作为一个在数据可视化领域摸爬滚打多年的开发者+创业者，我今天想和大家聊聊我们最新的AI产品 pxcharts 多维表格，以及我们的新功能——子记录。（子记录功能已上线，大家感兴趣可以体验一下）

同时我们提供了开源版本，供大家学习参考：

github 地址：https://github.com/MrXujiang/pxcharts

pxcharts是什么？

简单说，pxcharts 是我们团队精心打造的AI多维表格产品。但这样讲太官方了，让我换个说法：

它是我对"如果Excel生在2024年，会长什么样"这个问题的回答。

传统的电子表格像一张无限大的纸，我们在这张纸上"摊大饼"——不断增加列、不断增加行，直到这张"饼"大到我们自己也找不到想要的数据。pxcharts想做的，是让数据自然生长而不是被动堆砌。

最近我们花了大量精力在设计和实现子记录功能（当然也是用户反馈最多的问题），好在今天终于实现了，下面我就和大家分享一下这个功能。

github 地址：https://github.com/MrXujiang/pxcharts

ps：后续我会定期同步我们创业的进展，大家有好的想法，建议，也欢迎随时交流反馈～

子记录：让表格有了"层级思维"

它是怎么工作的？

想象这样一个场景：我们在管理一个产品需求表格，每一行是一个需求。但很快我们会发现，每个需求下面还有子任务，子任务下面还有Bug，Bug下面还有测试用例...

传统的做法是：

• 新建一个"子任务"列，用逗号分隔所有子任务

• 或者干脆新建一张"子任务表"，然后用VLOOKUP来回查找

• 最糟糕的是，直接把子任务作为新行添加，然后手动维护层级关系

pxcharts 的子记录功能做了件底层复杂（数据结构设计）但非常有价值的事：让表格行也能"生孩子"。

右键点击任意行序号 → "创建子记录" → 一个新的子行就出现了：

为什么这样设计？

这个设计背后有三个核心思考：

1. 数据本来就有层级，我们只是还原它

看看我们周围的世界：

• 公司 → 部门 → 团队 → 个人

• 产品 → 模块 → 功能 → 用户故事

• 年 → 季度 → 月 → 周 → 日

层级是信息的自然组织方式。扁平化只是为了适应工具限制而做的妥协。

虽然在设计多维表格初期，我的设计哲学一直是把复杂的事情做简单，但是通过市场的辩证之后，我还是“妥协”了。

2. 局部细节不应该污染整体视图

传统表格的问题在于，为了容纳所有细节，我们不得不不断增加列。最后得到一个50列的"巨表"，但90%的时间我们只需要看前5列。

子记录让"细节待在细节该待的地方"——只有当你需要看某个需求的子任务时，才展开它；其他时候，它安安静静地待在父行里。

3. AI时代，结构化比堆砌更重要

AI擅长处理结构化数据，但不擅长从一堆扁平的数据中还原层级关系。

通过子记录，我们让数据结构自带"上下文"，这让AI能更好地理解数据间的关系，提供更智能的建议。

那么，什么时候该用子记录呢？

经过这几天的内测（已有100人获取到了内测码并频繁使用），我发现子记录在几个场景下特别有用：

1. 产品需求管理

📋 产品V2.0  ├── 🔥 用户系统重构  │   ├── 登录流程优化  │   │   ├── 第三方登录集成  │   │   └── 记住登录状态  │   └── 注册流程简化  └── 🎨 界面升级      ├── 深色模式      └── 响应式布局

2. 项目任务拆解

🚀 Q1 OKR  ├── 技术架构升级  │   ├── 微服务拆分  │   │   ├── 用户服务  │   │   ├── 订单服务  │   │   └── 支付服务  │   └── 数据库优化  └── 产品功能迭代

3. 知识库组织

📚 技术文档  ├── 前端开发  │   ├── React最佳实践  │   │   ├── Hooks使用指南  │   │   └── 状态管理方案  │   └── 性能优化技巧  └── 后端开发

4. 客户跟进管理

👥 重点客户  ├── 客户A（200万/年）  │   ├── 2024Q1续约谈判  │   │   ├── 价格讨论  │   │   └── 服务升级需求  │   └── 新产品试点  └── 客户B（150万/年）

当然还有很多场景，大家可以慢慢探索，后续我也会持续迭代，上线更多高价值的功能。

技术实现的小心思

作为技术博主，我知道你们肯定好奇这个功能是怎么实现的。简单说几个关键点：

数据结构：我们采用了邻接表模型+物化路径的混合方案。这样既支持高效的层级查询，又便于权限控制和数据导出。

前端渲染：虚拟滚动是必须的，但层级缩进让问题复杂化了。我们的解决方案是"分层虚拟滚动"——每一层都有自己的虚拟滚动容器。

AI集成：子记录让AI有了"上下文感"。比如当你在一个需求下创建子记录时，AI会基于父需求的内容智能推荐子任务的标题和属性。

开源，是为了更好的共创

pxcharts 我提供了一个开源版本，GitHub地址我放在文末了。为什么开源？

因为我觉得数据组织方式的革新，不应该被某个产品独占。

我们每天都在和表格打交道，但表格的形态几十年没变过了。也许通过开源，我们能一起探索出更多有趣的可能性。

写在最后

回到开头的那个比喻：数据不是扁平的，是我们把它压扁了。

子记录功能只是一个开始。我们还在实验更多让数据"自然生长"的功能：智能分组、动态视图、关系图谱...

如果大家也对让数据回归本真形态感兴趣，欢迎参考 pxcharts。

毕竟，在AI时代，结构化的思考比堆砌的数据更有价值。

而一个好的工具，应该让思考更自然，而不是更复杂。

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GitHub地址：https://github.com/MrXujiang/pxcharts