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# README

> 一本写给 AI 项目一线人员的书。不是关于"用哪个模型"——是关于"模型之外的那些事"。

**作者**:[施可 (Shi Ke)](https://shike.github.io/) — 水滴跃动 Dropleap 创始人 **联系**:<shike@dropleap.cn> | [主页](https://shike.github.io/) | [GitHub](https://github.com/shike) **数据截止**:2026-07-28

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## 📖 关于这本书

AI 项目的胜负,不在选哪个模型,而在**部署**这个环节。

模型能力会趋同。GPT-4、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek——半年后都能做对方能做的事。PoC 谁都能做,差距产生在:

* 能不能蹲到客户现场看到真问题,而不是听需求会上说的
* 能不能把 PoC 推进到产品化,而不是停在 demo 视频
* 上线后能不能扛住真实流量、沉默故障、组织漂移
* 能不能让业务方真的用起来、离不开

本书围绕这条主线展开。所有内容来自一线项目里的真实场景,不是咨询报告里的"最佳实践"。

## 适合谁读

* **CTO / 技术负责人**:要在 AI 项目里做 Go/No-Go 判断、分配资源的人
* **产品经理 / 业务负责人**:要把 AI 真正落进业务流,而不是做一个 demo 出来汇报的人
* **想做 FDE 这条路的人**:想从后方研发转向前线交付的工程师
* **正在做 AI 项目的工程师**:想理解"模型之外"那些事为什么决定项目生死的人

不适合:想找"用 X 框架 3 步搞定 AI 应用"教程的人。这本书不教怎么用框架。

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## 📊 数据卡片

| 维度   | 数据                                |
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| 章数   | 26 章正文 + 3 个 case study + 1 个综合附录 |
| 字数   | \~30 万字                           |
| 篇章结构 | 4 篇:认知 → 侦察 → 推进 → 反挫             |

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## 📑 篇章大纲

### 第一篇 | 认知(第 1-4 章)

FDE 是什么、不是什么;项目为什么在 PoC 阶段死;"够好"为什么是工程气概;什么时候根本不该用 AI。

### 第二篇 | 侦察(第 5-8 章)

需求挖掘、问题翻译、决策验证、期望管理。前线工作的核心动作。

### 第三篇 | 推进(第 9-18 章)

模型与提示词、RAG、Agent、评估、成本、上线、运维、故障、复盘——把 PoC 推到产品的全过程。

### 第四篇 | 反挫(第 19-26 章)

FDE 的能力建设 + 6 个垂直行业(医疗/金融/制造/政务/教育/法律)的反挫案例。

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## 📑 如何阅读

* **在线阅读**:[目录 SUMMARY](https://github.com/shike/books/tree/main/fde/SUMMARY.md),从第 1 章开始按章阅读
* **整本下载**:[fde.pdf](https://github.com/shike/books/tree/main/fde/fde.pdf)
* **深度配套**:[附录汇总](/fde-1/fu-lu/00-main.md) 与 3 个行业[案例研究](https://github.com/shike/books/tree/main/fde/appendices/case-studies/case-study-01.md)

书末资源:[关于作者](/fde-1/zi-yuan/about_author.md) · [工具清单](/fde-1/zi-yuan/tools.md) · [术语表](/fde-1/zi-yuan/glossary.md) · [后记](/fde-1/zi-yuan/epilogue.md)

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## 📜 许可证

本书内容采用 **CC BY-NC-SA 4.0** 许可证 — 署名-非商业-相同方式共享,详见顶层 [LICENSE](https://github.com/shike/books/tree/main/LICENSE/README.md)。