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2025年，第二款创业项目，pxcharts超级表格，最新进展来啦
"当我们的表格越来越宽，列数从10到50再到100，我终于意识到：数据不是扁平的，是我们把它压扁了。"
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，以及我最近上线的新功能——子记录。（子记录功能已上线，大家感兴趣可以体验一下）
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。
同时为了让大家更好的理解和研究多维表格， 我开源了一个基础版本的多维表格，大家也可以学习参考一下：
github 地址：github.com/MrXujiang/p…
体验地址：pxcharts.turntip.cn
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
2. 项目任务拆解
3. 知识库组织
4. 客户跟进管理
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。
GitHub地址：github.com/MrXujiang/p…
