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全书 12 章 61 节，每节 3000-5000 字。每章一个真实公司案例收尾（×5 节），沙盘"青禾优选"贯穿始终。 配套文件：00-前言.md（课程定位、读法、沙盘设定、能力画像）｜references/参考文献索引.md（全书参考链接汇总）。

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第一章 进场判断

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1.1	FDE 是什么	用"私人医生 vs 药厂"的比喻说清 FDE 与普通工程师、售前、交付的本质区别。
1.2	甲方乙方生态与企业采购流程	大企业怎么买软件：预算、立项、采购、验收的完整链条，以及 FDE 在其中出现的位置。
1.3	立项四问与客户四问	接单前的判断框架：什么单该接、什么单是坑，双方各需回答的四个关键问题。
1.4	案例：OpenAI 的 Deployment Company	据 OpenAI 披露的 40 亿美元级投入，看巨头如何把 FDE 模式做成一门生意。
1.5	FDE 能力自评与市场前景	四维度能力画像首次登场，按章自评打分；顺带看这个岗位的市场行情与天花板。

第二章 进场诊断

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2.1	进场访谈怎么设计	第一周该问什么、不该问什么：可复用的访谈提纲设计与提问技巧。
2.2	干系人地图	六类干系人的立场、影响力与诉求，画出你的信任建设路线图。
2.3	交叉验证与事实分离	三个部门三个会员数的经典局面：怎么把"说法"分离成"事实"。
2.4	从访谈到本体草图	把一周访谈产出的碎信息收敛成一张实体关系草图，为第五章铺路。
2.5	案例：Anthropic Applied AI	据 CNBC 报道的团队五倍扩张，看 Anthropic 怎么组织 FDE 进场诊断。

第三章 需求定义与 SOW

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3.1	北极星指标	为什么选"会员复购率"而不是别的指标：北极星指标的选取标准与陷阱。
3.2	用例优先级与需求取舍	用例做不全怎么办：排序框架与对客户说"不"的话术。
3.3	SOW 怎么写	工作说明书的结构模板：哪些条款写死、哪些留活口，条款即风险分配。
3.4	指标口径公式与语义注册	把"复购率"从口头概念变成有公式、有口径、可注册的标准定义。
3.5	案例：半导体制造商与场景选择	一家半导体制造商在多个 AI 场景里怎么选首个落地场景的真实决策过程。

第四章 数据诊断与 demo

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4.1	数据诊断标准动作	拿到数据第一周的标准检查清单：质量、分布、口径、血缘逐项过。
4.2	脏数据模式识别	会员标签塞备注这类脏数据的典型模式库与识别方法。
4.3	demo 内循环	48 小时出 demo 的迭代节奏：数据→模型→反馈→修，转得越快越可信。
4.4	MVP 与 MVA	最小可行产品之外还要最小可验收产物：两者一起定义 demo 的终点。
4.5	案例：米兰零售商供应链 Agent	据 AWS 技术博客披露的多智能体供应链实践，对照沙盘零售场景。

第五章 本体与语义层

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5.1	实体解析：把两套会员 ID 变成一份主数据	新旧系统双轨会员 ID 的合并之道：确定性匹配与概率匹配的取舍。
5.2	Object / Link / Action：本体建模三件套	Palantir 式的本体建模方法：对象、链接、动作怎么映射业务世界。
5.3	指标语义层：从口径公式到可查询的定义层	让"三个部门三个会员数"收敛为唯一事实：语义层的架构与落地。
5.4	遗留系统集成与 MCP 适配层	老系统不改代码接进 Agent 底座：MCP 适配层的设计模式。
5.5	基于 Agent 底座的 MVP 与 v1：建议型 Agent 的最小闭环	第一个能演示的 Agent：建议单形态、知识库四层、双重兜底与放权边界。
5.6	案例：Palantir 与 Airbus —— 本体如何撑起一个行业平台	Skywise 平台十年长跑：本体先行如何沉淀成行业级数据资产。

第六章 数据安全质询

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6.1	数据边界与数据流向	质询现场第一问：数据从哪来、到哪去、谁能看到，一张流向图应对。
6.2	数据脱敏与私有化取舍	脱敏、私有化、本地部署的成本-效果三角权衡决策树。
6.3	字段级权限设计	不同角色看到不同字段：权限模型的设计与实现要点。
6.4	脱敏后效果验证	脱敏把模型效果打掉一截之后，怎么量化损失并补救。
6.5	案例：Novo Nordisk 与强监管行业	据 Anthropic 客户故事：药企在 GxP 级监管下的 AI 部署怎么过合规关。

第七章 变更与评估驱动

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7.1	评估驱动开发	先建评估再改模型：评估集是整个项目期间的"宪法"。
7.2	三类评估集怎么建	能力集、回归集、对抗集的构建方法与分工。
7.3	评测 harness 与棘轮原则	评测流水线只进不退：棘轮原则如何防止交付悄悄劣化。
7.4	变更协商	需求变更来了怎么谈：范围、成本、时间的再平衡话术与流程。
7.5	案例：Morgan Stanley 的 eval 与信任	据 OpenAI 披露：98% 理财顾问使用背后的评估体系与信任建立过程。

第八章 建议到执行

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8.1	交付曲线与预期管理	效果不是线性上升而是阶梯式跃迁：怎么提前给客户打好预防针。
8.2	从建议到执行：Agent 工具调用设计	Agent 从"说"到"做"的工具接口设计：幂等、确认、可撤销。
8.3	放权路径：只读 → 建议 → 执行	三级放权的推进节奏：每升一级要拿什么证据。
8.4	产品呈现与客户工作流	Agent 嵌进运营经理每天的工作流，而不是又开一个新页面。
8.5	案例：Klarna 的回摆与预期管理	据 Klarna/OpenAI 披露的 230 万次对话与后来的"回摆"：全自动叙事的反噬。

第九章 生产级硬化

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9.1	生产就绪六维度	demo 到生产差在哪：可靠性、安全、可观测、成本、权限、审计逐项盘点。
9.2	护栏设计：输入侧与输出侧	输入拦截与输出校验的双侧护栏模式与实现选型。
9.3	可观测与审计	trace、日志、审计三件套：出了问题能在十分钟内定位。
9.4	灰度发布与回滚	按 5% → 25% → 100% 推进灰度，以及翻车时的一键回滚。
9.5	部署形态与私有化	公有云 API、VPC、全私有化三种形态的选型与代价。
9.6	成本工程	token 成本怎么算、怎么降：缓存、分级模型、批处理的组合拳。
9.7	案例：Tampa General 医院上生产	据医院与 Palantir 双方披露：临床环境上生产的全部硬约束。

第十章 验收与归因

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10.1	验收三层判断	功能验收、效果验收、商务验收：三层各看什么、各卡什么。
10.2	效果归因分析	复购率涨了到底是谁的功劳：因果推断方法在验收中的应用。
10.3	OLA 与效果对赌	结果级协议怎么签：对赌条款设计与双方的风险边界。
10.4	验收材料与客户汇报	验收汇报的结构、证据链与汇报现场的攻防要点。
10.5	案例：神策 RaaS 与回款	据 36 氪等报道：从卖工具到卖效果，国内厂商的回款现实。

第十一章 复盘与资产沉淀

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11.1	五步复盘框架	从目标回看到资产沉淀的五步复盘法，对着沙盘全程走一遍。
11.2	六大失败模式自查	FDE 项目最常见的六种死法，逐条给出自查问题。
11.3	资产分层与产品反馈	交付产物怎么分层沉淀：哪些给产品、哪些留团队、哪些归个人。
11.4	迁移分析：零售特有 vs 跨行业通用	这个项目做的东西，下一个客户还能用多少：可迁移性评估。
11.5	案例：Airbus 与 Morgan Stanley 全景	两个长周期项目收尾对照：平台型沉淀与信任型沉淀的不同终局。

第十二章 结业与就业

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12.1	结业答辩与结业标准	以青禾优选沙盘为题做一场完整答辩，附评分标准。
12.2	能力复评	与第一章自评同卷重测四维度，量化你这一程的收获。
12.3	FDE 就业市场与四轮面试	OpenAI、Anthropic、Palantir 等厂商的 FDE 面试流程与备战要点。