docAnalyzer.ai 是一款面向专业从业者的源依据（source-grounded）AI 文档工作空间。根据官方介绍，其目标是把文档过载转化为值得署名的工作成果。
用途方面，它针对的是需要大量阅读和比对文档的场景。官方指出，搜索能找到某个条款，但一次检索无法在阅读前决定该找什么，例如判断哪些协议偏离了标准赔偿条款，或对比 2023 与 2024 年文件的变化，一次搜索都难以回答。docAnalyzer.ai 定位为工作空间而非聊天框，强调保留上下文并在此基础上继续构建。
主要能力包括：三种专用聊天模式——Ask docAnalyzer 帮助规划下一步，Focus chat 对一组既定来源运行深度分析，Co-work chat 在结构化画布编辑器中优化和塑造输出，三种模式共享同一底层引擎，知识在各模式间传递。模型方面，官方称一个订阅内可使用来自 11 家提供商的 30 种模型，可在对话中途切换而不重启智能体或丢失上下文；若某模型繁忙，对话可继续使用下一个模型。
产出方面，系统可生成 PDF、电子表格、图表、示意图和打包文件等可下载文件，这些产出不会消失，可后续重用、转换为新格式或组合成打包文件。官方强调输出在多轮对话中保持可寻址：第 3 轮生成的电子表格可在第 7 轮变为 PDF，在第 9 轮成为 ZIP 包，在第 11 轮作为新分析的输入。
使用方式上，官方称注册后 30 秒即可开始首次会话，无需信用卡。免费层覆盖日常文档问答和核心工作空间；付费层解锁更大限制、高级模型、超出包含额度的批处理工作流和团队工作空间。具体每层级的单文件大小、页数、总存储和每日提示用量限制，官方说明见定价页。
适用场景包括：合同审查与比对、简历与职位匹配、条款与服务条款问答、摘要、大规模文档集分析等。官方案例提到，Rally Point Resources 的 Dustin 团队有 350 份商业协议需审查，每份 40 至 50 页，原本预计三人耗时三个月，实际在四个工作周内完成。
限制与说明：支持格式包括 PDF、Word、PowerPoint、OpenDocument（ODT/ODP）、RTF、EPUB、Excel 电子表格、Markdown、纯文本和 HTML，CSV 与 JSON 需开启实验模式，也可通过 URL 引入网页，扫描页自动 OCR。独立图像、音频和视频文件暂不支持，但文档内的图像会被自动读取。产品界面目前为英文，文档和对话可支持多语言，扫描文档 OCR 开箱支持 40 多种语言。官方称客户内容永不用于训练模型，工作空间按租户隔离，产出限定于会话范围，不跨用户汇总。系统不限于 LLM 上下文窗口，通过多轮检索、阅读和更精细搜索来工作，长会话通过确定性的历史压缩保持连贯。
