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共 85 篇 · FDE 范式、方法论与全行业落地实践
第 1 章 FDE 范式的起源与定义演进:从伊拉克战场到 2026 AI 焦点
本章一句话 :FDE 不是 2026 年凭空冒出来的新概念,而是一套被 Palantir 在战场、情报与企业项目中反复打磨了二十年的"前沿部署"打法;大模型的出现只是让它从"特种作战"变成了"AI 时代的标配岗位"。 1.1 一个被反复追问的问题:FDE 到底是什么 2026 年 5 月,一条短视频…
第 2 章 2026 全球 FDE 市场全景:增长、薪酬、供需与人才缺口
本章一句话 :用三组硬数据(招聘增长、薪酬带、人才缺口)把 2026 年 FDE 市场的真实温度量出来——它不是泡沫,而是一个供需严重失衡、薪酬向 AI 实验室顶部看齐、且"有价无市"的真实紧缺岗位。 2.1 三组数字,看懂 FDE 市场的"温度" 判断一个岗位是真热还是炒作,最硬的证据是 招聘平台…
第 3 章 头部公司 FDE 模式深度拆解
本章一句话 :FDE 不是铁板一块——Palantir、OpenAI、Anthropic、IBM、国内云各有各的 FDE 变体,理解这些差异,是判断"自己公司该学谁"的前提。 3.1 Palantir:FDE 的起源与标准制定者 谈 FDE,绕不开 Palantir。它不仅是这个岗位的发明者,更是迄…
第 4 章 FDE 与相邻岗位辨析
本章一句话 :FDE 不是凭空出现的新物种,它站在解决方案架构师、应用工程师、算法工程师、咨询顾问、Field Engineer 的交叉地带——搞清楚它和谁像、和谁不像,才能招对人、转对岗、定对薪。 4.1 先建立一个"岗位光谱" 要辨析 FDE,最好的办法是先建立一个连续的"岗位光谱",横轴是 技…
第 5 章 Echo-Delta-Dev 三角编队:Palantir 的底层逻辑
本章一句话 :FDE 之所以能规模化,关键不在"招到一个超人",而在于 Palantir 把"前沿部署"拆成了 Echo / Delta / Dev 三种专精角色,让普通人通过紧密协作,组合出超人的效果。 5.1 为什么需要三角编队:一个人做不到 如果让一个人同时承担"钻进客户挖问题 + 写生产代码…
第 6 章 前沿部署方法论内核:Discovery-first、倒推、防 capability atrophy、FDCE
本章一句话 :剥开 FDE 的各种花哨描述,它的方法论内核其实就四件事——先发现真问题(Discovery first)、从结果倒推系统(Working Backwards)、防止系统上线即衰退(防 capability atrophy)、把"上下文工程"做成交付本身(FDCE)。 6.1 方法论的…
第 7 章 CDEF 四阶段方法论与 2026 演进(Context / Design / Engineer / Feedback)
本章一句话 :把第 6 章的方法论内核,落成一个可执行的"四阶段流程"——Context 勘探 → Design 设计 → Engineer 工程 → Feedback 反馈,这是 FDE 在真实项目里"照着走"的操作手册。 7.1 CDEF 是什么 CDEF 是对 FDE 工作流程的一种结构化归纳…
第 8 章 AI Agent 时代的 FDE:人机混合作战单元与 MCP
本章一句话 :2026 年,FDE 的最大变化是——TA 不再只是"自己搭系统",而是变成"指挥一队 AI Agent 搭系统"的指挥官;而 MCP(Model Context Protocol)成了连接 Agent 与企业系统的标准接口。 8.1 从"人搭系统"到"人指挥 Agent 搭系统" 2…
第 9 章 驻场工程化技术栈:LLM 选型 / RAG / Agent / 推理 / 量化 / 可观测
本章一句话 :FDE 在客户现场要搭一个能跑的 AI 系统,靠的是一套从模型到可观测的七层技术栈;本章给出 2026 年生产级选型与可照抄的命令/配置。 9.1 技术栈全景图:七层 一个完整的企业 AI 系统,FDE 需要打通七层技术栈: FDE 不需要在每层都是专家,但必须能" 端到端打通 "——…