做了三期FDE线下陪跑了，每次都会遭遇类似的问题：我们到底在培养什么样的人？或者说到底谁是FDE（外包、顾问）、谁不是FDE，为什么？
很多人一听 AI 项目交付，就开始补 Python、RAG、ReAct框架......
但之前我花了不少时间讲一个看起来跟 AI 没什么关系的问题：To B 项目里的复杂度，到底由谁来承担？
传统交付有一套成熟的分工：产品能解决的先交给产品，剩下的尽量靠方法论、流程去吸收，最后实在吸收不了的才交给人。
但 AI 项目经常碰到更前置的问题：业务到底想改善什么？现有 SOP 是怎么跑的？AI 插进去以后，结果真会变好吗？
这些事情还没弄清楚，就很容易把一个不成立的业务假设工程化。
所以我们讲 FDE，重点是怎样用尽可能小的成本，把业务价值做出来。这里有两条逻辑，我反复提醒学员记住：
第一条是交付回流：人先吸收，固化成方法论，再系统化。
人先把问题跑通，再沉淀方法论，最后把能够复用的部分固化成产品。
第十次交付的成本，应该远远低于第一次。否则项目做得越多，只会越依赖人。
第二条是项目推进：价值先行 → 方案假设 → 系统验证 → 回归价值。
落到实际动作，就是先做业务建模，再设计方案和执行主体，最后做轻量验证。
这几步跑通以后，再考虑工程化和产品化。然后，我们把这套逻辑拆成了具体场景的十步法：
前半段做业务咨询，中间通过人机分工设计和业务价值假设衔接，后半段做轻量应用。
整个过程就是从业务价值出发，一步步拆到具体场景和系统能力，最后再回到业务价值上验证。
上周日的直播，基本把 FDE 的背景、商业模式和项目推进方法讲清楚了，算是给大家建立了一个基本概念。
下周的直播，我们重点解决下一个问题：知道了 FDE 项目怎么做，那到底需要掌握哪些能力？这些能力又该怎么培养？
毕竟知道项目应该怎么做，和自己真正有能力把项目做出来，还是两回事。
学完这两节课，整个 FDE 的学习框架基本就立起来了。
如果大家对这么FDE课程感兴趣可以点击：
如何进入 AI 行业？这是我目前最确定的一条学习路线想预约直播的话也可以：
