプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
在产品发布前快速形成可提交的权利要求草案,明确核心创新与最小可保护集,抢占优先权窗口。
将研发说明与流程图即时转译为法律条款,统一术语与层级结构,缩短内外部往返与审查答复准备时间。
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在专利挖掘会议中一键拉出条款框架,衡量功能路线与保护范围匹配度,指导版本规划与取舍。
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