AI 成果件引擎
把输入材料、工作步骤和输出标准组织成可复用的交付流程。
不是更多模型，而是更清楚的工作结构
企业采用 AI 的阻力，通常来自不可追溯、不可复核和不可复用。Eureka 的能力层围绕这三个问题设计。
文档到证据引擎
保留来源、页码、引用和复核记录，帮助专业团队验证输出。
Agentic Skills
把检索、核查、改写、生成和评测拆成可组合的 AI 工作技能。
评测与工作痕迹
记录关键判断、异常、版本差异和人工复核意见。
行业工作模型
每次交付沉淀场景规则、术语库、检查清单和输出模板。
AI 原生交付栈
从内容、流程、接口到部署，都按 AI 参与工作流设计。
AI 工作台 · Eureka
任务概览证据链审核记录输出成果
引用来源定位 ESG 报告 · 第 32 页 · 指标 E1-3
09:21 数值一致性核查 对比披露源、附表与合并报表
09:24 术语一致性检查 环境类指标术语库 v1.3
09:28 异常项标记 发现 2 处不一致，已标记待复核
09:31 生成核查结论 建议修改 2 处，确认 38 处
09:33 AI 成果件预览
ESG 报告一致性核查报告
| 位置 | 原内容 | 建议 |
|---|---|---|
| 第32页 | 3,125 | 3,215 |
| 附表3 | 12.4% | 12.7% |
能力最终回到业务结果
每一项能力都服务于一个问题：专业团队能否放心把 AI 输出带回正式工作流。
材料入口
支持从文档、表格、研究材料和流程说明开始，不要求客户一开始暴露完整系统。
复核机制
对关键结论保留来源、版本、检查项和人工确认状态，降低专业团队采用门槛。
沉淀路径
把通过验证的流程沉淀为术语库、检查清单、输出模板和行业工作模型。