# SeeSay AI 产品理念与投资交流简报

> 看见，即可提问。

更新日期：2026-11-13

展示链接：https://seesayai.online

## 把眼前的内容，变成 AI 的上下文。

SeeSay AI 是一款处于早期验证阶段的 macOS 桌面 AI 助手原型。通过一条悬浮输入栏，将截图、文件和语音带入同一会话，让用户围绕当前正在处理的内容获得理解、翻译、整理和代码建议。

### 产品想法

用户的问题经常发生在阅读报告、浏览页面、处理文档或查看报错的当下。产品的切入点，是让内容获取、问题表达与结果返回形成连续的工作流，减少切换工具和反复交代背景的操作。

### 三个核心亮点

- 上下文优先：区域与窗口截图、文件内容提取和多图问答，让 AI 从实际提供的资料出发。附件联想围绕内容生成问题，点击即可发起提问。
- 自然表达：语音转写后自动整理口误、重复和标点，再填入输入框，由用户确认并发送。产品目标是保留原意，而非擅自补全想法。
- 桌面原生：透明悬浮入口、极光玻璃球、快捷键唤醒与休眠，在用户需要时出现，并保留当前会话的连续性。

### 首批目标用户假设

优先服务高频处理屏幕信息的知识工作者，例如产品研究人员、内容与跨语言工作者、开发者。首个验证重点应是高频且可衡量的任务，而非同时覆盖所有职业与场景。

### 产品定位

核心价值在于桌面交互、上下文处理和任务连续性。模型通过云端服务提供推理能力；当前选择 Qwen／百炼。模型适配范围的扩展属于后续规划。

## 有可运行的原型，也明确能力边界。

当前已形成可运行的 macOS 原生 Demo。网页展示采用预置资料和示例回答，便于稳定讲解交互；它不调用真实模型、不录音，也不上传访客文件。

### 五项功能的实际范围

- 截图提问：区域框选、窗口高亮与整窗截图已获用户实测确认；截图作为附件参与模型问答。理解效果仍需更多真实任务验证。
- 智能语音：实现语音转写、模型整理和自动填入；识别准确率、纠错质量与不同环境下的效果仍待专项验收。
- 双语翻译：基于通用模型问答支持翻译、术语解释与表达润色场景，尚未完成独立质量基准验证。
- 文档解析：已实现常见文件预览与可读取内容提取。PDF 可显示实际页面，Word 等采用系统预览能力；复杂排版、扫描内容及格式兼容性仍需验证。
- 代码修正：围绕用户提供的代码或报错输出解释与建议；当前不会自动执行代码、修改仓库或替用户提交变更。

### 真实联调进展

早期版本曾完成百炼真实连接与问答验证。最近版本出现请求拒绝，已补充脱敏错误诊断，具体接口兼容性问题仍待定位。单次联调成功不等于所有能力已达到稳定可用水平。

### 隐私与处理方式

API Key 仅在 App 本次运行的内存中使用，退出后清空，不写入钥匙串、配置或日志。截图与可读取的文件内容按功能需要发送至用户配置的百炼节点；自动联想同样涉及云端处理。语音识别在系统支持时使用本机能力，否则可能使用系统语音服务。产品不是完全离线工具。

### 尚未完成的部分

当前不宣称生产级稳定性、跨平台覆盖、企业安全认证、完整离线推理或自动化执行。输入与拖动、多屏／权限兼容、语音质量和复杂文档仍属于后续验证重点。

## 下一步，验证可重复发生的价值。

商业化方向与增长路径目前是待验证假设。本简报没有使用未经证实的市场规模、用户数量、付费收入、客户背书或融资数据。

### 商业模式假设

个人订阅可围绕高频使用、处理容量与持续服务展开；团队方案可在协作需求得到验证后探索。定价应结合用户付费意愿与单任务推理成本决定，目前不预设收入承诺。

### 建议推进顺序

- 第一阶段：稳定核心链路。集中解决输入、截图、语音、模型连接和权限兼容，让同一条任务路径可重复完成。
- 第二阶段：小范围种子用户试用。围绕阅读、翻译或代码解释中的一个高频任务，观察实际使用，收集任务失败原因与用户反馈。
- 第三阶段：验证留存与付费。确认重复使用价值后，再测试订阅方案、服务额度和成本结构，逐步扩展场景。

### 应优先记录的指标

任务完成率：用户是否获得可用结果；首个有用回答耗时：从唤醒到可用帮助的时间；周复用情况：用户是否在后续工作中主动回来；单任务成本：推理、识别及内容处理的实际开销。以上是建议指标，不是已取得的数据。

### 值得建设的长期能力

通过真实任务反馈改进上下文选取、内容联想与表达整理；积累可靠的桌面交互与异常恢复能力；逐步建立用户对资料处理方式的信任。这些是产品壁垒的建设方向，尚不能作为已经形成的竞争优势。

### 60 秒讲解参考

SeeSay AI 希望让 AI 出现在工作问题发生的地方。用户看到一页资料或一段代码，唤醒悬浮输入栏，截图或放入文件，再输入或说出问题，就能围绕眼前内容继续讨论。我们已完成 macOS 原型，接下来将聚焦核心链路稳定性，与种子用户验证高频任务的完成率和复用价值，再探索可持续的订阅模式。

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本材料用于产品展示与投资交流；规划内容与商业假设不代表已经实现的结果。