osFoundry / Platform
Records
为任意数据模型提供结构化表格视图——客户、发票、销售线索。如一个有界面的数据库。
简介
Records 是 osFoundry 的结构化表格视图：一个把任意业务实体（客户、发票、线索、员工、供应商、产品、资产、支出、收入）建模为带类型的行与列的地方，而不是零散的笔记或电子表格。你可以从 18 个内置模板之一起步，它们会预置一套合理的结构（客户表自带已定义好的分层、生命周期阶段、终身价值、负责人和健康评分列；收入表带有来源类型、金额、税、支付方式和状态），也可以打开一张空白的自定义网格，自己定义字段。\n\n与普通电子表格不同，每一列都有真正的类型。文本、数字、日期、布尔、邮箱、电话和 URL 是基础；在此之上还有货币、百分比、单选和多选下拉、星级评分、文件附件、把一张表关联到另一张表的关系列，以及公式列。字段可以标记为必填，这样行就不会半空地保存。你可以导入 CSV 或电子表格，把它的源列映射到你的字段上，让已有数据正确落位，而不是变成无类型的一团，之后还能在 Schema 标签页里重塑结构。表可以手动保存数据，引用一个实时来源，或对其拍快照。\n\n让它成为“有眼睛的数据库”的，是 Records 与你的聊天和智能体处在同一个工作区里。一张表可以作为上下文附加到对话中，让 AI 模型在你真实的行上进行推理：总结本季度的收入表、标出停滞的线索、把供应商与支出交叉核对，用的正是你自带密钥的那个模型。因为 osFoundry 是本地优先的桌面应用，客户名单或银行账户记录这类敏感表格可以留在你的设备上，而且拥有一个数据库不收按席位的费用。
主要功能
- 为任意数据模型构建结构化表格：18 个入门模板（客户、发票/收入、线索、员工、供应商、资产），或一张由你自己塑形的空白自定义网格
- 16 种实用列类型：文本、数字、货币、百分比、日期、邮箱、电话、URL、单选/多选、评分、文件附件、表间关系、公式、布尔和 JSON
- 导入 CSV 或电子表格，把它的列映射到你的结构上，让已有数据落入正确字段，而不是一次平铺式的倾倒
- Records 为你的 AI 供料：任意表格都可作为上下文附加到聊天或智能体，让模型在你真实的行上推理，这就是“有眼睛的数据库”
- 以本地优先方式在桌面工作区中用你自己的密钥运行：客户表和财务表可以留在设备上，没有按席位的数据库费用
使用场景
- 运营负责人：用模板搭一张客户表，导入现有的账户 CSV，再让 AI 标出哪些账户临近续约
- 创始人/财务：把收入和支出做成带货币、税和状态列的类型化表格，再让模型总结这个季度
- 招聘官：运行一张带阶段、来源、评分和简历附件的候选人管道表，让智能体按跨行的条件做初筛
常见问题
Records 与 Excel 或 Google 表格这类电子表格有何不同？
每一列都有强制的类型（货币、日期、下拉选择、评分、文件、关系、公式），而不是松散的单元格，因此货币列始终是货币，选择列只接受它定义好的选项。你还能从带现成结构的模板起步、把字段设为必填、用关系把表连起来，并把整张表作为上下文附加给 AI 模型。它更接近 Airtable 式的数据库，而非自由格式的表。
AI 真的能读取并推理我的 Records 数据吗？
能。这正是该功能置于工作区中的意义。你可以把一张表附加到聊天或智能体，模型会在真实的行上推理（总结、筛选、交叉核对），用的是你自己的 API 密钥（或本地/自托管模型）。AI 直接基于你的结构化数据工作，而不需要你复制粘贴进提示词。
我的 Records 数据存在哪里，是在云端吗？
osFoundry 是本地优先的桌面工作区，因此你的表可以留在设备上，而不是某个厂商的服务器上。这对客户、银行账户或收入这类敏感表格很重要。没有按席位的数据库收费，而且由于整个产品都是自带密钥，用 AI 处理这些数据时，没有数据经由任何转售商中转。