01
发现真实问题
越过需求文档，识别流程中的例外、约束和真正的成功标准。
English Edition · 64 Pages
FDE: From Fundamentals to Mastery
Eight Lessons for Deploying AI Where the Work Happens
The English edition was re-authored from the original talks for an international enterprise-AI audience. It follows the same eight-lesson architecture, while using the original English arguments, examples, and terminology as its primary source.
The operating loop
客户现场不是交付的终点，而是产品学习最快的地方
02
定义最短闭环
在写代码之前收紧范围，把愿望改写成可以验证的业务结果。
03
进入生产
接入数据、权限、旧系统和责任链，让Agent在真实环境里可靠工作。
04
形成产品复利
把例外变成评测，把重复工作变成平台能力，让下一次部署更快。
Eight lessons
不是职位说明书，而是一套企业AI落地的方法
01
FDE“不存在”：一份不断叠加的职位史
从Palantir的历史看懂角色边界为何不断变化。
02
先别招FDE：判断是否真的需要
用平台成熟度与客户差异度确定组织选择。
03
客户带来的是方案，FDE要找出问题
在现场事实中发现最值得解决的窄问题。
04
把公司的隐性流程画出来
让组织如何运转，第一次成为机器可读的对象。
05
写代码之前，先说清楚不做什么
范围控制、Agent流水线与双重失败边界。
06
克制“一次性做掉”的冲动
把快速交付与长期产品化放进同一个机制。
07
把客户现场变成最高保真的评测集
不再用token证明价值，而用生产结果校准能力。
08
从编码Agent到软件工厂
模型只是组件，验证循环决定自主工作的上限。
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本书基于AI Engineer YouTube频道发布的AI Engineer World's Fair 2026 FDE track公开视频字幕写成，不是大会主办方、演讲者或相关公司的官方出版物，也未获其背书。演讲中的观点、数据与案例归原作者及相关权利方所有；需要正式引用时，请回到原视频、官方资料或讲者发表的文本。
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