人工智能
FDE 业务落地实战
跨越 AI 落地最后一公里，成为不可替代的 FDE
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01开篇词｜AI 都能写代码了，为什么最值钱的工程师在客户现场？
0201 | 什么是 FDE：一个嵌入客户现场的“产品探索者”
0302｜FDE 与咨询、外包、驻场、售前有什么区别？
0403｜为什么是现在：95% 的 AI 项目卡在落地，一个人却能跑通产品闭环
0504｜中国机会：十年没走通的交付难题，FDE + AI 能解吗？
0605｜进场第一战：如何用五天摸清客户的“真问题”？
0706｜选对场景：怎么把“嘴上的需求”翻译成“可衡量的结果”？
0807｜干系人与信任：怎么搞定关键人和内部政治？
0908｜Demo-driven：一个能跑的 demo，为什么胜过一百页方案？
1009｜现场施工（上）：在客户系统里填 gap、写生产代码
1110｜现场施工（下）：用 AI 放大交付，守住数据安全红线
1211｜评估驱动开发：AI 项目到底怎么定义“好”、怎么验收？
1312｜上生产：一张让 CIO 放心的安全、治理与上线检查清单
1413｜碎石路修成高速公路：怎么把单客户成果沉淀成产品？
1514｜私有知识：AI 时代 To B 公司真正的护城河怎么建？
1615｜从卖工具到卖效果：FDE 怎么定价才不沦为成本中心？
1716｜避开“服务陷阱”：用毛利换护城河的商业账怎么算？
1817｜成功复盘：一个跑通的 FDE 项目长什么样？
1918｜翻车复盘：六大失败模式与中国六大坑怎么避？
2019｜行业落地（一）：金融、政企与医疗，为什么“治理即产品”？
2120｜行业落地（二）：制造与能源，从提效到降本
2221｜行业落地（三）：零售与客服，AI 怎么直接驱动业务？
2322｜能力与面试：从能力自评、岗位判断到面试与入职
2423｜职业发展与陷阱：晋升、天花板，以及什么时候别做 FDE
25结束语｜做难而正确的事，在 AI 时代成为不可替代的交付者
26精彩答疑（一）｜重新认识 FDE：角色边界、能力模型与适用场景