痛点
不是为了 AI 而 AI，而是为了解决需求梳理的真实卡点
需求只停留在口头描述
业务团队能把问题讲清楚，但产品、实施与开发团队很难把碎片化输入快速沉淀成统一方案。
- 微信群消息、会议纪要、临时语音往往分散在多个位置。
- 没有结构化上下文时，普通 AI 更容易给出泛化建议，而不是贴近实际表结构的方案。
评审反复，沟通成本高
当关系图、草图和需求文档没有同步出现时，评审只能依赖多人反复对齐，整体节奏很难稳定。
- 对象关系没有梳理清楚时，页面设计会频繁返工。
- 只有纯文本结论时，团队对字段口径和流程入口往往理解不一致。
字段与流程定义容易跑偏
同一个对象在不同角色眼里可能完全不同，项目越复杂，字段定义、主从关系与状态流转越容易偏离。
- 销售、实施、财务对”合同状态””回款状态””开票状态”的理解可能并不一致。
- 如果不能直接引用已有表单结构，需求文档里的对象关系容易与真实系统脱节。
从描述到方案的产出速度慢
缺少一条从业务输入到结构化输出的高效桥梁，项目早期就会被大量沟通与返工拖慢。
- 人工梳理关系图、画草图、写文档，需要在多个工具里来回切换。
- 需求越复杂，前期整理时间越长，评审越难集中。
亮点
专注于需求分析阶段的结构化输出，帮助团队快速从业务输入进入评审准备，而不是只给出一个模糊结论。
HIGHLIGHT 01
节点关系图
把您的需求抛给AI，AI 自动梳理业务对象、主数据、业务表和关联关系。同时允许您手动添加修改节点
HIGHLIGHT 02
草图
页面草图会围绕字段范围、操作入口、主从表关系展开，帮助团队在开发前先看懂页面形态与信息层级。
草图设计稿示例
HIGHLIGHT 03
需求分析文档
文档会整理业务背景、当前问题、对象关系、表单拆分、字段建议、实施步骤等内容，适合直接作为评审底稿。
导出文档示例（PDF 预览）
AI 需求分析如何从输入走到输出
钉大师不是把一次聊天包装成答案，而是把项目、场景任务、表单上下文与结果工作区串成一条完整工作流。
创建或选择项目
项目是需求管理的上层容器，不同业务主题可以分项目长期维护。
关联同步项目
创建项目时可以直接关联数据同步模块中的已有项目，继承更真实的业务上下文。
创建场景任务并指定表单
每个项目下可创建多个场景任务，并指定与哪些表单有关。
AI 自动分析上下文
AI 同时结合会话内容、表单结构与表间关联关系，减少只靠口头描述带来的偏差。
Result Panel 输出结果
统一生成关系图、草图与需求文档，帮助团队快速进入评审。
继续评审与实施
在统一结果基础上继续评审、补充与拆解，衔接真实实施阶段。
适合哪些业务场景
钉大师 AI 不限定场景类型，只要是用低代码搭建企业内部业务系统的需求，都可以用它来梳理关系图、草图和文档。以下仅为典型示例。
销售合同管理
适合梳理客户、产品、合同、回款、开票等对象关系，覆盖主从表与履约过程。
采购审批流程
适合梳理申请、审批、采购执行、付款协同等流程链路，帮助统一状态与责任边界。
客户信息台账
适合梳理客户档案、联系人、跟进记录与协同入口，形成稳定的数据底座。
设备巡检台账
适合梳理设备档案、巡检任务、异常登记、闭环处理等结构，降低现场执行偏差。
项目登记管理
适合梳理跨角色项目信息、阶段节点与过程留痕，统一项目主数据视图。
回款与开票协同
适合梳理合同履约、回款确认、开票记录等联动关系，沉淀财务协同逻辑。
常见问题
补齐搜索型用户最常问的问题，减少咨询前的信息落差。
AI 输出的是最终可上线方案吗？
不是。钉大师输出的是用于需求澄清、评审和方案预演的结构化结果，仍建议结合实际业务规则、权限和实施范围继续确认。
和普通 AI 工具相比，钉大师最大的差异是什么？
普通 AI 更多依赖即时文本输入。钉大师在项目创建时结合AI和节点图画板可以关联数据同步模块项目，并在场景任务中指定相关表单，AI 会自动结合表结构与关联关系分析上下文。
是否支持复杂审批流或多角色流程场景？
支持作为需求分析与方案预演入口使用，尤其适合先统一对象关系、状态流转与角色边界，再进入实施配置。
输出的草图和文档后续还能人工调整吗？
可以。你可以直接在画板调整节点关系，专题页展示的是营销演示，真实产品输出的内容本质上是评审底稿，后续仍可结合业务需要继续调整和扩展。
是否支持企业私有化部署与本地模型调用？
如需私有化部署与本地模型调用，需要结合企业版方案和实际部署条件评估，不适用于所有套餐。