AI 分析
痛点：企业过去的决策记录散落在Slack、无人打开的老文档和复盘里，团队反复做相似决策、重复踩同一个坑，却没有可追溯的历史依据。
目标用户：中大型公司的产品/工程/运营决策者，以及需要频繁做重复性决策的团队（尤其是有复盘文化的科技公司）。
证据：The problem: every company has already made the decision you're about to make. It's in a Slack thread from 18 months ago, a doc nobody reopens, and a postmortem that says "this has happened before" with nothing behind it. / The risk level isn't a model's opinion, it's computed from the recorded outcomes of those past decisions, which is what makes it checkable. / When your history has nothing, it says no_precedent rather than stretching an analogy.
变现：B2B 席位订阅制（按决策者人数/月收费），连接 Slack + Notion/Confluence 作为增值模块；也可按“已归档决策条数”或查询量做用量计费，先做 3-5 家设计合作伙伴的年付试点。
MVP：2周MVP：只接一个数据源（Slack 导出 JSON 或 Notion 数据库），把历史决策切片向量化并打上“结果好/坏”标签；用户输入新决策 → 返回最相似的 3-5 条历史决策 + 结果标注 + 原始链接引用；无匹配时硬编码返回 no_precedent 并列出已检索范围。暂不做本地分类器，用现成 embedding + 规则排序即可。
竞品：Glean、Notion AI Q&A、Mem、Dust、Cloverpop
摘要：一位独立开发者在 r/SideProject 发布“记忆驱动的决策评审器”：输入待做决策，系统检索公司过去相似决策、标出翻车案例并附决策ID引用，风险等级由历史结果计算而非模型主观判断；无历史时强制返回 no_precedent。技术上用 Hindsight 做记忆层、容器内跑 421M 参数分类器做路由。帖子只是求反馈，没有任何付费意愿原话或收入数据，需求真实性尚未被他人验证。