会重新推演的文档
改一个前提，
整套交付物重新推演。
DeepCell 沿依赖关系找出每一个受影响的数字、结论和幻灯片——算得出来的自动重算，论证部分重新推演，需要人来判断的只标出、不替你作答。因为推理一直留在文件里。
问题所在
第一版变便宜了，后面九版没有。
AI 几分钟就能写完第一版。可只要一个前提发生变化，之后每一版都得靠人工逐项复核。以下三个问题，想必你并不陌生：
$196
DCF 公允价值 · 持有
- 证据 ×3
- 31 项计算
- 公式
- 假设
六周之后，它只剩演示稿上的一个数字。
“上周那份分析呢？”
分析确实做过。如今既找不到，也无法再次使用。
“这个数怎么来的？”
你交出的是结论，推理却留在一个早已关闭的会话里。
“我怎么确认这不是凭空得出的？”
接收方无法核实任何前提，也就难以真正采信。
文件里有什么
同一个模型，三份不会互相矛盾的交付物。
报告、模型与演示稿都是同一个 .deepcell 的不同呈现——所以一次前提变更能同时抵达三者，改完之后它们依然一致。
↳ = FY31 自由现金流 / (WACC − g)
审计 — 点开任意数值，生成它的公式即在下方展开。
打开这个示例 →使用场景
哪些它自己改，哪些交回给你。
一次前提变更会分成两半：一半能自动重算，另一半必须有人重新想过。这条界线划得准不准，决定了这份交付物是可以直接拿去用，还是得从头再做一遍。
哪些会自动重算。
改动一个前提，它下游的一切随之更新。
- 数字
- 日期与排期
- 公式
- 绑定到幻灯片的数值
- 图表
仍然成立
- 6 月可以上线→ lead_time · build_schedule · 证据 ×2成立
- 方案 A 在上市时间上优于方案 B→ lead_time · ramp_curve · plan_b_baseline成立
- 单位经济性仍高于毛利底线→ bom_cost · contract_price——与 lead_time 无依赖路径成立
- 第二供应商仍待认证→ qual_backlog——与 lead_time 无依赖路径成立
四条结论，一个前提。改动它即可看到结论如何重新归类——其中两条与它没有依赖路径，原地不动。
- 消息面转向不利——哪些结论仍然站得住
- 供应商报价变动——自建方案还能否回本
- 供应商交期延后——哪些承诺最先无法兑现
- 招聘冻结生效——岗位空缺之下，哪些目标仍然成立
- 材料价格变动——哪些里程碑仍在预算之内
- 某一亚组入组不足——主要终点结论是否依然成立
工作原理
无需专门记录，推理在工作中自然留存。
凡是依赖人工主动记录的工具，都撑不过第六周。DeepCell 全程无需你手动记录。
接入一次
把一个链接粘贴给 Claude Code、claude.ai 或任何 MCP 客户端。工作方式无需改变。
结论自动落成文件
人与智能体在工作过程中，会把结论连同依据写入 .deepcell——这是工作的自然产物。
你负责审阅与传递
打开文件，追查任意细节、调整假设，再交给同事或智能体。
beta.deepcell.net/product/for-agent.md适配你现有的 AI 工具
定价
免费开始，需要时再升级。
免费版永久可用。团队版和企业版按需升级。