AI 对话沉淀成可执行任务

把和 AI 的探索式对话结构化成目标、约束、未决问题和验收例子

痛点

和 AI 讨论需求往往从模糊开始，过程中不断冒出约束、被修正的旧判断和未决问题；对话结束后很难说清到底沉淀了什么、哪些已被确认、哪些只是在探讨。直接让 AI 总结又会把分歧和不确定性抹平，导致后续任务建立在流沙上。

方案

一个对话沉淀工具：把导入的对话或手动摘录按「任务目标与约束 / 已确认判断 / 判断依据 / 未决问题 / 被修正的旧认识 / 验收例子」分层组织，并标记每条内容的确认状态。导出的结构化文档可直接喂给编码 Agent 作为任务约束。

用户

用 AI 做需求探索的产品经理 / 独立开发者、把对话结果转成工程任务的工程师

MVP

导入对话或粘贴摘录；六类分层标签；确认 / 待验证状态标记；一键导出结构化 Markdown / JSON；本地优先存储

变现

订阅制 SaaS；团队版增加多人协作与知识库沉淀

为何现在

AI 对话已成为需求探索主场景，但「对话 → 可执行任务」的沉淀环节几乎空白；纯文本结构化即可起步，适合小团队快速验证