智构树语Tree Chat

下一代非线性 AI 知识交互系统

Seed / 播种

Tree Chat 把你的灵感化为种子，置于 AI 智能的温床。先把问题种下，让它在可回望的上下文里长出下一条路径。

点击 Seed 播种

01大语言模型是什么？

02大语言模型有什么优点？

03大语言模型有什么缺点？

Dilemma / Solution

线性对话只能把你带向下一句。

Tree Chat 让每一个分岔都留下来。

主干 One workspace, many directions

把每轮提问与回答放进父子路径，把不同方案留在并列枝条。你可以沿一条路线深入，也能退回主干比较、整理，让复杂任务始终保有全貌。

树状结构从任意节点继续探索

2D / 3D在平面与空间之间切换

Tree workspace / 04–08

一棵可回望、可继续生长的思考树。

即使浏览器未启用脚本，仍可阅读 Tree Chat 的核心工作方式：

主干 · 让复杂思考长成一棵树把每轮提问与回答放进父子路径，把不同方案留在并列枝条。你可以沿一条路线深入，也能退回主干比较、整理，让复杂任务始终保有全貌。
枝条 · 每一根枝条，都是可继续的思路从当前节点展开新分支，用 Leaf 留下判断，用 Graft 调整归属，再以 Prune 清理失效路径。思路可以先发散，随后收束成可继续加工的结构。
树干 · 让规划成为主线，让历史保留年轮Auxo 先把根任务拆成可审阅的任务树，Rings 记录移动、扩展和修剪的变化。规划沿主线推进，试错也有可撤销、可重做的回路。
树根 · 让资料扎根，让成果被收获将课程讲义、论文摘要和项目材料纳入当前上下文，再把整理后的整棵树导出为 Markdown 或 JSON。资料有归属，成果也能带走。
树冠 · 从局部回答，回到全局知识地图分支、批注、资料、历史与导出在树冠视角重新汇合。你可以从单个节点回到全局结构，看清问题如何展开、判断如何形成、成果如何沉淀。

LEARNING PATH

围绕一个知识点展开定义、推导、例题、易错点和个人笔记。学习者可以沿路径深入，也能回到上层补充分支，形成可复习的个人知识树。

RESEARCH & PLANNING

把文献观点、实验方法、需求分析与技术路线放在可比较的枝条上，结合项目资料推进论证，再以 Markdown 或 JSON 导出结果。

PUBLIC GOVERNANCE

围绕风险地图、预警触发、分层疏散、物资调配与临时安置拆解复杂预案，让总体目标和执行细节在同一结构中接受复盘。

RESPONSIBLE AI

AI 提供内容，用户负责比较、取舍与校正。树状路径保留问题来源和人工批注，让智能工具服务于人的判断与数字素养。

在“暴雨内涝居民疏散与安置”演示中，风险地图、预警触发、物资调配、过程监管和临时安置分别落在对应枝条；在“海姆立克急救法”学习中，概念、适用情形、原理、操作要领与记忆口诀形成可回溯路径。两类场景分别验证复杂方案推演与递进学习。

教育数字化带来了充足内容，也把整理、辨别和复盘能力推到前台。Tree Chat 以低门槛、高可视的树状交互帮助学习者保存自己的理解路径，帮助方案制定者保留依据与分歧。项目承担的社会责任，是让 AI 增强人的判断力、知识组织能力和数字素养，并让有价值的探索沉淀为可复用成果。