为什么你的 AI 智能问数项目落地不了？关键在这 3 个容易忽略的因素
发布于: 2025/09/18 17:03
AI智能问数项目的成功背后依托于三大核心要素。技术选型上，“BI工具+AI增强”路径凭借其预定义的标准化指标体系，在准确性和可靠性方面显著优于易于出错的Text2SQL方案。需求范围需超越单纯技术，全面涵盖数据质量、跨源数据建模、指标体系构建、权限控制及业务知识库整合等基础能力。上线推广则应采用渐进式策略，通过MVP模式迭代推进，结合员工培训、预期管理和持续优化机制以降低风险。最终，推荐选择功能全面、支持嵌入式集成且安全可控的商业智能平台（如Wyn）作为项目基座，方能真正实现高效、可信的智能数据查询与决策支持。
表格产品如何解决企业在数据填报场景中的难题？
发布于: 2025/09/15 13:41
在数字化时代，数据是企业运营的核心资产。表格产品作为数据管理的重要工具，在数据填报场景中提供了多样化的解决方案，极大地提升了数据收集、处理和分析的效率。本文将深入探讨表格产品在数据填报场景中的各类解决方案，涵盖动态表格生成、智能化数据管理、企业级扩展功能等多个方面。
低代码+MCP实战案例，企业如何通过MCP构建专属AI智能体？（下）
发布于: 2025/09/12 10:07
本文聚焦 “反向配置” 的实战操作：教大家如何将活字格中的服务端命令转化为可被调用的 MCP Server，让 MCP Client 能直接发起调用。这一玩法不仅能打破低代码与 MCP 联动的单向壁垒，更能为企业解锁 “活字格系统作为智能能力基座” 的新场景，助力开发者用更灵活的方式搭建企业级 AI 协同体系。
低代码+MCP实战三大案例，企业如何通过MCP构建专属AI智能体？（上）
发布于: 2025/09/12 10:04
本文从三个典型业务场景出发——问答知识库、智能生成 PPT、联网搜索接入，了解 MCP + 低代码在实际工作中能做些什么。
企业AI落地的科学评估与规划方法论
发布于: 2025/09/04 16:38
在前文《企业级AI应用场景的核心特征》中，我们探讨了AI技术与传统软件的本质差异，以及AI在企业管理系统中的三层应用架构。然而，企业虽能识别AI场景，却常面临“不知从何入手”或“盲目投入导致失败”的困境。AI落地是一项需综合技术、业务与数据等多维度的系统工程。本文将为CIO与架构师提供一套科学的评估与规划方法论，助力企业建立量化决策机制，确保AI投资的有效性与可持续性。
企业级AI应用场景的核心特征
发布于: 2025/09/04 16:35
在当前的数字化转型浪潮中，人工智能（AI）技术被寄予厚望，然而许多企业在AI落地过程中却面临着"拿着锤子看什么都像钉子"的困境。对于AI技术而言，这种盲目应用的倾向尤为明显。 事实上，AI并非万能的银弹。在复杂的企业信息化和数字化领域中，没有包打天下的解决方案。因此，企业需要建立一套科学的方法论，来识别和评估适合AI落地的应用场景，确保AI投资的有效性和可持续性。 本文将聚焦AI应用场景的核心特质与应用机制，希望可以帮您快速寻找AI应用场景，为后续的评估打下基础。
告别报表开发难题：如何借助表格产品一站式实现类Excel报表、复杂报表与透视报表？
发布于: 2025/09/04 09:45
在数据驱动的商业环境中，企业级报表平台已成为组织决策和运营的核心支撑，用户对报表平台的交互体验期望也不断提升。现代企业需要的不再只是静态报表，而是能够整合多源数据、支持自主分析、提供更加简易交互方式的智能报表平台。SpreadJS作为一款基于HTML5的纯前端表格控件，以其类Excel的界面和功能、强大的数据处理能力和灵活的扩展性，为企业构建下一代报表平台提供了全面的解决方案。
为什么说协同是在线表格的核心能力？
发布于: 2025/09/04 09:44
在当今远程办公、跨团队合作愈加普及的背景下，在线表格文档不再只是数据记录工具，更成为多人协作的枢纽。网盘存储和普通在线表格工具虽然支持在线访问编辑，但主要还是单人操作，缺少协同能力（即多人实时共同编辑、沟通反馈、权限控制、版本管理等能力），目前协同能力直接决定了在线产品与传统桌面产品的差异化优势。这一差异可以从以下几个方面体现。
【SpreadJS V18.2 新特性】新插件：表格协同
发布于: 2025/08/29 11:20
SpreadJS V18.2 推出全新的表格协同插件，基于底层协作框架实现多用户实时协作编辑。该插件通过操作转换（OT）技术自动解决编辑冲突，确保数据一致性，并支持用户光标感知、细粒度权限管理及ChangeSet批量操作。它显著提升了团队协作效率，降低开发复杂度，优化用户体验，非常适合企业级应用场景
什么是AI低代码开发平台？一文读懂其核心原理与应用价值
发布于: 2025/08/27 14:55
在软件开发的演进长河中，效率与门槛始终是两大核心命题。从早期的纯汇编、C++，到后来的Java、Python等高级语言，每一次技术的革新都在试图降低开发的复杂度，拓宽创新的边界。而今，一个全新的概念——AI低代码开发平台，正悄然成为推动软件开发范式变革的新引擎。它并非简单地将人工智能与低代码两个独立概念机械地拼接在一起，而是通过深度融合，构建出一种全新的、更智能、更高效的开发模式。
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