Day 1 · FDE 角色与高能动性

Day 1 · FDE 角色与高能动性（High Agency）

💡 一句话总结：理解 FDE 的本质不是"被派活的工程师"，而是 "主动定义问题、吸收混乱、推动落地" 的高能动性复合人才。

🎯 本节三大特点

📚 系统：Day 1 在 4 天 Bootcamp 中的定位是 统一工作语言——把不同背景学员的 LLM 经验对齐到 FDE 的视角
🔧 实战：本节只练一件事——做一次能拿到真实信息的客户访谈
⚡ 不啰嗦：不堆理论，直接进入角色扮演

📖 学习导航

上一节	本节位置	下一节
README · 课程总览	Day 1 / 共 4 天	Day 2 · 模型与部署形态

本节在课程体系中的位置：

Bootcamp 4 天集训
├─ Day 1 角色与高能动性（你在这里）
├─ Day 2 模型与部署形态
├─ Day 3 Agent 构建实战
└─ Day 4 安全与红队演练

🚀 直接开始：3 个实战任务

任务 1：模拟一次客户访谈

目标：在 30 分钟内，用结构化问题摸清客户的真实业务问题
难度：⭐⭐
时间：30 分钟

情景：某三甲医院信息科主任跟你说"我们想搞个 AI 辅助诊断，你来聊聊"。

访谈问题模板：

## 阶段一：业务背景（5 分钟）
1. 这个想法最初是谁提出来的？什么时候？
2. 现在科室里最痛的 3 件事是什么？（不一定是 AI）
3. 过去为解决这些问题尝试过什么？为什么没成？

## 阶段二：现状画像（10 分钟）
4. 现在诊断流程是怎么走的？谁、做什么、产出什么？
5. 数据在哪里？格式？每天 / 每月量级？
6. 有没有已经在用的工具？哪些好使、哪些卡？

## 阶段四：期望与约束（10 分钟）
7. 如果成功了，业务上能衡量吗？用什么指标？
8. 失败的边界是什么？（什么情况下宁愿不上？）
9. 预算、时间、合规方面的硬约束？
10. 谁是这个项目的真正决策人？还有谁需要被说服？

## 阶段五：下一步（5 分钟）
11. 我接下来可以跟谁再聊一次？
12. 哪些文档 / 数据 / 流程能开放给我看？
13. 下次会议什么时间合适？

执行结果：

拿到 1 份结构化访谈纪要
标注"事实 / 假设 / 未知"三类信息

任务 2：画 Stakeholder Map（利益相关方地图）

目标：把访谈中识别出的所有人放到一张图上，看清决策链
难度：⭐⭐
时间：20 分钟

模板：

影响力 ↑
  高 │  ⭐ 决策人（项目成败他们说了算）
     │           │
     │     ⭐ 发起人（最初想搞 AI 的人）
     │                │
  中 │   ⭐ 受益者（真正会用 AI 的人）   ⭐ 守门人（卡审批 / 合规的人）
     │                          │
  低 │      ⭐ 信息源（提供数据 / 流程的人）
     └──────────────────────────────────→ 支持度
       反对              中立              支持

执行结果：

识别出至少 5 个利益相关方
标注每个角色的"关心什么"、"担心什么"、"怎么影响"

任务 3：写一份《客户业务画像 v0.1》

目标：把任务 1+2 的产出合并成 1 份可分享的文档（哪怕只 1 页）
难度：⭐⭐⭐
时间：30 分钟

模板：

# 客户业务画像 v0.1

## 一、客户基本信息
- 名称 / 行业 / 规模
- 关键联系人 + 角色

## 二、业务痛点（按优先级排序）
1. [痛点 1] —— 当前是怎么解决的 / 为什么不够好
2. [痛点 2] —— ...
3. [痛点 3] —— ...

## 三、初步假设（要验证）
- H1：客户的核心问题是 X，不是 Y
- H2：成功上线的衡量指标是 Z

## 四、约束条件
- 预算：
- 时间：
- 合规：
- 技术栈：

## 五、风险
- R1：...
- R2：...

## 六、下一步行动
- 本周内：与 XXX 再聊一次 / 拿到 XXX 数据
- 下周内：输出 1 页方案初稿

📚 系统学习：核心概念

概念 1：什么是 FDE

一句话解释：被公司派驻到客户现场、负责把前沿 AI 系统端到端部署到生产并承担业务结果的工程师。

为什么重要：FDE 既是工程师又是半个 PM + 半个咨询，是 AI 时代连接"前沿模型能力"和"客户真实业务"的桥梁。OpenAI、Anthropic、Palantir、Stripe、Google Cloud 都在争抢这个岗位。

FDE 与传统岗位的关键区别：

岗位	重心	FDE 与之差异
售前 / Sales Engineer	拿下订单	FDE 偏向交付，售前偏向签单
实施工程师	部署已有产品	FDE 还要现场造方案、改模型、对接前沿 API
数据科学家	离线实验	FDE 关心上线后的真实业务指标
AI Researcher	提升模型能力	FDE 关心模型在客户场景里能不能稳定跑
解决方案架构师 SA	出方案	FDE 跟着方案一起把代码写出来

概念 2：高能动性（High Agency）

一句话解释：不被派活就能动，主动定义问题、吸收混乱、推动落地。

为什么重要：这是 Anthropic 在 Frontier Academy 里反复强调的 FDE 第一素质——技术可以教，能动性很难教。

高能动性的 5 个具体表现：

不等任务定义清楚：客户说"我想要个 AI"，你能立刻问出 10 个问题，把模糊变成清晰
主动吸收混乱：客户的会议纪要散乱、内部数据脏、人员立场不同，你能把混乱结构化
敢说"这个不该做"：当客户方向错了，你能用业务语言讲清楚为什么，并给出替代方案
会要资源：能主动协调客户方的 IT、合规、业务方配合，而不是等他们来问你
交付即文档：每个阶段都有可交付物（Stakeholder Map、ADR、周报），让客户随时能 review

概念 3：Stakeholder Map 怎么用

一句话解释：把所有跟项目相关的人按"影响力 × 支持度"放到二维图上，定差异化沟通策略。

为什么重要：FDE 经常 1 个人对客户方 10 个人，搞不清楚谁是真正的决策人，项目就寸步难行。

典型 4 类角色与应对：

决策人（高影响力）：周报必看，关键节点必对齐
发起人（中影响力、高支持）：拉他做盟友，让他帮你说服决策人
守门人（高影响力、低支持）：早期识别，给足信息消除顾虑
受益者（中影响力、高支持）：收集他们的一手需求，作为方案输入

⚡ 避坑指南：常见错误

错误类型	错误做法	正确做法	为什么
访谈太宽	"你们想搞什么 AI？"	用结构化问题模板，按 5 个阶段问	不结构化就只能听客户讲故事，拿不到关键信息
Stakeholder 漏人	只跟对接人聊	主动问"还有谁需要被通知 / 说服"	信息科主任对接 ≠ 项目决策人
业务画像只写"客户想要"	"客户想要 AI 客服"	区分"事实 / 假设 / 未知"	没区分的画像无法驱动后续决策
不画决策链	拿到需求就开始写代码	先画 Stakeholder Map，再开干	找错决策人 = 项目做到一半被打回

🎯 本节总结

你学到了什么

✅ FDE 的本质定义与岗位边界
✅ 高能动性（High Agency）的 5 个具体表现
✅ Stakeholder Map 的画法与典型 4 类角色应对
✅ 一份《客户业务画像 v0.1》的标准模板

下一步行动

找一个朋友做 1 次 30 分钟角色扮演访谈
把访谈结果画成 Stakeholder Map
输出 1 份《客户业务画像 v0.1》
进入 Day 2 · 前沿模型与部署形态

📚 相关资源

资源类型	链接	说明
🌐 Anthropic Claude Frontier Academy	https://claude.com/programs/frontier-academy	对标课程原始出处
📖 Palantir AI FDE 文档	https://palantir.com/docs/foundry/ai-fde/overview/	FDE 角色官方定义