Latch.ai 面向会计人员的AI自动化助手，通过演示和对话学习复杂结账流程，自动重复执行点击密集型任务。 热门评论 PH 用户大家好，Product Hunt！我是 Stefan，Latch 的联合创始人兼 CEO。AI 带来了很多宏大的承诺，但我们很多人仍然花好几个小时点来点去：拉报表、在系统之间搬数据、把一个数字和另一个数字对一遍。这类工作看起来很容易自动化，直到你真正深入进去，发现底下的细微之处：例外情况、边缘场景、没人写下来的判断决策。我创办并卖出过两家公司，在两家公司里，我们一些最能干的人每周都会因为恰恰是这类工作而白白耗掉好几个小时。我创办 Latch，就是为了抓住这些细微之处，把人解放出来，专注于真正重要的工作。你向 Latch 展示工作是怎么完成的，它就能帮你看清哪些部分真正可重复、灰色地带又在哪里。可重复的部分会变成 sidekick：每次都执行相同的步骤，而当遇到自己填不上的缺口，或不该独自做的决定时，它会停下来问你。目标是把枯燥繁琐交给机器，让人把时间花在判断决策和推动事情向前的新点子上。我们从会计团队开始，因为很少有流程比月末结账更充满细微之处。捕获工具才是魔法发生的地方。你工作时，它会记录三路信息：你的口述、你的屏幕，以及你的点击和按键。这样你就能得到一个能用的 sidekick，而完全不用写 prompt，也不用打开编程智能体。今天就试试我们的免费方案，无需信用卡。想问你一个问题：如果你有一个反复出现的任务可以交出去，而且能被正确完成，这对你的影响会有多大？PH 用户大家好，Product Hunt！我是 Jared，联合创始人兼 CTO。打造 Latch 是个相当棘手的技术挑战——结果发现，如果你拿一段 3 小时的视频丢给 LLM，它会彻底卡壳。就算它勉强把内容全吃进去，也分不清哪些是信号、哪些是噪音。解决这个问题需要些真本事——但我们最终落到了多智能体架构上：它会智能地读出你实际在做什么的言外之意，围绕你完成工作的方式建立深厚上下文，并通过 MCP 和我们的知识图谱让这些内容可复用。走完这一整套，你真正得到的是一个确定性的 sidekick，帮你把事情做完。而不是又一个会替你做出判断决策的智能体。欢迎在评论区深入聊架构！在把账本交给自动化之前，你想先了解什么？PH 用户大家好，Product Hunt！我是 Emilie，Latch 的设计师。我们开始打造 Latch 时，不断听到同样的担忧：“AI 会不会取代我？”我们是围绕相反的理念来设计的：你才是专家。Latch 向你学习，把枯燥繁琐的部分从你手上拿走，把判断决策留给你。这影响了很多决策：由你决定记录什么。Latch 只从你主动发起的会话中学习。第一次运行前不会有意外。Latch 会列出 sidekick 将执行的每一步，并解释它请求的每一项权限。你只批准它需要的应用，而且可以在它接触真实数据前先试运行。当实际情况和它学到的不一致时，sidekick 会停下来询问，并且始终用大白话解释问题。一切都可见，每次运行都会留下可追踪的分步日志。底层上，Latch 符合 SOC 2，数据在传输和静态存储时都会加密。怎样才会让你放心地把任务交给 Latch 的 sidekick？PH 用户我讨厌给自己的 workflow 写 prompt……这太棒了！！PH 用户恭喜发布！我们是一家早期创业公司，用 Stripe + Xero，但一直没能让所有东西正确同步。理想情况下，我们很想把记账自动化，让 Stripe Treasury 里的每笔交易都能被正确记录并归类到 Xero，而不用什么都人工审核。Latch 能帮我们搭建并自动化这样的 workflow 吗？PH 用户等等，直接让 Latch 看你在做什么，而不是通过 prompt 解释每件小事，这个想法其实很有意思，对会计工作流来说太合理了 很喜欢，恭喜发布 👏 热门产品Stefan Kalb2026-11-10原文 打开互动版
AI 带来了很多宏大的承诺，但我们很多人仍然花好几个小时点来点去：拉报表、在系统之间搬数据、把一个数字和另一个数字对一遍。这类工作看起来很容易自动化，直到你真正深入进去，发现底下的细微之处：例外情况、边缘场景、没人写下来的判断决策。
我创办并卖出过两家公司，在两家公司里，我们一些最能干的人每周都会因为恰恰是这类工作而白白耗掉好几个小时。我创办 Latch，就是为了抓住这些细微之处，把人解放出来，专注于真正重要的工作。
你向 Latch 展示工作是怎么完成的，它就能帮你看清哪些部分真正可重复、灰色地带又在哪里。可重复的部分会变成 sidekick：每次都执行相同的步骤，而当遇到自己填不上的缺口，或不该独自做的决定时，它会停下来问你。目标是把枯燥繁琐交给机器，让人把时间花在判断决策和推动事情向前的新点子上。
我们从会计团队开始，因为很少有流程比月末结账更充满细微之处。捕获工具才是魔法发生的地方。你工作时，它会记录三路信息：你的口述、你的屏幕，以及你的点击和按键。这样你就能得到一个能用的 sidekick，而完全不用写 prompt，也不用打开编程智能体。
今天就试试我们的免费方案，无需信用卡。
想问你一个问题：如果你有一个反复出现的任务可以交出去，而且能被正确完成，这对你的影响会有多大？
我是 Jared，联合创始人兼 CTO。打造 Latch 是个相当棘手的技术挑战——结果发现，如果你拿一段 3 小时的视频丢给 LLM，它会彻底卡壳。就算它勉强把内容全吃进去，也分不清哪些是信号、哪些是噪音。
解决这个问题需要些真本事——但我们最终落到了多智能体架构上：它会智能地读出你实际在做什么的言外之意，围绕你完成工作的方式建立深厚上下文，并通过 MCP 和我们的知识图谱让这些内容可复用。
走完这一整套，你真正得到的是一个确定性的 sidekick，帮你把事情做完。而不是又一个会替你做出判断决策的智能体。
欢迎在评论区深入聊架构！在把账本交给自动化之前，你想先了解什么？
我们开始打造 Latch 时，不断听到同样的担忧：“AI 会不会取代我？”我们是围绕相反的理念来设计的：你才是专家。Latch 向你学习，把枯燥繁琐的部分从你手上拿走，把判断决策留给你。
这影响了很多决策：由你决定记录什么。Latch 只从你主动发起的会话中学习。第一次运行前不会有意外。Latch 会列出 sidekick 将执行的每一步，并解释它请求的每一项权限。你只批准它需要的应用，而且可以在它接触真实数据前先试运行。当实际情况和它学到的不一致时，sidekick 会停下来询问，并且始终用大白话解释问题。一切都可见，每次运行都会留下可追踪的分步日志。底层上，Latch 符合 SOC 2，数据在传输和静态存储时都会加密。
怎样才会让你放心地把任务交给 Latch 的 sidekick？
很喜欢，恭喜发布 👏