产品介绍
如今，AI 原生用户需要在十几个应用之间复制粘贴提示词，这对任何有深度的工作来说都是一种割裂的体验。每次新建对话都会将上下文归零。Slashspace 通过 AI 画布解决了这个问题——AI 直接驻留在画布上，可以将多个对话作为节点运行。画布本身就是上下文空间，所有 agent 之间能够相互感知。画布以文件形式存储在本地电脑上。经过与 1600 名深度用户共同打磨超过 1.5 年，Slashspace 是目前市场上最成熟的画布 AI 产品。
适合谁关注
- 开发者和技术团队
- 产品经理、运营和高频知识工作者
- 正在评估 AI 工具或智能体落地的团队
可借鉴场景
- 快速理解 Slashspace AI 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“画布优先的 AI agent 调度平台，原生支持 MCP，本地优先”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 生产力与办公、AI 与智能体 继续发现同类产品和替代方案
- 结合评论热度，判断该产品是否有真实讨论和早期用户反馈
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6月8日
发布日期
作者自荐
总结
Slashspace AI 精准切入了当前 AI 工具链中一个被严重忽视的痛点：上下文碎片化。当前主流 AI 对话工具采用线性会话模式，每次新建对话都会丢失上下文，迫使用户在多个应用间反复复制粘贴。Slashspace 用画布范式重构了交互逻辑，将多个 agent 作为节点部署在同一空间中，实现上下文共享和并行协作，这一思路具备真正的架构层创新。原生集成 MCP 协议和本地优先的数据存储策略，既解决了工具互联问题，也回应了用户对隐私的关切。目标用户是需要处理多线程复杂任务的通才型创作者和技术人员。主要挑战在于画布式交互的学习曲线较高，以及如何在节点规模扩大后维持 agent 间的上下文推理质量。经过 1.5 年与 1600 名深度用户的共建，产品成熟度值得期待。
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大家好，Product Hunt！👋 作为一名设计师和开发者，AI 的出现彻底改变了一切，带来了追逐最有雄心产品的信心。但对话框和分散在多个应用中的碎片化上下文，并不适合复杂工作。 作为创始人、开发者和营销人员，我是一个通才，同时处理许多无法在单次会话中完成的事务。我需要一种全新的界面，能够配合大脑的工作方式，而非与之对抗。 Slashspace 是一个画布优先的 AI 界面，是一款将所有内容存储在本地的桌面应用。每遇到一个复杂问题，就创建一个新空间，将所有文档添加到该空间中，连接所需的 MCP 工具，然后运行多个 agent。 所有 agent 都能看到空间中的一切。可以并行运行多个 agent，让它们相互推导上下文，指挥它们解决在线性应用中无法完成的问题。 Slashspace 是 10 倍效率通才的 AI 界面。它能写作、分配任务、规划、编码、创作，以及完成各种工作。如果说 ChatGPT 降低了构建事物的门槛，那么 Slashspace 旨在为有雄心的个人和团队提升 AI 时代的能力上限。 此前，产品名为 RabbitHoles AI——一个基于节点的对话工作流。Slashspace 是过去 1.5 年所有经验的结晶。 希望大家喜欢这款应用，欢迎分享反馈。 祝好 Praneeth