数字会留下,
思路也该留下。

每一条公式、每一处来源、每一个决策,都收进同一份文件。数字背后的逻辑不再只装在某个人脑子里——你和你的 AI 都能读懂、复用、接着往下做。

随你所用,处处可用

界面

DeepCell StudioExcelNotion

智能体

ClaudeClaude CodeGPTCodex

现场演示

一份.deepcell文件的故事。

从一张没有推理的表格,到一张智能体能直接穿行的类型化图谱。两分钟看完——也可以用标签页挑着看。

如今留下的,只是结果,看不到背后的推理。
0:00
90% 的组织知识只存在于人们的头脑中。
来源:《隐性知识的转移与共享》,2024
智能体生成的推理比以往任何时候都多——却一点都没有记录下来。
这道鸿沟在扩大,而非弥合。
Q1 2025Q2 2025Q3 2025Q4 2025
营收$2.0M$2.4M$3.1M$3.8M
销售成本$0.8M$0.9M$1.1M$1.3M
毛利率60%63%65%66%
运营费用$1.5M$1.6M$1.7M$1.8M
净利润($0.3M)($0.1M)$0.3M$0.7M
增长由什么驱动?
它们之间如何关联?
背后的逻辑是什么?
营收
= last quarter × 1.2
[Q1 2026,预测]
$2.0M
增长率
~20%
粗略估计
客户数
= Leads × Conversion
400
MRR
= ARPU × Seats
$5,000
潜在客户
10,000
转化率
4%
ARPU
$50
席位数
2.5
CAC
= Mktg Spend / Leads
$45
v1 粗略
v2 结构化
v3 驱动因子
v4 AI 补上 CAC
股票研究FY2027E
NVIDIA (NVDA) · 买入
目标价 280 美元
?为何这一评级?
催化剂
Rubin 于 2026 下半年发布
证据
数据中心营收 390 亿美元 · 同比 +69%
FY27 第一季度 · 2026-05
证据
超大规模云厂商资本支出 7250 亿美元(+77%)
MSFT · META · GOOG · AMZN
论点
AI 数据中心持续复利增长
直至 2029 财年
thesis-nvda-2026q1
风险
ASIC 到 2028 年占推理算力 30%
假设
CUDA 护城河在 Rubin 时代依旧稳固
反证
500 万开发者 · 20 年 CUDA 锁定
市场共识
市场 EPS 8.06 美元(我们:9.20 美元)
支持依赖于反驳矛盾
nvda-coverage.deepcell工作区:equity-research
$2M
$1.2M
$800K
$1.5M
项目
营收
时间
Q1 2025
状态
预算
分部
A 部门
时间
Q2 2025
项目
销售成本
分部
B 部门
时间
2025 财年
地区
北美
.pdf
--- 存储文档
.xlsx
--- 存储数值
RAG
--- 检索片段
.deepcell
--- 存储事实、逻辑与关联
把点连成线。持续迭代。

你刚刚看到的

一份 .deepcell 文件里有什么。

01

电子表格只存答案,思考过程却丢了。

每个模型背后都有一套推理——为什么用这个增长率、为什么设这个情景、为什么这样分摊。可文件里一点都没留下。半年后再打开,公式还在,缘由全没了。而今天,AI 生成这类东西的速度,比人快得多。

02

你思考的每一版草稿,都留在文件里。

先是一笔粗略估算,接着长成驱动因子模型,再长成单位经济模型——你的 AI 改了什么,会变成下一个版本,而不是另起一份文档。逻辑怎么一步步走到今天,文件都记得;之后不管谁(或哪个智能体)打开它,都能从你停下的地方接着往下做。

03

一个值从来不只是数字,而是一个坐标。

$2M 单拎出来什么也说明不了。2025 年 Q1、预算情景、A 部门的 $2M 营收——这才算一个事实。.deepcell 把每个值连同它的完整上下文一起存下来,所以你不用重建模型,就能透视、汇总、筛选。

04

AI 在模型里穿行,而不是猜里面有什么。

每一条公式、每一个维度、每一处依赖都是显式的,所以智能体不用去搜“Q1 营收 预算”——它直接按名字找过去。没有向量嵌入,没有模糊检索,也不会凭空编出单元格引用。这套模型,能像数据库一样直接查询。

05

不只是评级,还有评级背后的论证。

“以 $280 买入”只是结论。结论之下,是论点、支撑它的证据、它依赖的假设、看空的理由,以及反驳看空的回应。.deepcell 把这一切都存成一张类型化图谱——每条主张都有标注,每条论证都能顺着走,每一处矛盾都摆在明面上。

06

别的格式只留碎片,.deepcell 留下完整的一切。

PDF 存的是文档,电子表格存的是数值,RAG 取回的是片段。.deepcell 存的是事实、逻辑,以及它们之间的连接——全都装在一份文件里,你和你的 AI 都能编辑、版本化、反复复用。

生产环境

为真实的财务工作而生。

全球化工制造商

跨工厂、产品与成本中心的成本分摊。

每个驱动因子,都能一路追回源头。

创业孵化器

覆盖整条项目管线的机会筛选。

每个项目,都用同一套逻辑来筛。

私募股权

股权估值与交易尽调。

这套模型的逻辑,下一单接着用。

对冲基金

投资组合的筛选、管理与决策。

整张交易台都认的一份可复核文件。

按场景

总有一个是你的场景。

预算与年度经营计划
滚动预测
基于驱动因子的营收建模
成本分摊(工厂 / 产品 / 成本中心)
差异分析与月末结账
人员编制与劳动力规划
运营费用 / 支出规划
现金流与营运资本预测
情景与敏感性分析(基准 · 乐观 · 悲观)
单位经济与利润桥
长期 / 战略规划
KPI 与董事会报告
按产品 / 客户 / 细分的盈利能力

面向分析师 / 面向团队

一份文件,两种用法。

面向分析师

去年的模型,几分钟就能复用,不用再耗上好几天。

复制一份 .deepcell 文件,公司名和期间改一改就行。公式认的是名字——会跟着逻辑一起搬。让 AI 在 Excel 里跟你并肩干,或者在终端里用 Claude Code。

  • AI 真正读得懂模型结构,帮你把模型搭得更快
  • 行一动就报 #REF! 的日子,到此为止
  • 在 Excel、Claude 以及任何兼容 CLI/MCP 的智能体之间,带着你的推理过程走

面向财务团队

把团队的推理沉淀下来,不再押在某一个人身上。

资深成员一走,模型照样记得团队知道的一切。成本分摊逻辑、预测驱动因子、情景假设——全都沉淀在 .deepcell里,条条可复核,还能跨子公司、跨地区接着用。

  • 新分析师上手只要几小时,不用再等几周
  • 结账更快——每一笔差异都能追回它的驱动因子
  • 不同地区、不同产品线,跑的是同一套预测逻辑

接入你现有的技术栈

一次留存,处处可用。

电子表格与文档

ExcelGoogle SheetsNotion

智能体与 AI

ClaudeClaude CodeCodexManusOpenAI
powershell
irm https://beta.deepcell.net/excel-addin/install-addin.ps1 | iex

用户的原话

已经在生产环境里跑起来了。

过去,我们的投资逻辑只装在一位分析师的脑子里。现在它住在 .deepcell 里,三位分析师都能照着它干活。

基金负责人

管理规模 10 亿美元的对冲基金

我们把成本分摊模型铺到了 100 多家子公司。每一家的逻辑都一样——而且我们拿得出证据。

财务团队

某头部化工集团

价格

价格,跟着你的用量走。

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独立分析师

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永久免费

  • 个人 .deepcell 文件,不限数量
  • Excel、CLI、MCP 全都能连
  • 想配哪个 AI 模型都行
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  • 免费版的一切,悉数包含
  • 团队共享的资料库
  • 权限与角色
  • 直接复用队友的推理
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