![ChatGPT_Image_2026年9月19日_11_05_30.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2686511/1cf853d45c163a46d4c398d9f6f6b014.png)


申请软件著作权，真正让开发者头疼的，往往不是写代码，而是整理材料。

软件叫什么名字？有哪些核心功能？说明书应该怎么写？哪些代码适合作为源程序材料？文档中描述的功能，能不能在项目里找到对应实现？

如果完全依靠人工处理，不仅耗时，而且很容易出现一个问题：**说明书、源代码和申请信息互相对不上。**

最近我开源了一个专门解决这个问题的 Agent Skill：

**Copyright Forge Skill**

项目地址：

https://github.com/Rodert/copyright-forge-skill

它可以配合 Codex、Claude Code、OpenCode 等编程 Agent 使用。你只需要在真实项目中说一句：

```text
帮我给当前项目做一套软著材料。
```

Agent 就会自动分析项目结构、技术栈、页面、接口和核心代码，在真实代码证据的基础上整理软件著作权材料。

它不是一个简单的“软著模板生成器”，而是一套尽可能避免 AI 胡编的材料生成流程。

## 一、传统 AI 生成软著材料有什么问题？

很多人会直接把项目名称发给 AI：

```text
帮我给“智能客户管理系统”写一份软件著作权说明书。
```

AI 很快就能生成十几项功能：

* 客户管理
* 合同管理
* 财务管理
* 数据大屏
* 权限管理
* 消息通知
* 智能分析
* 自动生成报表

看起来很完整，但项目里可能根本没有这些功能。

这会造成三个问题。

### 1. 功能描述和真实代码对不上

说明书写了“智能数据分析”，代码里却找不到对应接口、页面或算法。

### 2. 不同材料中的信息不一致

申请信息里写的是“客户关系管理系统 V1.0”，说明书里可能变成“智能客户管理平台”，源程序页眉中又使用了另一个名称。

### 3. AI 容易替用户猜测事实

比如：

* 著作权人是谁
* 软件完成日期是什么时候
* 是否已经公开发表
* 是独立开发还是合作开发

这些信息无法单纯从代码中判断，AI 不应该自行编造。

Copyright Forge 的设计目标，就是解决这些问题。

## 二、Copyright Forge 是怎么工作的？

这个项目的核心思路可以概括为一条流水线：

```text
真实项目
  ↓
扫描项目结构
  ↓
建立功能证据
  ↓
生成功能关系
  ↓
确认无法判断的事实
  ↓
锁定统一事实源
  ↓
生成软著材料
  ↓
独立质量检查
```

它会优先分析：

* README 和项目文档
* 依赖配置
* 后端路由
* Controller、Service、Repository
* 前端页面和菜单
* 数据模型
* 项目配置
* 第一方核心源代码

然后把识别到的功能和代码位置建立对应关系。

例如，假设项目中存在下面的 Go 接口：

```go
package handler

import (
	"net/http"

	"github.com/gin-gonic/gin"
	"gorm.io/gorm"
)

type User struct {
	ID       uint   `json:"id"`
	Username string `json:"username"`
	Status   int    `json:"status"`
}

type UserHandler struct {
	DB *gorm.DB
}

func (h *UserHandler) ListUsers(c *gin.Context) {
	var users []User

	if err := h.DB.
		Where("status = ?", 1).
		Order("id DESC").
		Find(&users).Error; err != nil {
		c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{
			"message": "查询用户失败",
		})
		return
	}

	c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
		"data": users,
	})
}
```

同时，路由中注册了用户查询接口：

```go
func RegisterUserRoutes(router *gin.RouterGroup, handler *UserHandler) {
	userGroup := router.Group("/users")
	{
		userGroup.GET("", handler.ListUsers)
	}
}
```

前端还存在用户管理页面：

```vue
<script setup lang="ts">
import { onMounted, ref } from 'vue'
import { getUserList } from '@/api/user'

interface User {
  id: number
  username: string
  status: number
}

const users = ref<User[]>([])

async function loadUsers() {
  const response = await getUserList()
  users.value = response.data
}

onMounted(loadUsers)
</script>

<template>
  <div class="user-page">
    <h2>用户管理</h2>

    <table>
      <thead>
        <tr>
          <th>用户编号</th>
          <th>用户名</th>
          <th>状态</th>
        </tr>
      </thead>

      <tbody>
        <tr v-for="user in users" :key="user.id">
          <td>{{ user.id }}</td>
          <td>{{ user.username }}</td>
          <td>{{ user.status === 1 ? '正常' : '停用' }}</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </div>
</template>
```

Copyright Forge 可以据此建立类似下面的功能证据：

```json
{
  "feature_id": "USER_MANAGEMENT",
  "feature_name": "用户管理",
  "description": "系统支持查询并展示正常状态的用户信息。",
  "evidence": [
    {
      "type": "backend_handler",
      "path": "internal/handler/user.go",
      "symbol": "ListUsers"
    },
    {
      "type": "backend_route",
      "path": "internal/router/user.go",
      "route": "GET /users"
    },
    {
      "type": "frontend_page",
      "path": "src/views/user/index.vue"
    }
  ]
}
```

这意味着“用户管理”并不是根据项目名称猜出来的，而是可以回到真实项目中验证。

## 三、先扫描代码，再向用户提问

Copyright Forge 有一个很重要的设计原则：

**不要一上来就让用户填写一大堆申请字段。**

它会先分析项目，把能够从代码中确定的信息尽量找出来，例如：

* 使用了什么编程语言
* 前端和后端采用什么框架
* 软件采用什么架构
* 有哪些页面
* 有哪些接口
* 包含哪些核心模块
* 哪些代码属于第一方代码
* 哪些目录是依赖、构建产物或压缩文件

只有下面这些无法从代码中可靠判断的信息，才会集中向用户确认：

```text
1. 软件最终登记名称是什么？
2. 当前版本号是什么？
3. 著作权人是个人还是企业？
4. 软件属于独立开发、合作开发还是委托开发？
5. 软件的真实开发完成日期是什么？
6. 软件是否已经公开发表？
7. 如果已经发表，首次发表日期是什么？
```

比如可以这样回答：

```text
软件名称：轻量级任务协作管理系统
软件简称：FlowTask
版本号：V1.0
著作权人：某某科技有限公司
开发方式：独立开发
开发完成日期：2026 年 8 月 10 日
是否发表：未发表
```

这些事实确认后，会被写入统一的软件档案。

## 四、用统一事实源解决材料不一致

Copyright Forge 使用 `software-profile.yaml` 保存已经确定的软件事实。

示例：

```yaml
software:
  full_name: 轻量级任务协作管理系统
  short_name: FlowTask
  version: V1.0
  category: Web 应用软件

ownership:
  owner_type: company
  owner_name: 某某科技有限公司
  development_mode: independent

dates:
  completion_date: "2026-08-10"
  published: false
  publication_date: null

technology:
  frontend:
    - Vue 3
    - TypeScript
    - Vite
  backend:
    - Python
    - FastAPI
  database:
    - SQLite

approved_features:
  - TASK_MANAGEMENT
  - PROJECT_MANAGEMENT
  - STATUS_TRACKING
  - DATA_STATISTICS
```

后续的说明书、源程序材料和申请信息指引，都从这份统一档案读取信息。

这样可以避免：

```text
申请信息：FlowTask 任务管理系统 V1.0
说明书：智能项目协作平台 V1.0
源程序：企业任务系统 V2.0
```

统一事实源的意义不是让文档更漂亮，而是让所有材料在软件名称、版本、功能和技术描述上保持一致。

## 五、它能生成哪些材料？

完成项目分析和事实确认后，Skill 可以继续整理：

* 软件说明书
* 源程序鉴别材料
* 软件申请信息填写指引
* 功能证据清单
* 软件事实档案
* 用户确认记录
* 工作流状态
* 独立质量审核报告
* HTML、DOCX 或 PDF 等可交付文件

其中源程序材料会优先选择第一方核心代码，并排除常见的无效内容，例如：

```text
node_modules/
vendor/
dist/
build/
target/
*.min.js
package-lock.json
pnpm-lock.yaml
二进制文件
自动生成文件
第三方依赖代码
```

它还会对材料进行分页和敏感信息检查，尽量避免把下面这些内容直接带入输出：

```env
DB_PASSWORD=123456
JWT_SECRET=my-secret
OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
REDIS_PASSWORD=xxxx
```

当然，自动脱敏不能代替人工检查。正式提交前，仍然应该再核对一次密码、Token、内部地址、个人信息和商业机密。

## 六、在 Codex 中安装

Copyright Forge 的辅助脚本要求 Python 3.10 及以上版本；如果需要进行 PDF 渲染，运行环境还需要提供 `reportlab`。

在终端中执行：

```bash
CF_SKILL_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"

mkdir -p "$CF_SKILL_HOME"

git clone --depth 1 \
  https://github.com/Rodert/copyright-forge-skill.git \
  "$CF_SKILL_HOME/copyright-forge-repo"

mkdir -p "$CF_SKILL_HOME/skills"

ln -s \
  ../copyright-forge-repo/skills/copyright-forge \
  "$CF_SKILL_HOME/skills/copyright-forge"
```

安装完成后，重新启动 Codex 会话。

进入需要申请软著的项目目录：

```bash
cd ~/projects/flowtask
codex
```

然后直接输入：

```text
帮我给当前项目做一套软著材料。
```

也可以显式调用 Skill：

```text
$copyright-forge

请分析当前项目，并生成一套软件著作权材料。
先扫描代码并建立功能证据，不要根据项目名称编造功能。
所有无法从代码中判断的权属、日期和发表信息，请集中向我确认。
```

## 七、一个更完整的使用示例

假设我们有一个前后端分离的任务管理项目：

```text
flowtask/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── api/
│   │   ├── models/
│   │   ├── schemas/
│   │   └── services/
│   ├── requirements.txt
│   └── main.py
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── api/
│   │   ├── views/
│   │   ├── stores/
│   │   └── router/
│   └── package.json
└── README.md
```

进入项目目录以后提出需求：

```text
帮我给这个项目做软著。

要求：
1. 只根据当前项目里的真实代码整理功能；
2. 不要修改原项目；
3. 所有材料输出到项目目录之外；
4. 无法判断的信息统一问我；
5. 生成完成后检查软件名称、版本和功能是否一致；
6. 检查源程序中是否存在密码、Token 和个人隐私。
```

Agent 扫描后，可能给出类似结果：

```text
已经完成项目初步分析。

识别到的项目类型：
- 前后端分离 Web 应用

主要技术：
- 前端：Vue 3、TypeScript、Vite、Pinia
- 后端：FastAPI、SQLAlchemy
- 数据库：SQLite

识别到的主要功能：
- 用户登录
- 项目管理
- 任务创建与编辑
- 任务状态流转
- 任务筛选
- 数据统计

以上功能均找到了对应的页面、接口、模型或业务代码证据。

目前还需要确认：
1. 软件登记名称；
2. 软件版本号；
3. 著作权人；
4. 开发方式；
5. 开发完成日期；
6. 是否已经发表。
```

完成确认后，它会锁定事实并继续生成材料。

如果任务中途停止，下次可以直接说：

```text
继续完成刚才的软著材料。
```

项目会根据 `workflow-state.json` 恢复工作流，同时检查代码和已经锁定的事实是否发生变化，避免继续使用过期证据。

## 八、不只适用于 Java 项目

Copyright Forge 当前可以自动识别多种常见项目结构，包括：

* Go
* Java 与 Spring
* Python、Django、Flask、FastAPI
* Node.js、Express、NestJS
* Next.js、Nuxt
* Vue、React
* PHP、Laravel
* .NET
* Flutter
* 常见小程序项目

即使项目结构暂时没有被适配器识别，也可以通过手动提供项目档案和源程序清单继续分析。

例如，一个 Go 项目可能是：

```text
server/
├── cmd/
├── internal/
│   ├── handler/
│   ├── service/
│   ├── repository/
│   └── model/
├── pkg/
├── configs/
├── go.mod
└── README.md
```

一个 Spring Boot 项目可能是：

```text
src/main/java/com/example/system/
├── controller/
├── service/
├── mapper/
├── entity/
├── config/
└── Application.java
```

不同技术栈的扫描方式可以不同，但最后都使用统一的证据结构、事实档案和质量检查流程。

## 九、八道质量门，比“生成一份文档”更重要

这个项目不是生成完文件就结束。

它还会从多个维度进行独立审核，主要覆盖：

1. 事实是否完整；
2. 功能是否有代码证据；
3. 不同材料是否一致；
4. 源程序选择是否合理；
5. 说明书结构是否完整；
6. 是否存在隐私和敏感信息；
7. 是否出现无依据的 AI 幻觉；
8. 提交前是否仍有未解决问题。

工作流状态包括：

```text
ANALYZING
WAITING_FOR_CONFIRMATION
FACTS_LOCKED
GENERATING
REVIEWING
NEEDS_FIX
READY
```

只有完成材料生成并通过检查后，状态才会进入：

```text
READY
```

如果检查发现问题，则会进入：

```text
NEEDS_FIX
```

对于能够自动修正的问题，Agent 可以先完成修正；对于权属、日期等无法自动判断的事实问题，则必须重新向用户确认。

## 十、这个项目最适合哪些人？

我认为它尤其适合下面几类开发者：

* 有真实软件项目，需要整理软著材料；
* 经常开发外包项目，需要重复准备材料；
* 独立开发者或小团队，希望减少文档整理时间；
* 不熟悉软著材料结构，但熟悉自己的项目；
* 想使用 Codex、Claude Code 或 OpenCode 自动处理重复工作；
* 担心 AI 编造功能，希望材料能够追溯到代码。

它最有价值的地方，不是“让 AI 帮你写一篇说明书”，而是把软著材料整理变成了一套相对严谨的工程流程：

```text
代码证据 + 用户确认 + 统一事实 + 材料生成 + 独立复查
```

## 十一、必须注意的边界

Copyright Forge 是材料辅助工具，不是登记机构，也不能替代必要的人工审核。

使用时需要注意：

* 它不会代替你提交登记申请；
* 不会伪造官方申请表；
* 不应该编造权属关系和开发日期；
* 不保证登记一定通过；
* 合作开发、委托开发、权利受让等情况需要额外核对相关证明；
* 正式提交前应人工检查生成材料；
* 涉及最新登记要求时，应以主管机构当前公开规则为准。

尤其是企业项目，不要未经检查就把完整源码直接交给任何第三方服务。

## 总结

过去，我们使用 AI 生成软著材料，通常是：

```text
输入一个项目名称
        ↓
AI 猜测软件功能
        ↓
生成一套看似完整的文档
```

Copyright Forge 想做的是另一种方式：

```text
读取真实项目
        ↓
建立功能与代码证据
        ↓
确认不能从代码判断的事实
        ↓
锁定统一软件档案
        ↓
生成说明书和源程序材料
        ↓
完成独立质量审核
```

从“让 AI 帮我编一份材料”，转变为“让 Agent 基于真实项目整理材料”。

如果你正在使用 Codex、Claude Code 或 OpenCode，并且手里正好有需要申请软件著作权的项目，可以尝试一下。

项目地址：

https://github.com/Rodert/copyright-forge-skill

在线演示：

https://rodert.github.io/copyright-forge-skill/demo/flowtask/

打开项目，对 Agent 说一句：

```text
帮我给当前项目做一套软著材料。
```

剩下的事情，就让它先从代码开始。
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CopyrightForge是一款开源AgentSkill，帮助开发者基于真实代码自动生成软件著作权材料，避免AI编造功能。它扫描项目结构，建立功能与代码证据，统一软件名称、版本等事实，生成说明书和源程序材料，并通过八道质量检查。支持Go、Java、Python等主流技术栈，兼容Codex、ClaudeCode等编程Agent，显著提升软著材料准备效率与一致性。

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