课程简介
FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）深入客户业务现场，把问题判断与工程实现连接起来：不仅推动方案做出来，还要让客户用起来，并把经验沉淀为可复用能力。
客户说“想用 AI 提效”，怎样判断什么值得做？原型跑通了，怎样知道它能否进入业务？项目结束后，怎样让客户接得住、让下一个项目少重做？这门课围绕这些问题，完整讲授 FDE 的核心交付方法，带你沿着一个项目理解需求、方案、验证、接管与复用。
你不必先成为开发者，也能学会理解技术方案、参与关键判断、与技术团队有效协作。
目标收益
两天后，你将能够
把“想做一个 AI 功能”拆成业务问题、优先级与成功标准。
判断分类、RAG、工作流与 Agent 各适合解决什么问题。
看懂应用处理过程与测试结果，识别演示效果和交付条件之间的差距。
用清单讨论数据、安全、人工兜底与客户接管，而不把问题全部交给技术人员。
用证据说明项目价值、复用机会与下一阶段建议。
培训对象
业务与数字化负责人、产品与项目经理、售前与解决方案人员、实施与客户服务人员，以及希望建立完整交付视角的技术人员。
无需编程基础，无需现场搭建开发环境。 代码与工具操作由讲师演示；课堂任务以阅读材料、选择方案、识别风险和填写简短模板为主。有业务或项目经验有助于联系实际，但不要求掌握 Python、模型 API 或 AI 开发框架。
课程大纲
| 板块一｜认识 FDE：为什么不能只把功能做完？ |
学完能做什么： 解释 FDE 的价值，理解团队分工与项目推进方法。 到客户现场，不只是接需求： FDE 与只按功能任务交付的区别，业务理解、技术实现与客户使用怎样连接。 为什么项目越做越多，团队还是靠堆人： 识别重复定制，让现场经验沉淀为能力，而非只留下客户专属代码。 项目该继续还是该停： 四阶段与 Stage Gate；Echo／Delta 怎样协作，关键判断由谁负责。 个人互动： 判断一个项目现在处于什么阶段，还缺什么证据。 |
| 板块二｜定义问题：客户说“想用 AI 提效”，你先问什么？ |
学完能做什么： 从模糊诉求中选出值得验证的场景，写清成功标准。 先听谁说，再核实什么： 干系人、业务痛点与数据条件；区分事实、观点和待验证假设。 三个需求，为什么不一起做： 按价值、可行性与风险排优先级，选择最简单可行方案。 怎样避免验收时才发现双方理解不同： 明确业务目标、指标、样本、门槛、人工兜底、失败代价、责任与待校准假设。 个人任务： 选一个西岭场景，填写简版方案判断卡，指出一项必须进一步确认的条件。 |
| 板块三｜原型验证：不用亲自写代码，也要看懂方案是否有效 |
学完能做什么： 理解常见 AI 应用的工作方式，判断实现和测试是否支持业务承诺。 让 AI 开发，哪些决定仍要人来做： 讲师演示任务规格、计划、施工、审查、测试、发布与复盘；学员检查要求是否清楚、结果是否达标。 分类之外，怎样处理“拿不准”： 观察自动分类与转人工，判断准确率、覆盖范围和人工负担之间的取舍。 AI 答得流畅，依据在哪里： 演示政策 RAG 的检索、生成、引用与拒答，区分“没找到”“答错了”“引错了”。 工单分对了类，后面谁来处理： 演示固定路由与工具动作，理解什么时候工作流就够，什么时候需要动态 Agent；高风险动作怎样交给人。 个人互动： 阅读输出与测试结果，找出不能据此宣称“可以交付”的地方。全程无需阅读或编写代码。 |
| 板块四｜生产落地：Demo 跑通了，客户就能接手吗？ |
学完能做什么： 与技术团队讨论部署、接入和接管条件，识别关键遗漏。 客户数据可以发给模型吗： 从数据流向、安全域与责任判断部署方式；理解公网、本地与专属云的取舍，微调何时才有必要。 换个模型，为什么还要重测： 输出格式、工具调用、业务质量与检索索引的变化，灰度验证和回滚的作用。 “转人工”不能只是一个标签： 接收人、处理流程、时限和结果回写；接口失败时业务如何继续。 离开原作者，谁能把系统运行起来： 用八项生产准入检查点审视数据、接口、权限责任、异常、追溯、回退、接管与复用准备。 个人任务： 看一份接入与交接案例，指出上线前必须补齐的三项条件。 |
| 板块五｜价值与复用：怎样向决策层讲清“值不值得继续”？ |
学完能做什么： 用业务与工程证据提出下一阶段建议，而不只展示功能。 准确率提高了，业务到底改善了什么： 从痛点、基线到业务变化构建价值证据链；区分收益、成本、ROI与回收期，不编单点收益承诺。 系统能用，为什么用户不愿意用： 从门槛、动机、信任诊断采用障碍，明确试点与扩大范围的条件。 下一次能少重做什么： 区分客户数据与通用机制，用对象、关系、状态、动作与权限理解业务本体，并判断第二场景的复用条件。 怎样汇报才有助于决策： 讲师示范综合评审与汇报，分别判断正式推进、附条件推进、继续试点或停止，说明依据、风险、责任人与下一检查点。 个人收口任务： 根据给定案例完成一份简版下一阶段决策单，写出理由与未关闭风险，再与讲师分析对照。 |
| 四、你将带走什么？ |
一套工作方法： 从问题定义到客户接管、价值判断与能力复用的完整路径。 一组轻量工具： 方案判断卡、验收与接管清单、价值与复用模板、下一阶段决策单及汇报框架。 一份个人行动建议： 选出可以带回工作的一项方法，说明先核实什么、与谁协作、怎样验证。 课堂采用虚构／脱敏教学材料和模拟环境，演示结果不作为真实生产保证。课程强调数据授权、答案依据、敏感事项人工处理，以及由人承担重要决策。学习完成情况关注个人判断与任务记录，不以提交代码或独立开发系统为要求。 两天的目标不是把每个人变成开发者，而是让你面对 AI 项目时，知道该问什么、怎样判断、如何与团队一起把事情推进。 |
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板块一｜认识 FDE：为什么不能只把功能做完？ 学完能做什么： 解释 FDE 的价值，理解团队分工与项目推进方法。 到客户现场，不只是接需求： FDE 与只按功能任务交付的区别，业务理解、技术实现与客户使用怎样连接。 为什么项目越做越多，团队还是靠堆人： 识别重复定制，让现场经验沉淀为能力，而非只留下客户专属代码。 项目该继续还是该停： 四阶段与 Stage Gate；Echo／Delta 怎样协作，关键判断由谁负责。 个人互动： 判断一个项目现在处于什么阶段，还缺什么证据。 |
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板块二｜定义问题：客户说“想用 AI 提效”，你先问什么？ 学完能做什么： 从模糊诉求中选出值得验证的场景，写清成功标准。 先听谁说，再核实什么： 干系人、业务痛点与数据条件；区分事实、观点和待验证假设。 三个需求，为什么不一起做： 按价值、可行性与风险排优先级，选择最简单可行方案。 怎样避免验收时才发现双方理解不同： 明确业务目标、指标、样本、门槛、人工兜底、失败代价、责任与待校准假设。 个人任务： 选一个西岭场景，填写简版方案判断卡，指出一项必须进一步确认的条件。 |
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板块三｜原型验证：不用亲自写代码，也要看懂方案是否有效 学完能做什么： 理解常见 AI 应用的工作方式，判断实现和测试是否支持业务承诺。 让 AI 开发，哪些决定仍要人来做： 讲师演示任务规格、计划、施工、审查、测试、发布与复盘；学员检查要求是否清楚、结果是否达标。 分类之外，怎样处理“拿不准”： 观察自动分类与转人工，判断准确率、覆盖范围和人工负担之间的取舍。 AI 答得流畅，依据在哪里： 演示政策 RAG 的检索、生成、引用与拒答，区分“没找到”“答错了”“引错了”。 工单分对了类，后面谁来处理： 演示固定路由与工具动作，理解什么时候工作流就够，什么时候需要动态 Agent；高风险动作怎样交给人。 个人互动： 阅读输出与测试结果，找出不能据此宣称“可以交付”的地方。全程无需阅读或编写代码。 |
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板块四｜生产落地：Demo 跑通了，客户就能接手吗？ 学完能做什么： 与技术团队讨论部署、接入和接管条件，识别关键遗漏。 客户数据可以发给模型吗： 从数据流向、安全域与责任判断部署方式；理解公网、本地与专属云的取舍，微调何时才有必要。 换个模型，为什么还要重测： 输出格式、工具调用、业务质量与检索索引的变化，灰度验证和回滚的作用。 “转人工”不能只是一个标签： 接收人、处理流程、时限和结果回写；接口失败时业务如何继续。 离开原作者，谁能把系统运行起来： 用八项生产准入检查点审视数据、接口、权限责任、异常、追溯、回退、接管与复用准备。 个人任务： 看一份接入与交接案例，指出上线前必须补齐的三项条件。 |
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板块五｜价值与复用：怎样向决策层讲清“值不值得继续”？ 学完能做什么： 用业务与工程证据提出下一阶段建议，而不只展示功能。 准确率提高了，业务到底改善了什么： 从痛点、基线到业务变化构建价值证据链；区分收益、成本、ROI与回收期，不编单点收益承诺。 系统能用，为什么用户不愿意用： 从门槛、动机、信任诊断采用障碍，明确试点与扩大范围的条件。 下一次能少重做什么： 区分客户数据与通用机制，用对象、关系、状态、动作与权限理解业务本体，并判断第二场景的复用条件。 怎样汇报才有助于决策： 讲师示范综合评审与汇报，分别判断正式推进、附条件推进、继续试点或停止，说明依据、风险、责任人与下一检查点。 个人收口任务： 根据给定案例完成一份简版下一阶段决策单，写出理由与未关闭风险，再与讲师分析对照。 |
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四、你将带走什么？ 一套工作方法： 从问题定义到客户接管、价值判断与能力复用的完整路径。 一组轻量工具： 方案判断卡、验收与接管清单、价值与复用模板、下一阶段决策单及汇报框架。 一份个人行动建议： 选出可以带回工作的一项方法，说明先核实什么、与谁协作、怎样验证。 课堂采用虚构／脱敏教学材料和模拟环境，演示结果不作为真实生产保证。课程强调数据授权、答案依据、敏感事项人工处理，以及由人承担重要决策。学习完成情况关注个人判断与任务记录，不以提交代码或独立开发系统为要求。 两天的目标不是把每个人变成开发者，而是让你面对 AI 项目时，知道该问什么、怎样判断、如何与团队一起把事情推进。 |
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