Absatz-für-Absatz-Durchsuchung

Warum Querlesen in der Patentpraxis gefährlich ist

Patentschriften enthalten ihre wichtigste Substanz oft nicht dort, wo sie das Modell vermutet. Eine alternative Ausführungsform, die genau die Umgehungsmöglichkeit abdeckt, steckt in Absatz [0047] zwischen zwei weniger relevanten Beispielen. Eine Einschränkung, die die Art. 123(2)-Basis trägt, steht in der Figurenbeschreibung statt in der allgemeinen Beschreibung. Ein Prior-Art-Dokument offenbart das kritische Merkmal nicht im Anspruch, sondern in einem technischen Hintergrundabschnitt.

Ein Modell, das „das Dokument zusammenfasst", greift typischerweise die prominenten Stellen heraus und ordnet den Rest unter. Die kritischen Nebenstellen fallen durchs Raster. Bei einer Verletzungsanalyse, einem Einspruch oder einer FTO-Triage ist das ein Aus. Die Absatz-für-Absatz-Durchsuchung hebt diese Asymmetrie auf.

Das Pattern

Die Kernidee: Das Modell produziert pro Absatz eine strukturierte Ausgabe. Damit wird Überspringen sichtbar (ein fehlender Absatz im Output = nicht gelesen) und Auswertung wiederholbar (eine andere Prüffrage läuft denselben Durchgang mit anderer Bewertungsspalte).

Wie der Prompt es erzwingt

1. Absatz-Anker: „Gehe die Patentschrift Absatz für Absatz durch, in der Reihenfolge [0001], [0002], [0003] …" Oder bei nicht nummerierten Dokumenten: „Gehe das Dokument Absatz für Absatz durch. Nummeriere selbst als §1, §2, §3 …"
2. Tabellenformat: „Gib das Ergebnis als Tabelle aus mit den Spalten Absatz / Ein-Satz-Zusammenfassung / [Prüffrage]." Zum Beispiel: „Absatz / Merkmal M3 erwähnt? / Zitat falls ja". Eine Tabelle ist leichter zu auditieren als Fließtext.
3. Vollständigkeits-Check am Ende: „Am Ende: Bestätige, dass Du jeden Absatz von [Startabsatz] bis [Endabsatz] in der Tabelle hast. Wenn ein Absatz fehlt, nenne die Nummer und hole ihn nach."
4. Explizite Keine-Fundstelle-Regel: „Wenn ein Absatz für die Prüffrage irrelevant ist, trage trotzdem die Nummer ein mit „nicht einschlägig". Kein Überspringen."

Anwendungen in der Patentpraxis

• Patentschrift auf ein Merkmal absuchen. Prüffrage: „Erwähnt dieser Absatz Merkmal M3 oder eine Alternative dazu?" Ergebnis: Tabelle mit Absatz-Nummer, einer kurzen Antwort, und dem wörtlichen Zitat falls ja. Typisch bei Anspruchsauslegung, Merkmalsgliederung, Äquivalenz-Recherche.
• Bescheid-Einwände durchgehen. Prüffrage: „Welchen Anspruchsteilen widmet sich dieser Abschnitt und welche Dokumente zitiert er?" So entsteht eine lückenlose Einwands-Karte, bevor die Verteidigung beginnt.
• Prior-Art-Dokument auf Offenbarung von M1-M7 prüfen. Prüffrage pro Absatz und pro Merkmal: Treffer ja/nein + Zitat. Wirkt besonders bei langen, technisch dichten Dokumenten, in denen ein Merkmal oft nur am Rande offenbart ist.
• Patent-Akteneinsicht durchgehen. Prüffrage: „Was wurde in diesem Schriftsatz gegenüber der Vorfassung geändert, und wo liegt die Basis?" Schafft die Grundlage für Art. 123(2)-Argumente.
• Lange Mandantenspezifikation auf Produktmerkmale mappen (FTO). Prüffrage: „Welches Produktmerkmal wird in diesem Absatz beschrieben, und gibt es dazu Formulierungsvarianten?" Entsteht die Merkmalsliste für die Recherche.

Anti-Patterns, die den Durchgang entwerten

• „Fasse die Patentschrift zusammen." Die klassische Aufforderung ohne Struktur. Das Modell greift sich den Abstract und die Ansprüche und ignoriert den Rest.
• Nur Fließtext verlangen. Ohne Tabellenform fallen Auslassungen nicht auf. Ein Modell kann zwei Absätze überspringen und trotzdem einen kohärenten Text liefern.
• Zu viele Prüffragen parallel. Wenn der Prompt fünf verschiedene Fragen auf einmal stellt, wird die Tabelle breit und unübersichtlich. Ein Durchgang, eine Prüffrage — bei Bedarf mehrere Durchgänge.
• Kontext-Chunks zerschneiden. Wenn die Patentschrift länger als das Kontextfenster ist, muss sie in Abschnitten verarbeitet werden. Die Zerschneidung muss aber explizit mit Absatz-Anker erfolgen, nicht nach fester Zeichenzahl. Sonst reißt man einen Satz mitten durch.
• Kein Vollständigkeits-Check am Ende. Ohne explizite Bestätigung weißt Du nicht, ob das Modell wirklich bei [0047] angelangt ist.

Warum Agenten das automatisch besser können

Manuelles Durchgehen im Chat-UI ist mühsam und fehleranfällig. Ein Claude-Code- oder OpenCode-Skill kann ein Dokument programmatisch in Absätze zerlegen, pro Absatz einen eigenen LLM-Aufruf starten und die Tabelle konsolidieren. Das skaliert auf 300-seitige Akten ohne die typischen Schwächen des manuellen Long-Context-Promptings. Siehe das Patent-Plugin für konkrete Skill-Implementierungen.

Verbindung zu den anderen Säulen

Absatz-für-Absatz-Durchsuchung ist eine der vier Säulen für Prompt Engineering in der Patentpraxis. Das Zusammenspiel:

• Context Engineering: Der Durchgang macht nur mit einem sauberen Kontext Sinn. Sonst mischt das Modell Absätze aus mehreren Dokumenten.
• Belegpflicht: Jede Zeile in der Tabelle enthält ein wörtliches Zitat. Der Durchgang produziert die Belege automatisch.
• Self-Reflexion + Advocatus Diaboli: Ein Reviewer-Modell geht parallel den gleichen Durchgang und markiert Diskrepanzen. Besonders stark bei kritischen Workflows.