一天入门，七天变现。 把一个"没上过客户现场"的小白，8 天锻造成能独立跑通一条交付链路、 手里握着 8 件可展示产出的准 FDE（前线部署工程师）。

⚠ "变现"指什么：本课的"变现"= 把能力变成可展示、可检验、可对客交付的产出 （作品集 + 话术 + 一条亲手跑通的链路）——不是承诺涨薪或接单收入， 见下方「诚实边界」。

• 建议总投入：约 22 小时（D1 全天 6 小时 + D2–D8 每天约 2.25 小时），8 天完课
• 知识底稿：00-FDE方法论历史与原理.md —— 课程的历史 / 原理 / 方法论地基，回答"FDE 从哪来、为什么是现在、到底怎么做"
• 平台层：fde-scope —— 本仓库的主页/门户 + 自研 FDE 工具与流程平台（CLI + Web 控制台 + Python 库），零 API key 可全程跑通
• 工具纪律：不要求换工具——你现有的编码 / 办公 Agent 照常用，课程只叠"流程与门禁层"，见 01 §6.4
• 交付形态：线上直播训练营（默认）/ 自学版 / 企业内训版 / 影子项目（加档）；对外价格分 L0–L3 四档，L0 永久免费，见 04-交付实施手册.md §1.2
• 诚实边界：本课程训练"交付能力与作品集"，不承诺就业、不承诺收入；所有客户案例均为虚构演示数据

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1. 一句话讲清这门课

市面上讲 FDE 的内容大多停在"概念解释"：FDE 是 Palantir 发明的、薪资很高、要懂技术又懂业务。 这些话没错，但解释不等于会用。要把它们连成一条能走的链路，得先看底稿 00—— 里面讲了这三句话背后的历史因果、经济学原理和可执行方法论。 这门课不解释，只炼金——把 4 个区、18 个阶段的完整交付链路，压缩成 8 天能亲手走完的一遍：

第 1 天入门：装上世界观 + 工具箱，亲手跑通第一条迷你链路。 第 2–8 天变现（= 每天交出一件能拿出手的产出）：每天过一道"门禁"（gate），交出一件老板/客户看得懂的产出。 第 8 天，你手里不是笔记，而是一套作品集 + 一套话术。

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2. 适合谁 / 不适合谁

适合	不适合
刚入职或即将入职的 FDE / 交付工程师（企业内训）	想学模型训练、微调、算法竞赛的人
想转型的技术人：测试、运维、前端、数据、后端	完全不碰电脑、不愿敲命令行的人
想进 AI 交付赛道的应届生、产品经理、售前、实施	只想听概念、不做作业的人
已经在客户现场、但总在"救火"没有章法的工程师	期待"包就业 / 包涨薪"的人

先修要求（很低）：能装软件、能复制粘贴命令行、能读懂表格。不需要会写 Python—— 所有命令都提供可复制版本，代码细节是 Level 2 的事。

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3. 学完你能拿走什么

8 件产出（作品集）：

#	产出	对应交付区
1	迷你链路跑通证据 + FDE 一页纸世界观	入门日
2	客户委托单 Engagement Charter（画像 / 干系人地图 / 成功标准）	Zone A · 定边界
3	数据体检报告（字段 / 缺失 / PII / 分布）	Zone B · 接数据
4	语料锻造报告 CorpusReport + 对客户的话术	Zone B · 造语料
5	可演示原型 + 评估结果 + 3 个 bad case	Zone B · 验证与评估
6	Runbook + SLO 卡 + 值班交接卡	Zone C · 稳得住
7	交接包 Handoff Package + 1 条技能沉淀	Zone D · 交得出去
8	作品集（求职版 / 内部汇报版 / 接单版三套包装）	变现日

3 项能力：

• 知道（K）：用大白话讲清 FDE 交付链路、4 区 18 阶段、能认出 5 个以上反模式
• 会做（S）：独立跑通 connect → corpus → eval → handoff 全链路并解释每一步的为什么
• 心态（A）：先成功标准后代码；一切产出可验证；不演 demo，交真东西

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4. 学习地图

flowchart LR
    subgraph D1["Day 1 · 入门日（一天入门）"]
        direction TB
        A1["世界观：FDE 是什么<br/>交付链路地铁图"] --> A2["三律：先标准后代码<br/>真实数据 · 可验证"]
        A2 --> A3["工具箱：fde-scope 五分钟冒烟"]
        A3 --> A4["🎯 产出 1：迷你链路证据"]
    end
    subgraph W["Day 2–8 · 变现周（七天变现）"]
        direction TB
        B["Day 2 · Zone A 定边界<br/>🎯 客户委托单"] --> C["Day 3 · 接数据<br/>🎯 数据体检报告"]
        C --> E["Day 4 · 造语料<br/>🎯 语料报告+话术"]
        E --> F["Day 5 · 原型与评估<br/>🎯 Demo+bad case"]
        F --> G["Day 6 · 运维化<br/>🎯 Runbook+SLO"]
        G --> H["Day 7 · 交接与沉淀<br/>🎯 交接包+技能卡"]
        H --> I["Day 8 · 变现日<br/>🎯 作品集三套包装"]
    end
    D1 --> W
    A4 -.->|"G1 通关"| B
    classDef out fill:#e8f4fd,stroke:#2471a3;
    class A4,B,C,E,F,G,H,I out

每个 🎯 都挂着一道课程门禁：不交产出、或产出不含"证据"，就不能进下一关—— 和 fde-scope 的 Engagement.advance() 同一个哲学：门禁是工程，不是清单。

开课前：先花 20–40 分钟读 00-FDE方法论历史与原理.md §0 指定的两节， 你会带着"为什么"进 D1，而不是带着一堆要背的名词。历史与原理不占 D1 的认知额度（D1 只允许 3 个新概念），它们是课后读物与讲师备课底料。

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5. 文档导航

知识底稿（先读这份）

文档	内容	主要读者
00-FDE方法论历史与原理.md	历史（从哪来）· 原理（为什么是现在）· 方法论（到底怎么做）：Palantir 与 Ontology、范式转移与三道门槛、80/95/99 与前线学习机制、4 区 18 阶段与时间盒、来源清单与引用纪律	全体（学员开营前 / 讲师备课 / 面试与客户现场速查）

课程设计

文档	内容	主要读者
01-课程设计说明书.md	学员画像、学习目标、设计原则、1+7 天架构、与 18 阶段映射、课程边界	课程研发、教研
02-逐日教学大纲.md	Day1–Day8 逐时段大纲：目标 / 内容 / 活动 / 产出 / 时长 / 门禁	讲师、教研
03-评估体系与通关门禁.md	三层评估、G0–G8 门禁表、评分量表、作品集与证书标准	教研、助教、学员

交付

文档	内容	主要读者
04-交付实施手册.md	四种交付形态、四档透明定价与成本算法、助教规模化、排期模板、人员配置、课前中后清单、应急预案、交付验收	项目负责人、运营
05-讲师手册.md	带教脚本、提问库、演示台词、卡点解药、控场技巧	讲师、助教
06-学员手册与作业包.md	学习契约、开营前自检、8 天任务卡、自查清单、提交规范、求助路径	学员
07-实战剧本与案例库.md	5 个虚构客户案例 + Day2–8 演练剧本 + 角色卡与评分要点	讲师、学员

逐节教案（D1–D8 逐分钟执行稿）

文档	内容	主要读者
16-D1逐节教案.md	Day 1 全部 8 节课：世界观 + 工具箱 + 环境冒烟	讲师、助教
17-D2逐节教案.md	Day 2 全部 6 节课：定边界（范围、假设、验收标准）	讲师、助教
18-D3逐节教案.md	Day 3 全部 6 节课：接数据（先看再装）	讲师、助教
19-D4逐节教案.md	Day 4 全部 6 节课：造语料（把矿石炼成金属）	讲师、助教
20-D5逐节教案.md	Day 5 全部 6 节课：验证与评估（用证据说话）	讲师、助教
21-D6逐节教案.md	Day 6 全部 6 节课：运维化（让东西稳得住）	讲师、助教
22-D7逐节教案.md	Day 7 全部 6 节课：交接与沉淀（交得出去，带得走）	讲师、助教
23-D8逐节教案.md	Day 8 全部 5 节课：变现日（把 7 件产出换成职业资产）	讲师、助教

运营

文档	内容	主要读者
08-运营手册.md	招生 → 开营 → 日常 → 结营 → 复训全流程、社群 SOP、激励、FAQ	运营、班主任
09-运营指标与复盘.md	北极星、漏斗、健康度指标、预警线、周报/期报模板	运营负责人
13-GTM页面与竞品对比.md	可直接粘贴的招生页 + 竞品横向对比（含来源与查证日期）+ 优势劣势诚实评估 + 招生 FAQ + 发布前合规自查	运营、招生、课程负责人
15-公信力与结果度量.md	证书边界与编号规则、第三方认证路径、对外五项结果指标与发布纪律、公信力资产待办	课程负责人、运营、市场

变现与支撑

文档	内容	主要读者
10-变现路径与结营包.md	"变现"三层定义、作品集装配、简历/汇报/面试题库、求职包与内推池规则、结营包	学员、就业辅导
14-课后纵深与影子项目.md	结营后 90 天纵深学习路线、影子项目（形态 D）准入与数据合规、复训与进阶	学员、运营、课程负责人
11-工具与环境准备.md	环境安装、冒烟测试、无 key 降级路径、故障排查、数据合规	全体
12-附录-术语表与模板库.md	中英术语表 + 全部可复制模板 + 概念→命令映射	全体
en/README.md	English quickstart（不是课文翻译）：语言策略、8 天弧线、零 key 上手命令、诚实边界、L0–L3 档位	英文读者、对接人

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6. 怎么用这套文档

• 要开一期训练营：先读 00 + 01 定世界观与目标 → 04 排期与建群 → 05 备课 → 08/09 开运营看板 → 开营。
• 企业内训（只有 3 天）：读 04 的「压缩排期」一节，把 Day1+Day2+Day5 保留，其余转为自学任务；00 的 §1/§2 作为学员课前读物留作业。
• 自己学（无教练）：11 装环境 → 00 先建立世界观（§0 有 20/40 分钟两种读法）→ 06 按每日任务卡做（素材取自 07 案例库、模板复制 12）→ 用 03 的门禁表给自己判分 → 10 装配作品集。 自学版没有助教复核，请务必自己补两件事：① 每件产出找一位同学或 AI 助手做"第三方复核"（03 §4.1 优秀档要求）；② D5 的坏例子复盘不要跳——那是全课最值钱的一步。
• 课程迭代：每期结束按 09 的期报模板复盘，改进项写回 02/05/08，形成课程自己的"飞轮"。

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7. 设计依据（一句话版）

• FDE 方法论 / 历史 / 原理：见 00-FDE方法论历史与原理.md——Palantir 与 Ontology 的来路、范式转移与三道成本门槛、80/95/99 与前线学习机制、Echo·Delta 与双向蒸馏；末尾附来源清单与引用纪律（每个市场数字都带来源与日期，源间冲突以 ⚠ 标注不擅自定论）。
• FDE 最佳实践：源自本仓库 docs/fde_sop_full.md（4 区 18 阶段、10 门禁、12 反模式）与 docs/fde_playbook.md（现场 72 小时手册）。
• 课程设计最佳实践：逆向设计（先定证据再定教法）、Bloom 认知层级、认知负荷控制（每天 ≤3 个新概念）、Kolb 体验学习循环（演示 → 复盘 → 讲解 → 动手）、刻意练习与间隔重复、同伴互评。详见 01-课程设计说明书.md 第 5 节。

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8. 版本与维护

项	说明
课程版本	Level 1 · v1.0（设计稿）
文档数	25 份（00 知识底稿 + 01–15 主线 + 16–23 逐节教案 + 本 README；en/README.md 为英文快速入门，另计）
配套工具	fde-scope，命令以仓库根 README.md 为准
案例数据	全部虚构（茶语万象 / 迅捷出行 / 南湾汽车等），与真实公司无关，仅作演示
更新触发	fde-scope 的 18 阶段 / 10 门禁发生变更时，同步更新 01 的映射表与 02 的大纲

这是全课程的知识底稿，回答三个"为什么"： 历史（FDE 从哪来）· 原理（为什么是现在）· 方法论（到底怎么做）。

其余 13 份文档讲的是"怎么教、怎么交、怎么运营"；本文件是它们的共同地基。 读完它，你在客户现场才有判断力——否则只是照着流程做动作。

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0. 怎么用这份文档

你是	读哪里	花多久
学员 · 开营前	§1.0 速通版 + §7 一页纸总结	20 min
学员 · D1 之前	§1 历史 + §2 原理（跳过 §3 细节）	40 min
讲师 / 教研	全读，§3 与 docs/fde_sop_full.md 一起备课	90 min
面试 / 客户现场	§5 常见追问	30 min

阅读纪律（全课通用）：本文件出现的市场数据、薪资、公司事件一律标注来源与查证时间； 带 ⚠ 的条目表示两个来源有出入，对外引用前必须自己再核一次。 这不是谨慎过头——是 FDE 的第一条职业习惯：数字要能追到源头（10 §8 查证纪律）。

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1. 历史：FDE 从哪来

1.0 速通版（30 秒）

FDE 不是 2024 年新发明的岗位，它 2003 年就在 Palantir 存在了。为什么 20 年后突然爆火？

一句话：AI 让"到客户现场边做边学"这件事，第一次变得划算。

三个关键节点：

1. 2003 —— Palantir 创立，工程师被派进 CIA / 五角大楼现场 → FDE 诞生
2. 2023 —— 大模型能力起来，但企业落地率极低 → 缺口出现
3. 2024–2026 —— OpenAI / Anthropic / 咨询巨头全部组建部署团队 → 岗位爆发

下面把这三步展开。

1.1 FDE 的三位前身（为什么这个角色必然出现）

在 FDE 这个词出现之前，"到客户现场把技术变成结果"这件事， 已经被三种角色各自干了一部分：

前身	干什么	缺什么
解决方案架构师 / 售前	讲清方案能不能做	讲完就走，不负责跑起来
实施 / 交付工程师	把成熟产品装起来	只能"配方化"交付，产品不成熟就抓瞎
驻场外包 / 咨询顾问	客户要什么做什么	经验留在个人脑子里，不回产品

FDE = 三者的合体 + 一个新东西：把现场经验回流成产品能力。 少掉最后这一块，FDE 就退化成"更贵的外包"（§2.6 会展开）。

类比：售前是"试驾员"，实施是"装车工"，外包是"代驾"。 FDE 是跟车队跑完整个赛季的随队工程师——既要开得动， 又要把每一站的数据带回工厂改车。

1.2 起源：Palantir（2003–）

• Palantir 2003 年成立，早期把工程师直接派进 CIA / FBI / 五角大楼现场
• 解决的问题：政府客户的数据散落在几十个系统里，决策靠人肉拼图
• 因为客户环境高度保密，做不到"把需求带回去再开发"——只能把人派进去
• 结果：FDE 模式帮 Palantir 拿下政府客户，并成为它 20 年的组织基因

Palantir 的产品线是三层叠起来长出来的。理解这三层，就理解了 FDE 的技术底座：

产品	定位	谁在用	FDE 在这里做什么
Gotham	情报与安全分析平台	军方、情报机构、执法部门	最早的 FDE 团队在此诞生：需安全许可、进保密环境，做目标追踪、关系分析、态势感知
Foundry	企业数据操作系统	商业企业、政府民用部门	FDE 的主战场：把企业异构数据映射为 Ontology，在客户现场建模、搭应用、做集成
AIP	AI 能力层（2023 推出）	叠加在 Gotham / Foundry 之上	让大模型通过 Ontology 理解业务，而不是裸读数据库；FDE 在 Bootcamp 里用 AIP 快速搭原型

（来源：腾讯研究院《FDE 模式行业观察与实践》第 03 章 §3.1，查证于 2026-09）

一个反直觉的事实：Palantir 2025 财年毛利率约 82%，已接近纯软件公司水平， 远高于传统咨询公司 30%–40% 的区间（来源同上）。 —— 这说明"重交付"和"高毛利"可以同时成立，前提就是 §2.6 讲的前线学习机制。

1.3 Ontology：Palantir 真正的护城河

这一节是全文最值钱的一页。如果只能记住一个技术概念，记 Ontology。

问题：Palantir 早期给每个情报客户建数据库，都是"给'人'建一张表、给'资金'建一张表"。 每换一个客户，就要从零重建一遍。 这生意做不大。

解法：把抽象层级拉高。底层只保留四类原语——

对象 objects  ·  属性 properties  ·  媒体 media  ·  对象之间的链接 links

四类原语搭出来的东西，就是这个行业的统一业务语言。

白话理解"本体（Ontology）"：

它不是数据库，也不是知识图谱的炫技版。 它是把"这个行业里到底有哪些东西、它们怎么互相牵扯、能对它们做什么" 写成一份机器能读的字典。

例：金融行业有「账户 / 客户 / 交易 / 授信 / 审批 / 风险事件」； 教育行业有「学生 / 课程 / 作业 / 教案 / 评价 / 教务流程」。

Ontology 分三层，这个分法直接解释了**"为什么 AI 需要它"**：

层	回答的问题	装什么
语义层 Semantic	世界里有什么	核心业务对象和属性、实体定义、属性 schema、元数据映射
动势层 Kinetic	可以做什么	Action 定义、权限模型、审批流程、函数
动态层 Dynamic	正在发生什么	实时数据管道、事件流、状态机

关键结论：

没有这层语义抽象，AI 只能停留在问答和摘要；有了它，AI 才有可能进入流程执行。

这也是 FDE 现场的通用武器——不管客户用的是 Palantir 还是别的平台， "先把业务对象讲清楚"这一步永远绕不过去。 （本仓库对应命令：fde-scope ontology，见 12 §3）

一个耐人寻味的组织细节：Bob McGrew（前 Palantir 高管、前 OpenAI 首席研究官）回忆， Palantir 很长时间不招产品经理（来源同上）。 —— 因为"产品定义"这件事，是由在现场的 FDE直接从客户那里学回来的。

1.4 2024–2026：从一个小众岗位到行业标配

时间	事件	意义	来源
2003	Palantir 成立，FDE 模式诞生	起点	Palantir 官方 / fde-research.md
2023	AIP 推出，AI 能力层叠加到 Ontology 上	技术上准备好	腾讯研究院报告 Ch.03
2024-04	全球 FDE 职位约 600+ 条	基线	fde-research.md §2.2
2025-04	全球 FDE 职位约 6000+ 条（10 倍增长）	拐点	fde-research.md §2.2
2025-04 → 2026-04	Indeed 平台从 643 条 → 5330 条，年增 >700%；a16z 观察增幅 800%–1000%	爆发	腾讯研究院报告 Ch.01 §1.5
⚠ 2025-09 或 2026-05	OpenAI Deployment Company 成立	里程碑（两来源日期不一致，见 §1.6）	fde-research.md / 腾讯研究院报告
2026-01	Anthropic 与高盛 / 黑石合作，组建部署团队	金融 FDE	fde-research.md §2.2
2026-01	Accenture + Microsoft 成立 FDE 实践	咨询 + 科技巨头入局	fde-research.md §2.2
2026	国内 FDE 招聘增长 42 倍	中国市场爆发	fde-research.md §2.2

几个比数字更有信息量的观察（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.5）：

• YC 旗下创业公司中已有上百家招聘 FDE，三年前这一数字几乎为零。
• 采用 FDE 模式的 AI 公司，前 18 个月 ARR 增速平均比同行快 3 倍， 但客户成功团队规模只有同行的三分之一。 → 这说明 FDE 不是在堆人，是在换组织形态。
• OpenAI 官方对 FDE 的定位：

  "FDE 的工作不是单纯接入模型，而是与业务领导者、运营人员和一线团队一起 识别 AI 的高价值场景，围绕 AI 重构组织基础设施和关键工作流， 并把收益转化为可持续运行的系统。"

三种组织路径（没有标准答案，看公司阶段）：

路径	优势	代价
内部团队型	产品反馈链短，客户经验更容易进入平台	扩张慢，依赖高密度人才培养
生态放大型	覆盖广，适合中腰部客户复制	伙伴质量参差，交付标准不统一
独立实体型	起量快，便于整合资本和咨询渠道	现场问题可能难以回流母公司研发

（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.5）

给学员的读法：你大概率是从"内部团队型"的一线进去的。 记住你在这张表里的位置——你每天的现场工作，都在决定公司走哪条路。

1.5 中国市场的三个特殊性（必须知道，否则会照搬错经验）

① 我们缺的不是 FDE 的前身，缺的是"闭环"

云厂商的解决方案架构师、交付工程师，以及 AI 创业公司里的 AI 售前、 AI 应用工程师、行业落地工程师——这些角色国内早就有，职能高度相似。 差异在于：较少形成"现场经验反哺产品和平台"的闭环（即 §2.6 的第三步）。

→ 所以国内做 FDE，第一步是把闭环补上，不是把岗位名字改掉。

② 美国是"加装大脑"，中国是"对话驱动"

美国的 ERP / CRM / ITSM 沉淀得比较完善，AI 更像"在一台精密机器上加装智能大脑"。 中国的很多企业更像"对话驱动"：需求常以非结构化方式提出，协作依赖即时沟通， 决策链条高度依赖关键负责人——

流程常常不写在系统里，而写在默契和人情里。

（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.6）

这听起来像劣势，其实是跳级机会：

过去的软件要求客户先填表、画流程、配规则； AI 的入口是自然语言——很多客户未必能先把流程画清楚再上系统， 反而更适合在 FDE 陪跑下**"一边跑、一边修路"**。

③ 经济性约束是真实的

硅谷的高价值客户可以支撑六到七位数美元的年合同； 国内大量项目仍在十万到百万人民币量级。 → 所以中国 FDE 必须解决两个问题： 一是用 AI 和平台能力压低交付成本；二是用 Skill、连接器、行业模板和伙伴生态提高复用率。

（来源同上）

这段话是对学员最实用的一句。 它解释了为什么本课程反复强调 "沉淀技能卡""交接包""留痕"——不是为了好看， 是为了让单个人的现场经验变成可复用的资产， 否则国内的项目经济性根本撑不住。

1.6 ⚠ 事实核查待办（对外引用前必读）

本文件有两处来源冲突，已如实标出，不装作只有一个答案：

冲突项	来源 A	来源 B	建议
OpenAI Deployment Company 成立时间	fde-research.md 记为 2025-09	腾讯研究院报告 Ch.01 §1.5 记为 2026 年 5 月，并提到拟收购 Tomoro、约 150 名 FDE 与部署专家，且称 Anthropic 同日宣布组建部署团队	对外引用前自行复核（建议以 OpenAI 官网新闻页为准）；课程内部表述统一用"2025–2026 年间"
Indeed 招聘数量口径	fde-research.md：2024-04 约 600+ → 2025-04 约 6000+	腾讯研究院报告：2025-04 为 643 条 → 2026-04 为 5330 条	两者时点不同、并不矛盾；引用时必须同时给出时点，禁止只说"增长 10 倍"

薪资参考（2026 北京，BOSS 直聘 / 京津冀大数据中心口径，来源 fde-research.md §2.3）：

岗位	月薪
AI FDE	40–70K
资深 FDE	70–100K
FDE 团队 Lead	100K+
OpenAI 风格 FDE（美国）	100K+ 美元 / 年

⚠ 不得当作承诺或预期（01 §9 第 3 条）： 薪资受城市、公司、年限、面试表现影响极大。课程只要求你知道"这个岗位在涨"， 不要求你相信"你一定能拿到这个数"。

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2. 原理：为什么是现在

历史回答了"从哪来"；原理回答的是**"为什么 2023 年之后这件事突然成立"**。 理解了原理，你在客户现场才有判断力。

2.1 范式转移：从"卖席位"到"持续使用"

传统 SaaS 的生意逻辑：产品标准化 + 规模化扩张，边际成本趋近于零。 这套逻辑非常适合 CRM / HR / 财务 / 协同办公。 但它覆盖不了"非标、跨系统、强流程、强组织约束"的工作。

AI Agent 时代，客户要的东西变了：

企业要的不是一个模型，也不是一个通用 API，而是一个能把事情做完的流程。 这个流程涉及：数据接入、权限体系、流程适配、合规审计、异常处理、人工兜底。

结果是商业模式的位移：平台收入从"卖席位"转向"持续使用"—— 本质上是在放大客户生命周期价值（LTV）。 （来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.1）

给学员的翻译：SaaS 卖的是"座位数"，Agent 卖的是"这个流程跑得怎么样"。 座位数在合同签完就确定了；流程跑得好不好，要有人持续盯着—— 那个人就是 FDE。

2.2 三道成本门槛：AI 降低了哪三道

这是"为什么是现在"的核心答案。

过去，"到客户现场做重交付"这件事只有少数公司能承担，因为有三道成本门槛：

#	门槛	过去为什么贵	AI 降低了什么
1	行业知识蒸馏	要把老师傅脑子里的隐性经验写成规则，靠人访谈、人整理，慢且贵	大模型能从文档、对话、工单里快速抽取行业知识，蒸馏成本大幅下降
2	定制开发	每个客户都要从零写代码、搭系统	AI coding 让原型与定制的边际成本显著下降
3	复合型人才供给	同时懂业务 + 懂技术 + 懂交付的人极少，培养周期以年计	AI 把"技术侧"的门槛拉低，让更多有业务感的人能上手

一句话记住：

AI 同时降低了这三道门槛，使过去只有少数公司能够承担的重交付模式， 开始具备更广泛的商业可行性。

（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 开篇）

重要提醒：门槛降低 ≠ 门槛消失。 第 3 条最容易误读——AI 降低了 Delta（做出来）的门槛， 但没有降低 Echo（想清楚做什么）的门槛。详见 §2.6。

2.3 机制链条：五步推演

把上面的结论串成一条因果链，这就是整个 FDE 现象的完整机制：

需求异质化 + 效果不确定
        ↓
必须做可运行 Demo 来验证
        ↓
售前必须具备交付能力（前置）
        ↓
AI 降低了原型与定制成本
        ↓
FDE 成为更可行的组织形态

逐句解释：

1. 需求异质化 + 效果不确定 —— 每个客户的流程都不一样， 而且没人能保证 AI 在这个场景下一定有效。
2. 必须做可运行 Demo 来验证 —— 既然说不清，就只能做出来看。
3. 售前必须具备交付能力 —— 如果 Demo 要在签单前做出来， 那么"售前"就不能只会讲 PPT：售前与交付的边界被打穿了。
4. AI 降低了原型与定制成本 —— 否则第 3 步在经济上不成立 （先免费干一遍，谁也扛不住）。
5. FDE 成为更可行的组织形态 —— 把"能做 Demo 的人"和"能交付的人" 合并成同一个角色。

一条必须记住的纪律（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.2）：

Demo 的意义不是替代生产系统，而是提前暴露风险。 健康的 FDE 模式不是把 Demo 当成结束， 而是把 Demo 当成进入生产验证和经验积累的起点。

→ 这正是课程 D5 批判 Demo-Debt 的原理依据（fde_sop_full.md 反模式 #4）。

2.4 80 / 95 / 99 规律：FDE 的战场在哪里

企业级 AI 落地有一条"80/95/99 规律"：

阶段	需要什么	难度感受
0 → 80%	通用大模型 + 简单 Prompt	很容易——有经验的工程师一天就能搭出"挺好用"的原型
80% → 95%	大量 Prompt 优化、规则补充、数据标注、测试集构建	难——模型在特定场景出错、行业术语理解不准、边界情况处理不了
95% → 99%	FDE + 专用平台 + 上万级真实对话数据	非常难——1% 的错误也可能造成严重后果（品牌事故 / 合规风险）；且 AI 测试不同于传统软件测试，常常"改好 A 又坏 B"

所以：

FDE 不是做从 0 到 80% 的活，而是做从 80% 到 99% 的活。

这就是为什么"会用 AI 工具"和"能做 FDE"差距巨大。 会搭 Demo 的人很多（0→80）；能把 Demo 变成生产线上稳定系统的人很少（80→99）。

为什么上限是 99%，不是 100%？ 三条理由：

1. LLM 是概率系统——数学上不存在 100% 保证；
2. 从 99% 推到 99.9%，边际成本指数级增长、边际收益递减；
3. 高风险场景那 1% 不应该让 AI 覆盖，而应通过人工审核和回滚机制兜底。

（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.3）

这是全文最漂亮的一句话，建议背下来：

99% 不是技术妥协，而是工程经济学的最优解： AI 覆盖可规模化的 99%，人工守住不可自动化的 1%。

现场应用：客户说"我要全自动、不出错"时，用这句话回应—— 然后带他一起设计那 1% 的人工兜底流程 （这正是课程 D6 的 Runbook，与反模式 #11 No HITL 对应）。

AI 落地的三个阶段（决定你在客户面前该讲什么）：

阶段	内容	时间尺度
1. 个人提效	一线员工用 AI 提高个人产出	以年为单位
2. 组织转型	打破"人肉 API"式中间层，重排流程与责任	以年为单位
3. 业务重构	把行业隐性知识沉淀为本体，重构业务本身	以年为单位

一个关键判断：

FDE 不是一个新增岗位，而是所有面向客户角色的能力升维。 售前、架构师、客户成功，都在向 FDE 靠拢。

2.5 能力-采用剪刀差：缺口到底卡在哪

两个数字（来源：腾讯研究院报告 Ch.01 §1.4）：

• 超过 70% 的企业已在至少一个职能中尝试生成式 AI；
• 超过 60% 仍停留在试点或实验阶段。

60% 停留在试点，意味着绝大多数企业的 AI 项目没有走到生产。 而 AI 能力本身还在快速上涨——两条线之间的开口，就是"剪刀差"。

瓶颈不在模型能力，也不在工具，而在人：

真正卡住的是最后 20% 的生产化工程。 产品瓶颈正在从"工具"转移到"人"。 FDE 的核心价值也随之变化：不是单纯帮客户搭系统，而是帮客户想清楚 做什么、为什么做、做到什么程度，以及做完之后如何持续产生业务结果。

这就是本课程"三律"第一律"先成功标准后代码"的出处（D1 M3）。 它也是 §2.2 那句话的证据：AI 降低了 Delta 的门槛，没降低 Echo 的门槛。

2.6 前线学习机制：FDE 的"发动机"

这是全文最重要的一节。 前面讲的是"为什么有机会"，这一节讲的是**"凭什么能持续赚钱"**。

① 根本矛盾（所有 ToB 重交付模式共同的死结）

现场做得越深，对个人经验的依赖越重；规模越大，利润越薄。

这就是"外包"这门生意永远做不大的原因。 FDE 之所以被单独拎出来讨论，是因为它试图在交付的同时完成学习—— 把一次客户项目中暴露的行业知识、系统接口和流程规则， 沉淀为可复用的平台能力。

这个转化如果成立，重交付就有可能跑出规模经济； 如果不成立，FDE 最终只是换了个名字的外包。

② 名字造成的误导

FDE 很容易被误解成"更高级的驻场外包"或"更懂 AI 的实施工程师"。

• "前线"：关键不是物理位置，而是进入客户真实业务问题的一线；
• "部署"：关键不是安装系统，而是把模型、数据、流程、权限、 组织责任和业务指标，部署成可持续运行的结果。

③ 学习闭环三步（缺一不可）

① 重新定义客户问题   →   ② 交付为可验证结果   →   ③ 把现场经验带回来
   把客户"说出来的需求"      接听率、转化率、          行业里反复出现的流程、接口、
   翻译成真正值得做的        处理时长或人效           测试方法和合规要求，
   业务问题                  确实改善                 沉淀为可复用的平台能力

⚠ 缺少第三步，FDE 就会退化为高端外包。 这三步就是本课程 8 件产出的设计骨架—— D7 的技能卡与交接包，对应的正是第三步。

一个可操作的判断标准（现场很好用）：

客户能被培训后自助完成的部分，不应长期依赖 FDE； 真正需要 FDE 的，是三种复杂度交织在一起、且最终可以沉淀为产品的场景。

④ Echo 与 Delta：两种跨边界能力

角色	管什么	核心问题	干什么
Echo	该做什么（输入侧）	理解客户业务：钱从哪里来、流程卡在哪里、AI 从哪个环节撬动价值	"客户要求的是一个功能，但真正需要的是重构某个流程；客户想买的是一个工具，但真正缺的是一套用起来的组织机制"
Delta	怎么做出来（执行侧）	快速建原型、接系统、调模型	AI coding 降低了 Delta 的技术门槛，但没有消除对工程判断的要求——粗糙原型可以，但不能没有质量底线；快速迭代可以，但不能忽视安全、权限和审计

关键组织结论：

Echo 与 Delta 不一定是两个岗位，而是两种角色。 发现回流贡献多的人逐渐承担 Echo，专注客户交付的人承担 Delta， 两者应获得不同的考核标准和激励方式。

对你的意义：不管你在哪个岗位，先有意识地问自己"我今天是 Echo 还是 Delta"。 只做 Delta，你会被 AI 持续压缩；能承担 Echo，你才有定价权。

⑤ 双向蒸馏：经验怎么变成资产

蒸馏有两个方向，很多人只知道第一个：

蒸馏方向	蒸馏对象	形成资产
面向客户（第一层）	员工经验、流程规则、隐性知识	知识库、工作流、SOP、业务应用
面向厂商（第二层）	行业场景、系统接口、测试方法、失败案例	Skill、模板、测试集、产品能力

载体是什么？就是 §1.3 讲的 Ontology（本体层）：

实体、关系、属性，本质上就是结构化的业务知识图谱。 它把不同客户的字段名、编码、流程表达翻译成统一的业务语言。 从一个客户总结出来的本体，有机会复制到同行业另一个客户—— 不是把客户数据拿去训练模型，而是把行业知识沉淀成可复用抽象。 这些概念不属于任何一家企业，而属于共同的业务领域。

⑥ 延迟收益与规模效应（这套模式的"财务原理"）

延迟收益：

沉淀本体的投入不会在当期项目中回收。第一个项目甚至前几个项目， 成本会比纯项目制交付更高。

规模效应：

做完一家标杆企业后，其他几十家甚至上百家类似企业可以复用同一套本体， 交付成本显著下降。 一个典型垂直领域里，七到八个客户做下来，本体基本趋向稳定， 后续更新幅度显著减小。

两条叠加：

FDE 模式本质上是一种先投入后回收的商业逻辑。 它不适合所有场景——如果一个领域只有一两个客户， 本体沉淀的性价比就不高。

现场判断：客户问"你们为什么贵"，如果这个领域值得深耕， 正确答案不是打折，而是告诉他这笔钱买了两样东西： 这个项目的交付 + 属于他这个行业的知识资产。

⑦ 试金石：四级判据（一句话判断你是不是真 FDE）

只留给客户一个系统               →  外包
带回一些经验但无法复用           →  项目制交付
沉淀为 Skill / 模板 / 产品能力   →  FDE
沉淀后显著降低下个客户成本       →  可规模化 FDE

三个前提条件（缺一不可）：

1. 客户是否值得深耕——需求真实 + 业务参与
2. 项目能否沉淀资产——流程有共性 + 数据可复制
3. 公司有没有机制复用——头部经验能传递到中腰部

三项都不满足就是高端外包，三项都满足才可能成为"行业知识的蒸馏机器"。

两个辅助自检问题（季度问一次）：

• 产品边界每个季度是否在向产品侧移动？
• 成熟客户的现场投入是否持续下降？

Bob McGrew 的度量原则（背下来，面试也常问）：

如果第一个客户需要 10 个人-月，第十个同类客户仍然需要 10 个人-月， 模式就没有跑通。

⑧ 知识沉淀的载体怎么变：从知识图谱到 Skill

载体	优势	问题
知识图谱 / 本体	结构化强	构建维护成本极高
工作流编排	降低门槛	仍需较强技术能力
Multi-Agent	协作能力强	系统设计和调试复杂
Skill + 连接器（当前更值得关注）	轻、可组合、贴近工程实践	需要平台与流程配套

三者的分工：

本体解决"业务对象如何被理解"， Skill 解决"能力如何被复用"， 连接器解决"系统如何被操作"。 —— 分别对应知识沉淀、能力沉淀和系统连接沉淀。

产品厚度决定 FDE 的形态：

产品越薄，FDE 越像全能救火队；产品行业属性越厚，Skill 越成熟， 越多事情能沉淀进产品，FDE 的长期驻场属性也会随之减弱。

这就是本课程 D7"技能卡"与 fde-scope skill 命令的原理依据。 你写的那一张技能卡，就是"能力沉淀"最小可用的一个单位。

⑨ 一条必须知道的警示

AI 生成的结果可能 98% 是正确的，但要找出那 2% 的错误，人必须读完 100%。 不能给管理者形成"AI 来了，本体建模成本很低了"的错觉。 —— 这也是 Echo 团队成本不可回避的原因。

本节的结论（全文最重要的一句）：

AI 会让 Delta 变便宜，却不会自动让组织更懂客户。 谁能系统性培养 Echo，谁才更可能把这套模式做成规模化商业。

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3. 方法论：FDE 怎么做

本节是目录级导航。完整方法论见本仓库 docs/fde_sop_full.md（4 区 18 阶段 + 10 门禁 + 12 反模式） 与 docs/fde_playbook.md（现场 72 小时）。 课程只做"小白可执行"的裁剪，映射见 01 §6.2。

3.1 主方法论：4 区 18 阶段

一句话：把"到客户现场做交付"从口号， 变成可执行、可被门禁拦截的工程化流程。

Zone A · 定边界        ①qualification ②site-survey ③stakeholder-map ④success-criteria
Zone B · 造出来        ⑤connect ⑥corpus ⑦prototype-on-real-data ⑧validate ⑨deploy ⑩eval
                       （课程拆成三天：接数据 → 造语料 → 验证评估）
Zone C · 稳得住        ⑪slo-sla ⑫runbook ⑬monitoring-drift ⑭change-mgmt-training ⑮flywheel→productization
Zone D · 交得出去      ⑯ops-handoff ⑰knowledge-transfer ⑱disengage

为什么不是"5 步走完"：

网上流行的 5 步模型（connect → corpus → deploy → eval → flywheel） 只覆盖 Zone B，约占真实项目的一半。 Zone A（4 阶段）、Zone C（5 阶段）、Zone D（3 阶段）是它完全缺失、 却决定项目成败的部分。 —— 这几块缺失，正好对应 §2.4 里"卡在试点"的那 60%。

每个区的"离开证据"（本课程按这个逻辑设 8 件产出）：

Zone	离开时必须留下	课程产出
A · 定边界	可度量的成功标准 + 双发起人	产出 2 客户委托单
B · 造出来	真实数据上的原型 + 评估 + bad case	产出 3 / 4 / 5
C · 稳得住	SLO + Runbook + 值班安排	产出 6
D · 交得出去	交接包 + 知识转移 + 退场时间盒	产出 7

3.2 时间盒：抗"无限 Pilot"的三个数字

数字	含义	防的是什么
≤14 天	集成	拖成半年还没接上数据
≤90 天	上线	Demo 之后无限打磨，永不生产
≤120 天	交接	无限 Pilot，FDE 变成永久驻场

（来源：perspective.ai《FDE Founder Playbook 2026》，经 fde_sop_full.md 转引） → 课程 D2 的委托单必须写时间盒；D7 的退场计划必须写终止条件。

3.3 门禁：为什么清单会烂，门禁不会

	清单 Checklist	门禁 Gate
谁来判	自己勾	系统 / 流程判（可执行、可复现、留痕）
不通过会怎样	打个折继续走	挡住，进不了下一阶段
记录	无	留痕（含强制放行）

"门禁是工程，不是清单。" —— fde_sop_full.md

本课程有两套门禁，别搞混（详见 03）：

系统	数量	谁判	用在哪
课程门禁 G0–G8	9 道	讲师 / 助教	每天的教学进度
工具门禁	10 道	程序判（fde-scope）	真实项目的阶段推进

3.4 十二反模式：FDE 现场的高压线

完整解释见 docs/fde_sop_full.md。 课程的 D2–D7 每天重点警示 1–2 个。

#	反模式	一句话
1	Consulting Trap	FDE 漂成定制咨询，饿死平台
2	Snowflake-Per-Customer	每客户一套，单位经济腐烂
3	Hero Engineer	单人英雄主义，知识孤岛
4	Demo-Debt Spiral	Demo 演的平台做不到
5	Sponsor Collapse	唯一发起人离职即死
6	Burnout Death Spiral	高级 IC 先走
7	Probabilistic Degradation	无飞轮，线上退化无人知
8	Infinite Pilots	没人定义 done，飘过 180 天
9	Data Quality Surprises	假设数据已集中、已干净
10	Scope Creep	无时间盒 SLA
11	No HITL	缺人机协作
12	Safety Incidents	工业现场未经功能安全验证

原理对照（把反模式和 §2 的"为什么"连起来）： #1 / #2 对应 §2.6 的"缺少第三步就退化为外包"； #8 / #10 对应 §3.2 的时间盒； #9 对应 §2.4 的"最后 20%"； #11 对应 §2.4 的"人工守住那 1%"。

3.5 现场打法：72 小时

到客户现场的前 72 小时做什么，见 docs/fde_playbook.md：

时间	动作
Day 1 上午	接入数据：先看后装（schema 探测 + PII 候选 + 类别分布）
Day 1 下午	锻造语料：清洗 → 质量门 → 覆盖度 → 补盲合成 → 出报告
Day 2	部署 Agent（三层隔离）+ 评估（用数据说话）
持续	飞轮：人工覆盖 → 高价值样本 → 周度增量调优

课程把这 72 小时压缩成 D3–D5 三天：动作一个不少，深度按小白裁。

3.6 能力模型：40 / 30 / 30

能力	占比	内容
工程能力	40%	全栈开发、部署、调试、运维
业务能力	30%	理解客户业务、拆解需求、定义成功
解决方案能力	30%	架构设计、技术选型、风险控制

（来源：docs/fde-research.md §3.1）

读法：40% 是入场券（Level 1 给你工程侧的起步 + 业务意识的种子）， 后面 60% 才是区分水平的地方——而其中一大半（Echo 相关）只能在做中学。

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4. 与本课程的对应关系（讲师 / 学员速查）

本文件的节	课程里在哪讲	用什么形式
§1.0 速通版 / §1.2 起源	D1 M1 世界观	讲师 15 分钟串讲 + 时间线图
§1.5 中国特殊性	D1 M1 结尾	讲 3 个小故事（不是讲报告）
§2.2 三道门槛	D1 M2	一句话带过，不展开
§2.4 80/95/99	D1 M3 三律（"先成功标准后代码"的出处）	正式讲，画阶梯图
§2.5 剪刀差	D1 M3	只用一个数字（60% 停在试点）
§2.6 前线学习机制	D7 交接与沉淀（技能卡那一节）	只讲 ③⑤⑦ 三个子节
§3.1 4 区 18 阶段	D1 M2 交付地铁图	主内容，讲成 4 条地铁线
§3.3 门禁	D1 M2 + 全程	核心概念（只讲 1 遍会忘，每天重复）
§3.4 十二反模式	D2–D7 每天警示 1–2 个	分散讲，不集中灌
§3.5 72 小时	D3–D5 的实际操作	变成三天的手把手

认知负荷红线提醒（01 §5 原则 3）：

D1 全天只允许出现 3 个新概念（交付链路 / 门禁 / 真实数据）。 本文件的 §1.4 时间线、§2.6 全部子节、§3.4 全部反模式，都不在 D1 讲—— 它们是讲师的备课底料、学员的课后读物。

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5. 常见追问（面试 / 客户现场都用得上）

追问	回答要点（一句话）
FDE 是不是就是高级外包？	区别在第三步：外包把系统留下就走，FDE 还要把经验带回来变成可复用资产（§2.6 ③）
FDE 和售前有什么区别？	售前讲方案，FDE 在签单前就要让方案跑起来（§2.3）
为什么现在才火？	AI 同时降低了行业知识蒸馏、定制开发、复合型人才供给三道成本门槛（§2.2）
大模型这么强，还要人干什么？	0→80% 很容易，80→99% 才是战场；而且最后 1% 必须人工兜底（§2.4）
FDE 会被 AI 替代吗？	Delta 部分会被持续压缩；Echo 部分（判断该做什么）不会（§2.6 ④⑨）
怎么衡量一个 FDE 模式跑通没有？	第一个客户 10 个人-月，第十个同类客户还要 10 个人-月，就是没跑通（§2.6 ⑦）
国内做 FDE 和美国有什么不同？	国内流程写在默契和人情里 → 更适合"一边跑一边修路"，但经济性约束更强（§1.5）
Palantir 凭什么毛利 82%？	靠 Ontology 沉淀行业知识，服务同类客户的成本逐次下降（§1.2 / §2.6 ⑥）

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6. 来源清单与引用纪律

本文件的知识来源（全部可追）：

来源	用在本文件的哪部分	性质
docs/fde-research.md	§1.2 起源、§1.4 时间线、§1.6 薪资、§3.6 能力模型	本仓库内部研究稿
docs/fde_sop_full.md	§3.1 4 区 18 阶段、§3.2 时间盒、§3.3 门禁、§3.4 反模式	本仓库方法论核心
docs/fde_playbook.md	§3.5 现场 72 小时	本仓库现场手册
腾讯研究院《FDE 模式行业观察与实践》	§1.2 Palantir 三层产品与 82% 毛利、§1.3 Ontology、§1.4 招聘数据与组织路径、§1.5 中国市场、整个 §2 原理	外部行业报告（查证于 2026-09）
perspective.ai《FDE Founder Playbook 2026》	§3.2 时间盒数字	外部（经 fde_sop_full.md 转引）

引用纪律（与 01 §9、10 §8 同源）：

1. 市场数据必须带来源与日期——本文件已逐条标注，引用时不得剥掉。
2. ⚠ 标记的条目（§1.6）对外引用前必须自行复核。
3. 不承诺就业与收入；薪资数据只是市场观察，不是预期。
4. 本文件提到的第三方产品与公司，仅作行业事实引用，不构成推荐或背书。
5. 外部报告的观点（尤其 §2 原理部分）属于该报告作者的判断，本课程做了转述与课程化重构； 引用时请注明"转引自腾讯研究院报告"，不要伪装成本课程的原创结论。

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7. 一页纸总结（贴在显示器旁）

FDE 是什么   把 AI 从"演示"变成"生产线上跑得稳的结果"的人

历史          2003 Palantir → 2023 AIP → 2024~26 爆发（全球岗位 10 倍+，国内 42 倍）
              中国不一样：流程写在默契里 → 一边跑、一边修路

原理          三道门槛降了（行业知识蒸馏 / 定制开发 / 人才供给）
              战场在 80%→99%，不是 0→80%
              99% 是工程经济学最优解：AI 覆盖 99%，人守 1%
              缺口卡在"人"：70% 在尝试，60% 停在试点
              Echo 决定做什么，Delta 做出来；AI 让 Delta 变便宜
              三步闭环：重定义问题 → 交付可验证结果 → 经验带回来
              缺第三步 = 高端外包
              试金石：第十个客户还要 10 个人-月？模式没跑通

方法论        4 区 18 阶段（定边界 / 造出来 / 稳得住 / 交得出去）
              时间盒 ≤14d / ≤90d / ≤120d
              门禁是工程，不是清单
              十二反模式 = 高压线

最后一句（§2.6 的结论，也是你在这行能走多远的判据）：

AI 会让 Delta 变便宜，却不会自动让组织更懂客户。 谁能系统性培养 Echo，谁才更可能把这套模式做成规模化商业。

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相关：01-课程设计说明书.md · 02-逐日教学大纲.md · docs/fde_sop_full.md · docs/fde-research.md · docs/fde_playbook.md

本文件是 Level 1 课程的设计总纲。改动课程结构（增删天、换产出、调门禁） 必须先改这里，再同步 02-逐日教学大纲 与 03-评估体系与通关门禁。

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1. 课程定位

项	内容
课程名	小白 FDE 炼金术 · Level 1
副标题	一天入门，七天变现：快速融入工作与客户交付链路
一句话定位	用 8 天，把"会一点技术、没上过现场"的小白，炼成能独立跑通一条交付链路并留下作品集的准 FDE
时长	8 天，建议总投入约 22 小时（D1 全天 6h；D2–D8 每日约 2.25h = 直播 90min + 自练 45min）。逐日口径见 02
形式	线上直播训练营（默认）· 自学版 · 企业内训版，见 04-交付实施手册
平台层	fde-scope（本仓库）——主页/门户 + 自研 FDE 工具与流程平台（CLI + Web 控制台 + Python 库），零 API key 可全程跑通
知识底稿	00-FDE方法论历史与原理.md——历史 / 原理 / 方法论三合一；本说明书的所有结构决策都可在其中找到依据（对应关系见其 §4）
工具纪律	不要求换工具：学员/客户已有的主流产品（编码 Agent、办公 Agent）照常用，课程只叠"流程与门禁层"，见 §6.4
命名解释	"炼金术"＝ FDE 的本质不是变魔术，是把客户现场散乱、脏、模糊的"矿石"（需求、数据、干系人）炼成可交付、可验证的"金属"（成功标准、语料、原型、交接包）

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2. 目标学员画像

共同特征：能操作电脑、愿意敲命令行、想进入或刚进入 AI 交付现场，但没有完整的交付方法论。

Persona	现状	典型恐惧	课程给的解药
A. 新人（刚入职 / 即将入职 FDE、交付工程师）	有技术底子，没上过客户现场	"到了现场不知道先干什么，怕露怯"	给一张从进场到退场的完整路线图 + 每天可交付的产出
B. 转型者（测试 / 运维 / 前端 / 数据 / 后端）	会写代码、会部署，没做过"以客户价值为终点"的活	"我做的都是内部系统，客户要什么我不懂"	用 Zone A（定边界）与 Zone D（交接）补上"价值闭环"的缺口
C. 邻近岗（应届生 / 产品 / 售前 / 实施 / 咨询）	懂业务、懂沟通，技术不敢碰	"怕代码、怕数据、怕评估指标"	全链路提供可复制命令 + 白话解释，先"会用"再"会改"

先修门槛（刻意压低）：

• 必会：装软件、用浏览器、复制粘贴命令行、读懂表格
• 不必会：Python 编程、Linux、SQL、机器学习（这些是 Level 2 的内容）

非目标（明确不做什么，防止期待错位）：

1. 不培养算法/建模专家——本课不训练模型、不调参
2. 不培养架构师——不做大规模系统设计
3. 不承诺就业与收入——"变现"指的是把能力转化为可展示、可验证、可复用的职业价值（详见 10-变现路径与结营包）
4. 不做认证考试刷题班——评估全部基于真实产出

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3. 学员的真实痛点 → 课程对策

#	痛点（现场高频原话）	根因	课程对策（对应 Day）
1	"客户说的需求每周都在变"	没在 Zone A 把成功标准契约化	Day 2：委托单 + 成功标准（≥2 位发起人）
2	"数据拿到了，是 3 个 Excel 和一堆缺失值"	假设客户数据已集中、已干净	Day 3–4：数据体检 → 语料锻造（"先看再装"）
3	"demo 演示的时候好好的，一上生产就崩"	用策展过的测试集原型，不是真实脏数据	Day 5：在真实未策展数据上做原型
4	"上线之后没人管，出了事才找我"	跳过 Zone C，没有 SLO / Runbook	Day 6：SLO 卡 + Runbook + 值班交接卡
5	"项目结束我走了，客户说啥也没留下"	没有交接包与知识转移	Day 7：交接包 + 技能沉淀
6	"干了 3 个月，简历上写不出一行"	产出没有留痕、没有量化	全程：8 件产出 + Day 8 作品集装配

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4. 学习目标（出口能力）

采用 K/S/A 三段式，括号内标注 Bloom 认知层级。

K · 知道（记忆 / 理解）——结课时能：

• K1 用大白话向非技术朋友解释 FDE 是什么、和售前/实施/客户成功的区别（理解）
• K2 画出并讲清 4 区 18 阶段的交付链路，说清每个区"离开时的证据"是什么（理解→应用）
• K3 认出 ≥5 个 FDE 反模式（如 Sponsor Collapse、无限 Pilot、Demo 债），并说出一个规避动作（应用）

S · 会做（应用 / 分析 / 评价）——结课时能：

• S1 独立跑通 connect → corpus → eval → handoff 全链路，并解释每一步为什么这么做（应用）
• S2 把一句模糊的客户抱怨，拆成可度量的成功标准 + 干系人地图（分析）
• S3 对一份陌生 CSV 做数据体检，说出"能用多少、缺什么、风险在哪"（分析）
• S4 读懂评估报告，从 bad case 里挑出最该先修的 3 个（评价）
• S5 用一页纸向老板/客户汇报：做了什么、证据是什么、下一步要什么（综合）

A · 心态（内化）：

• A1 先成功标准，后写代码/做原型
• A2 一切产出要能被验证（有数据、有证据、有签字人）
• A3 诚实报告：合成数据标注来源、未配好的工具如实说 unbound、做不到就说做不到

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5. 设计原则（课程设计最佳实践落地）

#	原则	在本课的具体落地	依据
1	逆向设计：先定证据，再定教法	先定义 8 件产出（=03 的门禁检查对象）→ 再设计每天的教学活动 → 最后才选内容	Wiggins & McTighe, Understanding by Design
2	门禁制：进度由证据决定，不由时间决定	每天一道 gate（G1–G7），产出+证据齐了才解锁下一天；与 fde-scope 的 Engagement.advance() 同构	本仓库 docs/fde_sop_full.md（"门禁是工程，不是清单"）
3	认知负荷控制	每天最多 3 个新概念（rule of 3）；Day 1 只装世界观+工具箱，不碰细节	Sweller, Cognitive Load Theory
4	体验学习循环	每日节奏固定为：演示（体验）→ 复盘（反思）→ 讲解（概念化）→ 作业（实践）	Kolb, Experiential Learning
5	刻意练习	每一项产出都给出"失败样例 → 对照修改"的练习，学员练的是缺口，不是舒适区	Ericsson, Deliberate Practice
6	间隔重复	每天开场 10 分钟"回炉"：抽考前一天的 3 个概念 + 1 个学员产出的错误案例	Ebbinghaus 遗忘曲线
7	社会学习	结伴打卡（buddy）、同伴互评（Peer Review）、优秀作品展、结营答辩	Bandura；同伴反馈的效应量证据
8	诚实边界	明确"不承诺就业/收入"；所有案例标注虚构；AI 辅助需声明	与仓库 PRODUCT.md「不得虚构」约束一致

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6. 课程架构：1 + 7 天模型

6.1 总览

第 1 天 · 入门日（Bootcamp）        第 2–8 天 · 变现周（Value Sprint，每天 1 关 1 产出）
├─ 世界观：FDE 与交付链路           ├─ D2 Zone A 定边界    → 客户委托单
├─ 三律：先标准 / 真实数据 / 可验证   ├─ D3 Zone B 接数据    → 数据体检报告
├─ 工具箱：fde-scope 冒烟          ├─ D4 Zone B 造语料    → 语料报告 + 话术
└─ 🎯 产出 1：迷你链路证据           ├─ D5 Zone B 验证评估  → 原型 + bad case
                                   ├─ D6 Zone C 运维化    → Runbook + SLO
                                   ├─ D7 Zone D 交接沉淀  → 交接包 + 技能卡
                                   └─ D8 变现日           → 作品集三套包装

6.2 与 fde-scope 4 区 18 阶段的对齐

课程不是简化到与真实 SOP 无关的玩具，而是把 18 阶段重新分组，保证学员结课后衔接 Level 2 时无缝。

课程天	fde-scope 区/阶段	课程化处理（小白版）	刻意省略（留给 Level 2）
D1	全链路导览	把 18 阶段讲成"交付地铁图"的 4 条线	各阶段细节、命令参数
D2	Zone A ①②③④ qualification / site_survey / stakeholder_map / success_criteria	合并为"定边界"：客户是谁、谁拍板、怎么算成功	工业 gemba walk、FAT/SAT
D3	⑤ connect	数据体检：schema、缺失、PII、分布	10 种连接器深入、OT 协议（OPC UA/MQTT）
D4	⑥ corpus	清洗 → 质量门 → 覆盖度 → 补盲 → 报告	合成策略调参、质量模型
D5	⑦⑧⑨⑩ prototype / validate / deploy / eval	合并为"证据冲刺"：真实数据原型 + 评估 + bad case	多 Agent 装配、权限管线、生产部署
D6	⑪⑫⑬ slo_sla / runbook / monitoring_drift	三张卡：SLO 卡、Runbook、值班交接卡	监控系统落地、漂移检测实现
D7	⑭⑮⑯⑰⑱ change_mgmt / flywheel / ops_handoff / knowledge_transfer / disengage	交接包 + 技能沉淀 + 退场检查	产品化飞轮运营、劳资共决
D8	——（课程特有）	变现日：作品集、简历、汇报、模拟面试	——

工业增强（manufacturing profile 的 7 个专属门禁）在 Level 1 仅作 D1 的"世界观延伸"提及， 完整工业 overlay 属于 Level 2/3 内容。

世界观从哪来：本节的 4 区 18 阶段不是凭空划的，其历史由来、经济学原理与完整方法论 见 00-FDE方法论历史与原理.md §3（方法论）与 §2（原理）。 01 负责回答"课程怎么排"，00 负责回答"为什么这么排"——两者是一对，改动其一须同步另一。

6.3 每天的标准时间盒（可复用模板）

时段	时长	内容	目的
开炉	10 min	回炉抽考：昨天 3 个概念 + 1 个典型错误	间隔重复
讲与演	25 min	讲师演示当天产出的完整做法（含"故意翻车"片段）	体验 + 概念化
上手	35 min	学员在自己的案例上动手做当天产出，助教巡场	刻意练习
复盘	10 min	展示 1 个优秀 + 1 个典型问题，讲评	社会学习
布置	10 min	当日门禁检查项 + 明日预告	门禁制

6.4 工具体系：平台层 + 你现有的工具（不要求换工具）

本课程的平台层只有一个工具（fde-scope），但不要求任何人放弃自己已经在用的产品。 这条不是客套——它是 FDE 现场能力的一部分，也是 D1 就要立的纪律。

fde-scope 的三重身份（先讲清，避免把"主页"当成"平台"）：

身份	是什么	课程的哪里用到
主页 / 门户（对外的门）	中英双语落地页：讲清"是什么、给谁用、怎么收费、怎么联系"——客户与学员的第一入口	招生与开营前（04 / 08）
控制台（操作的台）	fde-scope web：engagement 矩阵、门禁面板、报告——把状态机与门禁变成看得见的界面	D1 M5 起每天
自研 FDE 工具与流程平台（底座）	17 条命令的 CLI + Python 库；底座是 18 阶段状态机 与 10 个可执行门禁	D1 起每天——8 件产出全落在它的门禁上

三层分工（现场最重要的一张图）：

层	干什么	谁提供	举例（仅作举例，非推荐、非背书）
编码 / Agent 开发层	写代码、改代码、搭 Agent	客户 / 学员自带	Qoder、Trae、CodeBuddy
办公 / 通用 Agent 层	写文档、做表格、跑多步自动化	客户 / 学员自带	豆包工作、千问办公、WorkBuddy、QoderWake
流程 / 门禁 / 留痕层	定阶段、卡门禁、落证据、沉淀技能卡	本课 / 本仓库（fde-scope）	18 阶段 + 10 门禁 + handoff 交接包

现场纪律（D1 立规矩）：不要要求客户换工具。你的价值在流程与门禁层，不在编辑器。 客户已经买了什么、习惯用什么，是他们的既有投资与组织现实；FDE 进场是叠一层， 不是换一套——与本课批判的 Demo-Debt 同源：交付物是"可验证的流程与证据"， 不是"你用了哪个工具"。

"允许客户用现有工具"不是口号——平台已经给出互通面（可演示给客户看）：

• 产物导出：fde-scope qwenpaw export；技能卡双格式导出 fde-scope skill export --format agentscope|qwenpaw
• 知识互操作：fde-scope ontology（结构校验 + JSON-LD 导出，可喂给外部系统）
• 数据侧 10 个连接器：csv · zammad · salesforce · mysql · documents；工业 5 种 opcua · mqtt_sparkplug · ros2_bag · mes · historian
• 模型侧可选：可接 MiMo Token Plan 等；无 key 自动走规则路径，不被任何一家绑定
• Agent 协议适配：ACP（delegate_external_agent）——运行时对接属 Level 2/3，Level 1 只讲到"有这个面"

⚠ 说法纪律（与 §9 诚实声明同源）：上表产品名仅用于说明分工，不构成推荐或背书； 产品形态与归属变化极快，对外引用须标注查证时间——本表查证于 2026-09（来源：各产品官网）。 现场永远以"客户实际在用什么"为准——先问，再答。

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7. 八件产出与作品集

#	产出	完成日	可对外展示形式
1	迷你链路证据（命令截图 + 一段白话解释）	D1	学习日志
2	客户委托单（画像 / 干系人地图 / 成功标准）	D2	工作汇报、需求文档范例
3	数据体检报告	D3	数据治理岗位作品
4	语料报告 + 客户话术	D4	交付物范例
5	原型 + 评估结果 + bad case 清单	D5	Demo 视频 + 指标页
6	Runbook + SLO 卡 + 值班交接卡	D6	运维/SRE 方向作品
7	交接包 + 技能沉淀卡	D7	项目管理与知识管理作品
8	作品集三套包装（求职 / 汇报 / 接单）	D8	简历附件、面试材料

作品集分级（判定条件以 03 §6 为唯一口径）：A 级 = 8 件齐全 + 平均分 ≥9/12 + 无未达项；B 级 = 8 件齐全 + 平均分 ≥7/12；C 级 = 缺 ≤2 件或平均分 <7/12。

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8. 评估与通关（总览）

• 诊断性：入学自评雷达（技术 / 业务 / 沟通 / 交付四维），用于分组与预期管理
• 形成性：每日门禁 G1–G7 + 同伴互评 + 助教抽查
• 终结性：结营答辩（10 分钟 / 人）+ 作品集评分 → 电子结业证书（A/B/C 级）
• 补交机制（课程版 --force）：每个门禁有 1 次 24h 内补交机会；逾期补交将标记"延期通过"， 仍计入完课但作品集等级受限——强制放行仍然留痕，与仓库"即使例外也记录"的原则一致。

完整判定规则、评分量表见 03-评估体系与通关门禁.md。

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9. 课程边界与诚实声明

1. 不承诺就业与收入。课程交付的是能力与作品集；就业与涨薪取决于市场、岗位与个人面试表现。
2. 案例全部虚构。茶语万象、迅捷出行、南湾汽车等客户名与数据均为演示用途，与任何真实公司无关。
3. 薪资/岗位数量等市场数据（如"FDE 岗位同比增长"）引用自公开资料，须标注来源与时间，不得当作承诺。
4. AI 使用规则：鼓励用 AI 辅助（这就是 FDE 的日常），但每件产出必须： （a）能口头讲清关键决策；（b）标注 AI 参与的部分；（c）证据可复现。
5. 不用真实客户数据练习。练习统一使用仓库自带虚构数据或学员自有的、已脱敏的数据。
6. 工具名只作举例。课程提到的第三方产品（如 Qoder、Trae、CodeBuddy、豆包工作、千问办公、WorkBuddy、QoderWake） 仅用于说明工具分工（§6.4），不构成推荐或背书；引用须标注查证时间（当前查证：2026-09，来源为各产品官网）。

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10. 后续课程前瞻

级别	主题	出口能力
Level 2	交付工程化：连接器深入、语料质量调优、多 Agent 装配、评估体系	能独立负责一个真实 engagement 的 Build 区
Level 3	工业与规模化：制造 overlay（FAT/SAT、功能安全、CE/EU-AI-Act）、飞轮产品化、团队与商业化	能带一支小 FDE 团队、跑通工业交付与合规链路

Level 1 的所有产出与术语，都直接复用于 Level 2 的入口检查（Level 2 入学要求： 提交 Level 1 作品集中的第 2、4、5 件产出）。

10.1 三级课程是一条"能力阶梯"，不是三个独立产品

关系	说明
Level 1 定位	成品：8 天训练营，可独立招生、独立交付、独立结业（已完成设计，即本仓库 25 份文档：00 知识底稿 + 01–15 主线 + 16–23 逐节教案 + README）
Level 2 / 3 定位	规划中，尚未设计。本节只做前瞻与衔接承诺，不是交付承诺——刻意不写时间表，避免"PPT 课程"（本课 D5 批判的反面教材之一）
为什么现在就要写	① 让学员知道"这 8 天不是终点"；② 强制 Level 1 不把话说满——凡 Level 1 教不到的（连接器深入、多 Agent、工业 overlay），这里明确留给后续，而不是含糊承诺
对外的说法纪律	招生时只能说"Level 1 是完整的一门课，后续级别在规划中"；不得用"完整体系 3 级"作为卖点抬价或暗示已交付（与 10 §8 查证纪律同源）
入口复用	Level 1 的 8 件产出 + 术语表（12 §1）即为 Level 2 的入学语言；Level 2 不重新发明词汇

本大纲是讲师与教研的执行清单。设计依据见 01-课程设计说明书.md， 历史 / 原理 / 方法论底稿见 00-FDE方法论历史与原理.md（讲师备课必读；学员课前读物）， 评分标准见 03-评估体系与通关门禁.md， 讲师话术与卡点应对见 05-讲师手册.md。

命令说明：文中 fde-scope 命令以仓库根 README.md 的 CLI 参考为准； 版本升级后若有出入，以仓库为准并回改本文件（见 09 的期报复盘闭环）。

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Day 1 · 入门日：装上世界观与工具箱

今日承诺：一天结束时，你能用自己的话讲清 FDE 交付链路，并亲手跑通第一条迷你链路。 时长：6 小时（上午 3h + 下午 3h），线上直播。 认知负荷红线：全天只允许出现 3 个新概念（交付链路 / 门禁 / 真实数据）。

历史（Palantir 2003-、招聘数据——引用必须带时点，口径见 00 §1.6）与原理（80/95/99、前线学习机制）不占这 3 个额度—— 它们是 00 的课前读物与讲师备课底料，不在直播里展开讲； 直播只保留 M1 的 45 分钟"讲故事"版本（见 00 §4 的对应关系表）。

课前预读（开营前 20–40 分钟）：学员读 00 §1.0 + §1.1（30 秒速通版 + FDE 三位前身）， 带一个问题进 D1："FDE 和售前、实施、外包到底差在哪？"——M1 的第一个互动就从这个问题的举手回答开始。

时间盒

时段	模块	内容	产出
09:00–09:30	开营	学员自我介绍（30 秒/人：我是谁 + 我最怕现场哪件事）；课程契约（D2–D8 每天约 2.25h、门禁制、诚实边界）	——
09:30–10:15	M1 世界观	FDE 是什么：Palantir 起源 → 2026 岗位爆发；FDE vs 售前/实施/客户成功（一句话对比）；FDE 的 40/30/30 能力模型（讲师展开素材见 00 §1.1–§1.4、§3.6）	世界观笔记
10:15–10:30	休息	——
10:30–11:30	M2 交付地铁图	4 区 18 阶段讲成"4 条地铁线"；每站的"下车证据"；门禁概念（为什么清单会烂、门禁不会）；12 反模式里最常踩的 4 个	手绘/数字版地铁图
11:30–12:00	M3 三律	①先成功标准后代码 ②在真实脏数据上原型 ③一切产出可验证	——
13:30–14:30	M4 工具箱开箱	安装 + 冒烟：pip install -e ".[dev]" → fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv → fde-scope corpus --input … --out reports/corpus_report.html → 打开报告	冒烟证据
14:30–15:30	M5 看控制台	fde-scope web → 工作台 / engagement 矩阵 / gate 面板 / 引导模式；打开一个 mock engagement 看门禁拦截的红色 blocker	控制台截图
15:30–16:30	M6 迷你链路挑战	学员独立完整跑一遍 connect → corpus，并向同桌用 3 句话解释"我刚才干了什么、为什么"	🎯 产出 1
16:30–17:00	门禁 G1 + 答疑	对照 G1 检查表自评、提交；讲师预告 D2（明天你就是"进场第一天"）	通过 G1

今日讲解要点（讲师提示）

• 用类比，不用术语：18 阶段 = 地铁 4 条线；gate = 检票闸机（没票不放行）；corpus = 淘米（去砂、去石、补水）。
• 必须"故意翻车"一次：演示时故意跳过成功标准直接跑 corpus，然后让学员指出问题——先体验代价，再讲原则。
• 降级路径：学员装不上环境时，立刻切到 11-工具与环境准备 的故障排查表，助教 1v1；实在不行用助教共享屏幕代跑，学员口头指挥。
• M1 讲深讲浅的分寸：讲师手里的完整素材是 00 §1–§2（Palantir 与 Ontology、三道成本门槛、80/95/99、前线学习机制），但直播只讲到"故事层"——起源时间线、40/30/30、一句"FDE 是做 80%→99% 那一段的活"。学员追问时按 00 §5 的 8 条回应，不要当天展开 §2.6 与 §3.4（会挤爆 45 分钟）。

常见问题：

学员问	回答要点
我不会 Python 能学吗？	能。今天所有命令可复制；Level 2 才碰代码。
没有 API key 能跑吗？	能，全链路有零 key 路径（规则模式），LLM 是可选加速器不是门槛。
我一直在用 Qoder / Trae / CodeBuddy 写代码，要换工具吗？	不用换。课程只叠"流程与门禁层"，编码/办公工具继续用你顺手的（01 §6.4）。
学完能进大厂做 FDE 吗？	本课给能力与作品集，不承诺结果；D8 会教你正确地把作品集用起来。
FDE 的历史和原理要背吗？还有那些数据？	不背。今天的 3 个新概念里没有它们。要用的场合只有两个：D8 模拟面试、到客户现场被追问——那时翻 00 §5 的 8 条问答即可。所有市场数字都标了来源与日期（00 §6），引用时必须连来源一起说，不确定的就说"待核实"。

通关门禁 G1：见 03 —— 提交"迷你链路证据"（命令 + 一段白话解释 + 一份 corpus 报告截图）。

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Day 2 · Zone A 定边界：把模糊抱怨变成可交付的边界

今日承诺：拿到一句客户抱怨，产出"客户委托单"：画像 + 干系人地图 + 可度量成功标准。 时长：直播 90 min + 自练 45 min。 今日 3 个概念：qualification（值不值得做）· 干系人地图（谁拍板谁买单谁用）· 成功标准（可度量 + 书面 done）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	开炉回炉：抽考 D1 的 3 个概念 + 讲评 1 个错误案例
25 min	讲与演：以虚构客户「茶语万象」为例，现场把一句抱怨拆成委托单；演示 fde-scope engage init --customer "茶语万象" --profile ticket 与 fde-scope gate list
35 min	上手上：学员用 07 的客户剧本做自己的委托单（助教巡场）
10 min	复盘：展示 1 优 1 劣；重点讲"成功标准写成形容词"这个典型错误
10 min	布置 G2 + 明日预告

交付物要求（🎯 产出 2：客户委托单）

1. 客户画像：行业、规模、谁付钱、当前怎么干活、痛在哪（≤1 页）
2. 干系人地图：执行发起人 + 第二发起人（防 Sponsor Collapse）+ 一线使用者 + IT/安全把关人；标注每个人的"在乎什么"
3. 成功标准：≥3 条，全部可度量（含数字与时间）；附时间盒：≤14 天集成、≤90 天上线、≤120 天交接（引用自行业 FDE 实践）
4. 放弃标准：什么情况下我们应该说"这个不该做"（拒绝商品化用例）

今日反模式警示：Sponsor Collapse（唯一发起人离职即死）、Infinite Pilots（没人定义 done）。

通关门禁 G2：成功标准 ≥3 条且全部可度量；干系人含 ≥2 位发起人；委托单 ≤1 页。

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Day 3 · Zone B 接数据：先看再装

今日承诺：拿到一份陌生 CSV/数据源，产出"数据体检报告"，说清能用多少、缺什么、风险在哪。 今日 3 个概念：schema 探测（字段/类型）· PII 红线（哪些字段碰不得）· 覆盖度（类别分布）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	回炉：G2 优秀委托单讲评（1 优 1 劣）
25 min	讲与演：fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv → 读 schema 预览与样本；讲 PII 候选字段（schema 标 ⚠——注意它只按字段名判：name/email/phone 这类列名才亮，本例四列一个都不亮，但 content 文本值里就写着手机号和邮箱 → 不亮 ≠ 没有 PII，自由文本必须逐条看值）；讲"类别极度不均衡"意味着什么（A/B 两组都用这个文件起步；工业补充数据见 examples/quickstart_manufacturing/）
35 min	上手：每个学员/小组对自己分到的数据源做体检（助教巡场）
10 min	复盘：快速互评（相邻两人交换体检报告，找对方漏掉的 1 个风险）
10 min	布置 G3 + 明日预告

交付物要求（🎯 产出 3：数据体检报告）

• 数据源概况：条数、来源、采集方式、时间范围
• 字段清单与质量：字段名 / 类型 / 缺失率 / 异常值 / 备注
• PII 清单与处置建议：哪些字段必须脱敏、哪些根本别拿
• 覆盖度观察：类别分布 Top/Bottom，是否存在长尾盲区
• 风险与建议：一句话结论——"这份数据能支撑什么、不能支撑什么"

今日反模式警示：Data Quality Surprises（假设数据已集中、已干净）。

通关门禁 G3：报告含 PII 清单与 ≥3 条质量风险；给出"能不能做"的明确结论（不允许写"待定"）。

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Day 4 · Zone B 造语料：把矿石炼成金属

今日承诺：把脏数据锻造成一份可审计的语料报告，并能用客户听得懂的话讲清楚。 今日 3 个概念：质量门（什么样的样本不能进）· 去重与清洗 · 补盲合成（补缺口不是凑数量）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	回炉：D3 典型体检报告讲评
25 min	讲与演：fde-scope corpus --input <数据> --out reports/corpus_report.html，逐段读报告：清洗后可用量、PII 脱敏数、覆盖盲区、合成补齐、train/eval/test 切分；（可选）--llm 合成路径与失败回退
35 min	上手：学员跑通 corpus 并解读报告；写"对客户怎么说"的话术
10 min	复盘：请学员用 3 句话向"客户"（助教扮演）汇报语料结果
10 min	布置 G4 + 明日预告

交付物要求（🎯 产出 4：语料报告 + 客户话术）

• CorpusReport（HTML 或截图）+ 关键数字摘录：原始 N 条 → 可用 M 条（去重 X、质量门淘汰 Y）
• 覆盖度分析：盲区 K 个及补盲策略
• 客户话术（≤200 字）：向非技术客户解释"你的数据能用多少、我们补了什么、为什么可信"——这一项是门禁硬指标
• 诚实声明：合成数据比例与来源标注

今日反模式警示：数据"凑数"（用合成量掩盖真实缺口）、不报告合成比例。

通关门禁 G4：报告数字与实际运行一致；话术里无术语（"语料/覆盖度"需替换成白话）；合成比例如实标注。

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Day 5 · Zone B 验证与评估：用证据说话

今日承诺：产出一个能演示的原型 + 一份评估结果 + 最该先修的 3 个 bad case。 今日 3 个概念：真实数据原型（不用策展测试集）· 评估指标（意图准确率/采纳率与业务口径）· bad case（改进抓手）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	回炉：G4 话术讲评
25 min	讲与演：fde-scope eval --agent mock --test-set test_set.jsonl 读指标（测试集模板见 12 §2.4，先自己造 5 行再扩到 200）；fde-scope kpi <你的档案id> --samples examples/quickstart_manufacturing/station_samples.jsonl 看场景 KPI；讲"demo 与生产的落差"为什么发生在这一步
35 min	上手：学员跑评估；从 bad case 里挑 3 个并写"根因假设 + 下一步动作"
10 min	复盘：干系人验证演练——助教扮演"持反对意见的业务主管"，学员用数据回应
10 min	布置 G5 + 明日预告

交付物要求（🎯 产出 5：原型 + 评估 + bad case）

• 原型证据：可运行命令与输出截图（或控制台 demo 录像 ≤2 min）
• 评估结果：主指标 + 至少 1 个业务口径指标
• bad case 清单：Top 3，每条含"现象 → 根因假设 → 下一步动作 → 预计改善"
• 一页"验证记录"：向谁演示了、对方提了什么、我们接受了/拒绝了什么（含理由）

今日反模式警示：Demo-Debt（演示里承诺平台做不到的事）、No HITL（假设全自动）。

通关门禁 G5：评估可复现（同命令同结果）；bad case 每条都要有"下一步动作"，不允许只描述现象。

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Day 6 · Zone C 运维化：让东西稳得住

今日承诺：产出 Runbook + SLO 卡 + 值班交接卡——你走了，系统也能活。 今日 3 个概念：SLO 与错误预算 · Runbook（事件响应与回滚）· 漂移与监控（AI 会退化）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	回炉：G5 bad case 讲评
25 min	讲与演：fde-scope gate check <你的档案id> 看 slo 门禁检查了什么（SLO/SLA + 错误预算 + 告警路由）；演示 fde-scope handoff <你的档案id> 生成 runbook 草稿；讲"概率性退化"

<你的档案id> 用 COLUMNS=200 fde-scope engage list 查（不加 COLUMNS 会被截断成 eng-xxx-t…）； 想先看别人家的成品，用 eng-southbay-manufacturing-seed03 等行业种子档案，见 12 §3.2。 | 35 min | 上手：学员为自己的场景写 SLO 卡与 Runbook（模板见 12） | | 10 min | 复盘：盲测——随机抽一份 Runbook，问"凌晨 2 点值班的人按这份文档，能不能处理完？" | | 10 min | 布置 G6 + 明日预告 |

交付物要求（🎯 产出 6：Runbook + SLO 卡 + 值班卡）

• SLO 卡：3 条 SLO（含目标值与测量方式）、错误预算、告警路由（谁在什么渠道多久内响应）
• Runbook：5 类常见事件（服务不可用 / 指标暴跌 / 数据异常 / 权限或配额 / 上游依赖挂）各自的：判断信号 → 处置步骤 → 回滚步骤 → 升级路径
• 值班交接卡：交接要素（当前状态 / 待办 / 已知风险 / 联系人），适配多班次场景

今日反模式警示：Probabilistic Degradation（无飞轮，线上退化无人知）、Hero Engineer（只有你知道怎么修）。

通关门禁 G6：Runbook 含回滚步骤；SLO 卡有明确告警路由（缺路由只能算 warning，需补）；用"凌晨 2 点盲测"通过同事检验。

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Day 7 · Zone D 交接与沉淀：交得出去，带得走

今日承诺：产出完整交接包 + 把现场经验沉淀成可复用技能卡。 今日 3 个概念：交接包（交接的四件套）· 知识转移（教会 ≠ 讲完）· 退场（有始有终的时间盒）。

时间盒（直播）

时段	内容
10 min	回炉：G6 盲测结果讲评
25 min	讲与演：fde-scope handoff <你的档案id> --accept 装配交接包；fde-scope skill add --title "<标题>" --category methodology --body "<正文>" 沉淀技能卡，再 fde-scope skill publish <skill-id> 发布；讲"无限 Pilot"与"≤120 天交接"的行业时间盒
35 min	上手：学员装配自己的交接包（4 件套 + 培训材料题纲），写 1 张技能卡
10 min	复盘：交接签字演练（助教扮演客户运维负责人，提 3 个刁难问题）
10 min	布置 G7 + 明日预告（变现日预告：带齐 7 件产出）

交付物要求（🎯 产出 7：交接包 + 技能卡）

• 交接包四件套：Runbook + 评估报告 + SLO 卡 + 培训材料（题纲即可）
• 验收清单：客户签收项逐条列出（谁验收、验收标准、签字人）
• 技能沉淀卡（1 张）：本次最有复用价值的一条经验，格式：场景 → 问题 → 做法 → 证据 → 适用边界
• 退场计划：交接后 30/60 天的支持安排与终止条件

今日反模式警示：Infinite Pilots（没有 done）、Consulting Trap（越做越像定制咨询，没人能接手）。

通关门禁 G7：交接包四件套齐全；技能卡含"适用边界"（防止经验被滥用）；退场计划有明确终止条件。

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Day 8 · 变现日：把 7 件产出换成职业资产

今日承诺：作品集三套包装完成；完成结营答辩；带走一份可以直接用的简历段落与面试题库。 今日 3 个概念：作品集（证据 > 描述）· 汇报公式（做了什么/证据/下一步要什么）· 变现三层（客户/雇主/个人）。

时间盒

时段	模块	内容
60 min	M1 作品集装配	把 7 件产出包装成三套：求职版（简历段落 + STAR 故事 3 个）、内部汇报版（一页纸：价值/证据/下一步）、接单版（服务清单 + 案例页）；模板见 10
60 min	M2 结营答辩	每人 10 min：我为一个虚构客户做了什么 → 证据是什么 → 如果重来会改什么；（评分见 03）
45 min	M3 模拟面试	讲师/助教按 10 的面试题库出题（含 FDE 高频追问：和传统实施的区别、没有外网怎么办、多租户怎么防泄露）；每人至少被问 3 题。深水区追问的弹药在 00 §5（Echo vs Delta、80/95/99、三道成本门槛、为什么不用 LangGraph）——讲师出题时从这里挑 1–2 题加难度
30 min	M4 结营仪式	表彰（最佳作品/最佳互助/最快进步）；校友群与复训规则；7 日回访预告

交付物要求（🎯 产出 8：作品集三套包装）

• 作品集索引页（一页）：8 件产出的名称、日期、证据链接、一句话价值
• 简历段落（3–5 行，使用 10 的句式模板，含数字）
• 一页纸汇报（给老板/客户）
• 面试自测清单：20 题中至少自测 10 题并写下答案要点

通关门禁 G8（结业门）：G1–G7 中至少 6 关通过 + 作品集索引完整 + 完成结营答辩 → 电子结业证书（A/B/C 级判定见 03）。

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附：全天候支持节奏（讲师/助教排班参考）

时间	动作	负责人
每日 09:30	发布当日任务卡与门禁检查项	运营
直播后 30 min	上传录播 + 讲义 + 命令清单	助教
19:00–20:00	集中答疑窗口（群内语音/直播）	助教轮值
21:30	催交 + 当日优秀作品提名	运营
次日 08:30	门禁通过榜更新	运营

课程信条：门禁是工程，不是清单。（源自仓库 docs/fde_sop_full.md） 清单记录"曾经为真"的事；门禁在你要通过的那一刻，重新验证它现在是否为真。

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1. 为什么用"门禁"而不是"作业打卡"

	打卡（清单思维）	门禁（工程思维）
判定依据	交没交	产出里的证据是否成立
时间点	填完那一刻最新鲜，之后腐烂	每次推进都重新验证
例外处理	补卡 = 和正常无异	补交/豁免留痕，作品集等级受限
学员获得的信号	"完成就好"	"可验证才算数"

课程门禁与 fde-scope 的 Engagement.advance() 同构： 不达标不放行；即使放行（补交），也记录在案。

1.1 ⚠️ 别搞混：这里有两套门禁

学员最容易踩的认知坑：以为 fde-scope gate list 里印的那 10 个门禁就是本课程的门禁。 不是。它们是两套不同的东西，只是名字都叫"门禁"。

	课程门禁 G0–G8（本文件 §3）	工具门禁 10 个（fde-scope gate list）
管什么	你在训练营里的进度：能不能进下一天	SOP 交付链路的进度：18 阶段里某个阶段能否推进
有几个	9 个（G0 入学 + G1–G8 每日）	10 个（🏢 通用 3 + 🏭 工业专属 7）
谁判定	讲师 / 助教（按 §4 评分量表）	程序（Engagement.advance() 实时重算）
在哪看	本文件 §3 的表	fde-scope gate list

工具那 10 个的具体名字（fde-scope gate list 就能看到）：

• 🏢 通用 3 个（ticket / manufacturing 都会走到）：success_criteria · slo · handoff_signoff
• 🏭 工业专属 7 个（只有 manufacturing 档案会走到）：site_survey · fat_sat · functional_safety · conformity · works_council · air_gap · shift_handover

判断"我今天该过哪一关、该交什么"只认本文件 §3 的 G0–G8。

⚠️ 一个要命的坑：在 ticket 档案上手动跑 fde-scope gate check <id> --gate site_survey，你会看到 ✅ PASS。 那是"这个门在 ticket 档案下没有可检查的数据"的空过，不是你通过了工业门。 把它当证据写进作品集 = 拿一个空 ✅ 充数，助教一眼能看出来。 （ticket 档案根本走不到工业阶段，本课程也不考这 7 关。）

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2. 三层评估

层	时点	工具	用途
诊断性	开营前	自评雷达（技术 / 业务 / 沟通 / 交付，1–5 分）	分组、结对、讲师调参
形成性	每天	G1–G7 门禁 + 同伴互评 + 助教抽查（30% 抽样）	即时纠偏、防止掉队
终结性	Day 8	结营答辩（10 min）+ 作品集评分	结业证书、优秀作品、表现信（非内推，见 §6）

权重：作品集 60% + 答辩 25% + 互助与出勤 15%。

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3. 门禁总表（G0 – G8）

判定语义与仓库一致：blocker = 硬拦（必须补齐才放行）； warning = 提醒（可放行但记入档案，且在作品集评分中扣分）。

门禁	挂在哪天	检查项（逐条验证，不只看"交了没"）	判定
G0 入学门	开营前	① 环境自检通过（Python 3.11+ / 终端可用 / 装包成功）② 学习契约已读（D1 全天 6h、D2–D8 每天约 2.25h、门禁制、诚实边界）③ 自评雷达已填（模板：12 §2.0）	① blocker；②③ warning
G1 冒烟门	D1	① connect + corpus 命令跑通，报告文件真实存在 ② 能用白话解释"我刚才做了什么"（口头或 3 行文字）③ 报告中的关键数字与实际运行一致	① ② blocker；③ warning
G2 边界门	D2	① 成功标准 ≥3 条且全部可度量（有数字与时间，禁止"提升体验"类形容词）② 干系人含**≥2 位发起人** ③ 有"放弃标准" ④ 委托单 ≤1 页	①② blocker；③④ warning（④ 超 2 页为 blocker）
G3 数据门	D3	① 字段清单含类型/缺失率 ② PII 清单与处置建议 ③ 明确结论"能做 / 不能做 / 有条件能做" ④ ≥3 条质量风险	①②③ blocker；④ warning
G4 语料门	D4	① 报告数字与实际运行一致 ② 有覆盖盲区说明与补盲策略 ③ 客户话术 ≤200 字且零术语 ④ 合成数据比例如实标注	①②③ blocker；④ warning
G5 证据门	D5	① 评估可复现（同命令同结果）② bad case Top3 每条含"下一步动作" ③ 有一页"验证记录"（含被拒绝的需求）	①② blocker；③ warning
G6 稳运门	D6	① Runbook 含 5 类事件且每类有回滚步骤 ② SLO 卡含错误预算 ③ 明确告警路由（谁/渠道/响应时限） ④ 通过"凌晨 2 点盲测"（同事按文档能处理）	①②④ blocker；③ warning
G7 交接门	D7	① 交接包四件套齐全（Runbook/评估报告/SLO/培训材料） ② 验收清单含签字人 ③ 技能卡含"适用边界" ④ 退场计划有终止条件	①② blocker；③④ warning
G8 结业门	D8	① G1–G7 至少 6 关通过 ② 作品集索引完整（8 件） ③ 完成结营答辩 ④ 作品集等级判定完成	① blocker；②③④ blocker

补交规则（课程版 --force）

1. 每道未通过的门禁有 1 次 24 小时内的补交机会，补交通过后正常放行。
2. 超过 24 小时补交：标记 "延期通过"——计入完课，但作品集等级最高只能到 B。
3. 确实无法完成（如数据涉密、岗位冲突）：走 "豁免" 流程，由讲师评估后记录在案， 空缺件以书面说明替代——豁免记录会出现在证书备注里，不混同于正常通过。

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4. 评分量表（Rubric）

4.1 通用四维（每件产出都用）

维度	未达（0）	达标（1）	良好（2）	优秀（3）
证据链	只有描述，无证据	有截图/文件但不可复现	可复现（给出命令/路径）	可复现 + 第三方（同伴/助教）复核过
可度量性	全是形容词	部分指标有数字	关键结论均有数字与时间	有基线（before/after）对比
客户语言	满篇术语，客户看不懂	术语未解释	白话为主，术语有注解	可直接拿去对客汇报，零修改
诚实标注	发现夸大/隐瞒	不夸大、不隐瞒（底线，做到即得 1 分）	合成数据/假设有标注	主动写出"不确定项"与"已知局限"

单件得分 = 4 维之和（0–12）。诚实标注维度若判 0，该件直接退回重做（一票否决）。

4.2 关键产出的专项要点

产出	额外专项检查
委托单（D2）	成功标准是否"客户自己能验收"？（写成只有工程师能测的不算）
数据体检（D3）	结论是否敢下？（"待定"= 未达）
语料报告（D4）	话术里是否出现"语料/覆盖度/合成"等术语？出现即未达
原型与评估（D5）	是否用了策展过的漂亮数据？用了即"Demo 债"，退回
Runbook（D6）	盲测：同事能否在不问你的情况下处理？不能则未达
交接包（D7）	客户能否拿着它独立跑一周？不能则未达

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5. 结营答辩（10 分钟/人）

环节	时长	要点
陈述	5 min	我为一个虚构客户做了什么（2 min）→ 证据是什么（2 min）→ 如果重来会改什么（1 min）
追问	4 min	评委（讲师 + 助教 + 1 名学员代表）从 10-变现路径与结营包 的面试题库随机抽取 ≥3 题；答得太顺时可加 1 题深水区题（00 §5 的 8 条追问，如 Echo/Delta、80/95/99）
打分	1 min	按下表记录

"应变"项的判分提醒：学员答不上"为什么是现在"这类原理题时，正确答案不是编一个数字—— 而是说"这个数字我记得大概范围，但来源和日期我需要回去核对（00 §6 有引用纪律）"。 诚实承认 + 知道去哪查，比背错年份得分更高——这与 D5 教的"不演 demo"是同一条原则。

答辩评分表（每项 0–5 分）：

项	观察点
结构清晰	能否在 5 分钟内讲完，不超时、不跑题
证据意识	每个结论是否都有证据指向
复盘深度	"如果重来"是否具体、是否指向自己的决策而非外部借口
应变	面对反问是否诚实（不知道就说不知道 + 说出会怎么查）
客户视角	是否始终在讲"客户得到什么"，而非"我用什么技术"

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6. 作品集等级与证书

等级	判定条件	证书	附加权益
A 级	8 件齐全；平均分 ≥ 9/12；无未达项；无"延期通过"	电子证书 + A 级徽章	优秀作品展 + 讲师签名的表现信（对 8 件产出做事实陈述：写了什么、证据在哪、表现如何——不是内推，不承诺录用或面试机会，细则见 10 §9）+ 可申请助教
B 级	8 件齐全；平均分 ≥ 7/12	电子证书	复训旁听资格
C 级	缺 ≤2 件或平均分 < 7/12	完课证明（非证书）	免费重读下一期

证书备注栏如实记录：补交/延期/豁免项（与门禁"留痕"原则一致）。

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7. 诚实与 AI 使用规则

1. 鼓励用 AI 助手（这本身就是 FDE 的日常工作方式），但：
   • 每件产出必须能口头讲清关键决策（答辩会抽查）；
   • 标注 AI 参与部分（在产出末尾写一句即可）；
   • 证据必须可复现：AI 生成的数字/结论，必须自己跑过一遍。
2. 禁止：代做（他人代交）、伪造证据（P 图、编造报告数字）、用真实客户敏感数据练习。
3. 违规处理：首次判定为"退回重做 + 记录"；二次则取消证书资格。
4. 数据红线：练习统一使用仓库自带虚构数据（examples/）或学员自有且已脱敏的数据； PII 不上传、不进群、不进任何第三方工具（见 11-工具与环境准备 第 6 节）。

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8. 数据留档与隐私

数据	用途	留存	访问
门禁通过记录	完课判定、期报复盘	2 年	运营 / 讲师
作品集	结业判定、优秀展（需学员授权）	学员自持；授权后展示 6 个月	学员 / 经授权
答辩记录	证书等级	2 年	讲师
自评雷达与问卷	课程改进	匿名化后长期	教研

默认规则：作品集属于学员；任何对外展示（优秀作品展、案例宣传）必须单独取得书面授权。

数据合规一票否决：使用真实客户名 / 真实 PII 练习（见 11 第 6 节红线）， 一经发现——该件产出作废 + 取消证书资格 + 记录在案，且不适用补交。 这条与 §4.1 的"诚实标注判 0 即退回"是两条独立的一票否决，都不走申诉豁免。

本文件回答一个问题：这门课怎么开起来、怎么跑完、出事了怎么办。 讲师怎么带 → 05-讲师手册.md｜运营怎么运转 → 08-运营手册.md

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1. 四种交付形态

	A. 线上直播训练营（默认产品）	B. 自学版	C. 企业内训版	D. 影子项目（加档）
适合	个人报名、公开招生	时间碎片、自学能力强者	企业 FDE/交付团队批量培养	少数在营/结营学员，愿接受 ≤1:3 监护并走完准入四件套（14）
周期	8 天连续（含周末）或 2 周（隔天）	4 周自主节奏	3 天集中 + 1 周作业	排在 A 之后 4–8 周，按学员与客户窗口协商
直播	每天 90 min	无（录播切片）	每天 6h 驻场或半驻场	无固定直播；导师 1v1 / 小组复盘
助教配比	1 : 15–20	社群答疑（1 : 50）	1 : 10（内部导师兼任）	导师 ≤ 1 : 3（14 §3.8）
案例	虚构案例库（07）	同左	客户真实项目（脱敏） 优先	客户真实小场景（脱敏 + 双签，14 §3.4）
门禁执行	严格（每日 G1–G7）	自助打钩 + 社群互评	严格 + 内部考核挂钩	严格 + 客户侧准入闸门（缺一件不进）
结营	答辩 + 作品集评级	作品集自评 + 抽检	答辩 + 内部汇报演出	方法与骨架 +（可选）经双签的脱敏摘要
规模上限	按助教配比定，不设硬顶	无	单期 1 家	每期最多 3 人（14 §3.8）
定价档位（§1.2）	L1 标准档	L0 免费公开版 / L1 标准档	L3 企业内训档	L2 影子项目档

选择建议：第一次开班一律用 A 形态（反馈闭环最快）；企业客户 20 人以上直接用 C， 把 07 的虚构案例替换为客户自己的一个真实（脱敏）小场景。

D 形态不是默认产品，是 A 之后的加档，理由与执行顺序见 14 §3.1、§3.8： 它碰真实数据，所以按"先替代轨道 → 攒够 B 级学员 → 每期 ≤3 人"的节奏放量，不为了多收人而放宽准入。

1.1 定价与成本：只给算法，不给数字

⚠ 本手册不写"承诺价"。价格随城市、渠道、你的资历、当期人数剧烈变化， 写死一个数字只会误导。这里给你两样东西：算得清成本的公式（本节）+ 四档的公开定义与比价锚点（§1.2）。 数字你自己填，且对外报价前先算一遍。

第一步：先算"一期班要花多少钱"（成本六项，逐项填）

#	成本项	怎么估	一期（示例口径）
1	讲师课时	讲师日费率 × 授课天数（含备课/答疑的 1.5 倍系数）	占大头，通常 50%+
2	助教课时	助教时薪 × 天数 × 人数（配比见 §1 表）	按 1 : 15–20 配
3	平台与工具	直播平台 / 群工具 / 云盘 / 证书制作	通常很低，别忘域名/邮件
4	获客成本	投放费 ÷ 报名人数，或分佣比例 × 客单价	最容易被漏算
5	运营人力	班主任/教务的工时折算	涉及催交、答疑、复盘
6	风险金	意外赔付/免费复训/退款预留（建议预留 5–10%）	见 §7 预案

第二步：套公式

保本价 = 成本合计 ÷ 实收人数          ← 低于它办一期亏一期
建议定价 = 保本价 ÷ (1 − 目标毛利率)   ← 通常按 40–60% 毛利反推

第三步：三条纪律

1. 先算再报：任何"随口报个价"都要在群里被追认为正式承诺——报价前必须过一遍上面的公式。
2. 档位差异有依据：§1.2 的四档不是"贵贱之分"，而是成本结构不同—— L0 免费档是边际成本为零的公开版（网页 + 仓库，不含直播/点评/证书）、 L1 标准档按人天成本定价、L2 影子项目档 = L1 + 导师 ≤1:3 的监护与脱敏人力（14 §3.8）、 L3 企业内训档按项目制报价（含脱敏、定制案例、内训考核对接的人力，通常单期价最高）。
3. 不许拿"变现"当卖点抬价：招生口径受 08 §11 与 10 §8 约束—— 不得承诺就业/收入；提价只能提"服务密度"（助教配比、点评深度、案例定制），不能提"回报承诺"。

📌 企业客户（形态 C）报价还涉及发票与对公流程，见 08 §10 与 10 §6.1「合规六件套」第 2 条。

1.2 四档定价：一档真免费，三档公开算法

对症 13 §6 #6「价格不透明」：竞品有明码标价，我们只有算法， 在比价场景是实打实的劣势。补法不是随便标个数字，而是把能公开的全部公开—— L0 的价格（¥0）、四档的包含与不包含清单、每期招生页必须给出的三个数字，以及同行公开价锚点。

四档定义（价格怎么定写清楚；数字仍按 §1.1 公式逐期算）

档	对应形态	包含什么	不包含什么（必须写）	价格怎么定
L0 免费公开版	B 的公开子集	网页版全部课文（fde-scope web / 仓库 Markdown）+ 工具链 + 自学路径	直播、点名点评、答辩与评级、证书、答疑窗口	¥0，永久免费；不设名额、不用报名
L1 标准档	A（含 B 的付费加强）	8 天直播 + 助教 1:15–20 + 每日门禁 + 答辩评级 + 结业证书 + 结营包（10 §9）	影子项目、客户真实场景、对公发票	保本价 ÷ (1 − 目标毛利率)，按 §1.1 逐期算
L2 影子项目档	D	L1 全部 + 真实小场景准入 + 导师 ≤1:3 监护 + 脱敏双签产出（14 §3）	承诺客户采纳、承诺就业/收入、下一期名额	L1 + 导师工时 + 合规与脱敏人力；一例一议
L3 企业内训档	C	3 天集中 + 1 周作业 + 客户脱敏场景 + 内训考核对接 + 对公发票（08 §10）	公开班名额、个人报名优惠	项目制报价：人天费率 × 人数 + 定制案例人时

同行公开价锚点（定位参考，不是"市场价"；来源与查证日期见 13 §8）

同行	公开价	口径	对我们的含义
GSDC 认证	US$0–500	9 模块考试 · 5 年有效（官方站）	下界 $0 说明"零成本入门"已是行业既有选项——这正是 L0 存在的理由
ADaSci CFDE	US$164.99	30 学时 · 7 模块 · 60 题监考 · 终身（官方站；源间冲突见 13 §4.2）	单张国际认证的价格带；与 L1 不是同一件商品，不做换算
职业培训机构长课（职坐标等）	¥5,000–29,000	4–5 个月，含就业服务（广告稿，不可作为唯一依据）	国内"长课 + 就业服务"那一档的价格带——我们不提供的那部分，价格也体现在这里
苏州瑞塔	¥3,800–15,800	机构培训 + 工信部证书（媒体转述）	国内短训 + 部委证书的价格带
企业侧院校合办班	未公开	5 天集中（媒体转述，价格未取回）	"企业档不公开价"是常态；但 L3 报价须对采购方逐项拆开（见下）

读表纪律（三条，缺一不可）：

1. 这是锚点，不是市场价。 13 §4.4 已经说过"'国内 FDE 培训多少钱'目前没有可靠答案"。 上表的唯一用途是让学员/采购方能自己把我们放进坐标里，不是用来说明"我们比谁便宜"。
2. 不比总价，比包含什么。 学时不是可比单位（30 学时认证 vs 8 天训练营不是一件事）， 题量、模块数同样不是。任何"我们用 X 学时顶他们 Y 学时""他们那个不值这个价"的说法都是违规话术（08 §2.1 禁用句清单）。
3. 不换算不承诺。 不做"考完送 XX 认证""学完省下 XX 元"的等价话术；不引用第三方的成功率/涨薪率（15 §3 发布纪律）。

每期招生页必须给出三件事（这是"透明"的可检查定义，缺一项即不合规）：

1. 本档包含清单：直播天数、助教配比、门禁与证书，逐条列；不包含的也要写（如 L0 不含点评）。
2. 本期班型与人数上限：上限由助教配比推出（08 §2.2）——写"最多 30 人"，不写"名额有限"。
3. 价格的构成口径：至少给"讲师日费率区间 + 助教配比 + 是否含证书制作与复训"， 让采购方/学员能拿 §1.1 的公式自己验算一遍。

三条禁止：不做虚构划线价（"原价 ¥X 现价 ¥Y"）；不做无依据的稀缺话术（"最后 3 个名额"）； 不拿"变现"当提价理由（§1.1 第三条纪律）。

📌 L0 为什么敢永久免费：课文与工具本来就在公开仓库，多一个人读的边际成本是 0。 免费档的存在不靠"以后会收费"的隐含承诺，所以它不需要任何倒计时或限额。

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2. 排期模板

2.1 标准 8 天案（连续）

T-14  招生启动 ── T-7 报名截止 ── T-3 分班/建群 ── T-1 开营前任务(装环境)
D1 入门日(6h)  D2 定边界  D3 接数据  D4 造语料  D5 验证评估
D6 运维化      D7 交接沉淀  D8 变现日(答辩+结营)
D+7  回访(变现动作追踪)      D+30 期报复盘

2.2 企业内训 3 天压缩案

保留三根支柱，其余转自学作业（带门禁）：

天	内容	转自学的内容
第 1 天	D1 入门（压缩到 3h）+ D2 定边界	D3 数据体检（作业 + 助教线上答疑）
第 2 天	D4 造语料 + D5 验证评估	D6 运维化（作业 + 盲测互评）
第 3 天	D7 交接沉淀 + D8 变现日（内部汇报演出）	作品集补全（一周内提交，内部评审）

2.3 自学版 4 周案

第 1 周 D1–D2｜第 2 周 D3–D4｜第 3 周 D5–D6｜第 4 周 D7–D8 + 社群每周一次线上互评会。

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3. 人员配置与职责

角色	配比	职责	关键动作
主讲讲师	1	教学、演示、答辩主评委、课程迭代	每期结束后 48h 内提交期报（09）
助教（TA）	每 15–20 人 1 名	巡场答疑、门禁初审、盲测陪练、"客户/刁难干系人"角色扮演	每日答疑窗口值班 1h；当日门禁通过名单 21:30 前交运营
运营/班主任	1	招生、社群、打卡、催交、激励、结营组织	见 08
课程研发	0.5	维护 01/02/03、处理反馈闭环	每 2 期做一次大纲修订

课堂角色扮演提示：D5 的"反对意见业务主管"与 D7 的"客户运维负责人"由助教扮演， 剧本见 07-实战剧本与案例库.md。

3.1 助教规模化：把"人力重"降成人时可算的数

对症 13 §6 #8「交付人力重」：试讲 ≥8/10 的讲师 + 1 : 15–20 的助教配比， 自助开班门槛不低。补法不是降配比（那是拿交付质量换便宜），而是把单项人时压到可复用。

三级助教阶梯（每一级都要有准入，不能凭"热心"上岗）

级别	准入	能做什么	不能做什么
影子助教	完成 L1 且评级 B 级以上	只观察 + 记录：把当日高频问题整理成 FAQ 草稿交运营	答疑定调、门禁初审、评分
值班助教	影子一期 + 任选一天试讲 ≥8/10（§7 第 1 条）	巡场答疑、门禁初审、盲测陪练、角色扮演（D5/D7）	改分、裁决申诉（08 §10 要求复核人未参与该次评分）
主答疑助教	完整带过 2 期	答疑定调、初审复核、编排互评、给新助教做影子带教	跳过任何门禁、放宽任何数据红线

四条"减人时不减标准"的手段

#	手段	怎么做	省的是哪一笔人时
1	FAQ 复利	同一问题第二次出现，就必须有一条现成答案进 08 §10；每期新增控制在 ≤20 条	重复答疑（占比最高的那一笔）
2	机器初审 + 人只看标红	能用工具判的门禁（命令是否跑通、产出文件是否齐全、命名是否规范）交给 fde-scope；助教只看工具标红与人判项（如"边界写清了吗"）	机械核对
3	同伴层分担	结对 + 盲测互评（03）承担一部分"人盯人"；助教从"逐人看"改为"看互评质量 + 抽查 20%"	逐人巡场
4	录播补课	缺课学员 24h 内补看并补交门禁；补课人时从"另约时间 1v1"变成"自助 + 抽查"	补课排期

四条硬底线（这四条永远不省）

1. 配比不动：助教不足时砍招生人数，不砍助教——A 形态开班人数上限 = 助教数 × 20。
2. 试讲门槛不动：新讲师 ≥8/10（§7 第 1 条），新助教先当一期影子。
3. 门禁标准不动：机器只做初审，通过与否仍由人判定；03 §5 的十条门禁一条不减。
4. 数据红线不动：真实客户名 / PII / 凭据仍然绝不出现在群聊、仓库、截图里。

一句话：这四条省的是重复劳动，不是判断。判断恰恰是学员付费买的东西。

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4. 平台与工具链

用途	推荐形态	备注
直播	任意支持屏幕共享 + 分组讨论的会议工具	必须有分组（breakout）用于互评
社群	微信群 / 飞书群 / Slack	置顶：任务卡、答疑时段、规则（见 08）
打卡与作业收集	表单 / 群里接龙 / LMS 均可	统一命名规范：D2-姓名-委托单
代码与命令	学员本机 + 仓库 examples/	无需服务器；零 API key 可跑
演示环境	讲师本机 + fde-scope web	提前 24h 冻结演示环境，禁止当天升级版本
录播与资料	云盘 / 知识库	直播后 30 min 内上传；仅限学员，不公开传播

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5. 清单：课前 / 课中 / 课后

T-1（开营前一天）

• ☐ 名单确认、分班（按自评雷达分组，强弱搭配结伴）
• ☐ 群公告：学习契约、环境准备指引（11-工具与环境准备）、课前预读 00（20–40 分钟，见 06 §0.5）、开营时间
• ☐ 讲师环境冻结：仓库版本、examples/ 数据、演示脚本试跑一遍
• ☐ 助教就位：分工表、答疑排班、角色扮演剧本发放

D1 开营当天

• ☐ 开营仪式（30 min）：课程契约、门禁制说明、诚实边界声明
• ☐ 环境救护站：助教开 1 个"急诊室"分组，专治装不上环境
• ☐ 收齐：自评雷达、结伴名单
• ☐ 点名收集课前预读的问题（06 §0.5 的"带一个问题进 D1"）——M1 开场用它起手

每日（D1–D8）

• ☐ 09:30 发任务卡 → 直播 → 30 min 内上传录播 → 答疑窗口 → 21:30 催交 → 次日 08:30 门禁榜

D+1 / D+7 / D+30

• ☐ D+1：结营问卷（NPS + 最有价值的一天 + 最想砍掉的一天）
• ☐ D+7：变现动作回访（更新简历 / 汇报 / 面试 / 复训报名）
• ☐ D+30：期报复盘会（用 09 模板），改进项写回 02/05/08

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6. 风险与应急预案

风险	触发信号	预案
学员环境装不上	开营 30 min 内 >20% 报错	切"主治医师"模式：助教 1v1；提供"影子环境"（助教共享屏幕代跑，学员口头指挥）
无 API key 导致以为不能学	群里反复问	明确：全链路零 key 路径可跑；LLM 只是可选加速（演示一次对比）
直播翻车（演示跑不通）	演示报错	把翻车变成教学：现场排查（这就是 FDE 日常），并在课后补一份正确记录
学员掉队	连续 2 天未打卡	三级干预（见 08 第 7 节）
学员用真实敏感数据	群内出现真实客户名/PII	立即提醒删除 + 私聊说明红线；产出退回替换为脱敏/虚构数据
讲师超时	单模块超时 10 min	助教举牌（约定暗号）；超时即砍"彩蛋"，保核心产出时间
答辩人数多排不下	>40 人	分组答辩（助教带组），讲师只进"优秀组"复核

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7. 质量保障机制

1. 试讲：新讲师必须完整试讲 D1 + 任选一天，由教研打分（≥ 8/10 才能带班）。
2. 影子跟班：新助教先当一期"影子助教"（只观察 + 记录），再上岗。
3. 录播双保险：直播 + 录播，缺课学员 24h 内补看并在群内补交门禁。
4. 反馈采集：每日 1 题快评（"今天最有用的 1 句话是什么"）+ 结营 NPS。
5. 迭代闭环：期报中的每个"改进项"必须在下期开营前落实或明确否决——闭环记录在 09。

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8. 交付验收（给课程负责人的 checklist）

一期训练营"交付合格"的定义：

• ☐ 完课率 ≥ 70%（完成 G1–G7 中 ≥6 关）
• ☐ 作品集完整率 ≥ 60%（8 件齐全）
• ☐ NPS ≥ 40
• ☐ 期报已产出，且改进项已闭环到下期
• ☐ 零数据合规事故（无真实敏感数据流出）

面向主讲讲师与助教。目标：让任何合格的 FDE 从业者，按本手册都能带出合格的课。 依赖：02-逐日教学大纲.md（教什么）· 07-实战剧本与案例库.md（用什么演） 备课底料：00-FDE方法论历史与原理.md（历史 / 原理 / 方法论 + §5 常见追问 8 条——学员问到"为什么"时的弹药库）

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1. 讲师画像与备课清单

能力要求：做过至少 1 个完整交付项目；会用 fde-scope 全链路；能接受"小白式提问"不烦躁。

备课量：首期 ≈ 每天 4 小时（含试跑）；成熟期 ≈ 每天 1 小时（过脚本 + 检查环境）。

• ☐ 通读 01/02/03，理解门禁判定的每一句话（学员会挑战你）
• ☐ 通读 00 §1–§3（历史 / 原理 / 方法论）：直播不展开讲，但学员的"为什么"要能一句话答上；§5 的 8 条追问先自己答一遍
• ☐ 在干净环境完整跑一遍 D1 冒烟链路（11 第 2–3 节）
• ☐ 通读 07 的三份案例剧本，选定本期使用的客户案例
• ☐ 准备"故意翻车"脚本（D1 必演，见第 3 节）
• ☐ 准备 3 个自己的现场故事（真实、脱敏、有代价）：一个成功、一个失败、一个"当时不懂后来才懂"

铁律：讲师讲的每个故事必须真实且脱敏；宁可少讲，不可编造。这与课程"诚实标注"原则一致。 同理，引用 00 里的市场/薪资数字时必须连来源与日期一起讲；两来源冲突的（如 OpenAI Deployment Company 的成立时间）就照 00 §1.6 说"两种说法，我们讲 2025–2026 年间"，不要挑一个顺口的当定论。

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2. 每场直播的标准骨架

环节	时长	讲师动作要诀
开场公式	3 min	①昨天最高分产出点名（10s）②今天一句话目标（10s）③"学完你能拿走什么"（10s）④今天的最小挑战（20s）
回炉	10 min	只抽 3 个概念 + 1 个错误案例；抽人不抽"积极分子"（点名靠后的学员）
讲与演	25 min	演示 > 讲解；每 7 分钟一次互动（投票/提问/群里打 1）
上手	35 min	讲师闭嘴巡场；助教主攻；只答"卡住超过 3 分钟"的问题
复盘	10 min	1 优 1 劣，优的要讲"为什么好"，劣的要讲"我也犯过"
布置	10 min	只念门禁检查项，不念说明书——让学员去读 06

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3. D1 演示脚本（含"故意翻车"）

场景：用虚构客户「茶语万象」的工单数据演示。全程投屏，命令逐条敲（不要复制粘贴大段）。

M1 世界观段（09:30–10:15）的讲法：先收学员课前预读的问题（"FDE 和售前/实施/外包差在哪？"）， 用 00 §1.1 的类比速答（售前=试驾员 / 实施=装车工 / 外包=代驾 / FDE=随队工程师）； 时间线只讲三个锚点（2003 Palantir → 2023 LLM → 2024–2026 岗位爆发），不要展开 §2 的原理—— 那 45 分钟的 KPI 是让学员记住"FDE 是做 80%→99% 那一段的活"这一句话。

# 第 1 步：先看数据长什么样（look before you load）——建立"先看再装"的职业习惯
fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv

# 第 2 步：锻造语料——讲"淘米"类比：去砂（去重）、去石（质量门）、补水（补盲）
fde-scope corpus --input examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv --out reports/corpus_report.html

# 第 3 步：打开报告——逐段读关键数字，示范"对客户怎么说"
open reports/corpus_report.html      # macOS；Windows 用 start，Linux 用 xdg-open
# 学员更推荐：直接在文件管理器里双击 reports/corpus_report.html

# 第 4 步：打开控制台——让学员看到 18 阶段与门禁面板的红色 blocker
fde-scope web     # → http://127.0.0.1:8080
# 这一步不用敲 open：把终端里打印的 http://127.0.0.1:8080 地址复制到浏览器即可

翻车脚本（必演）：演示前故意先跑 corpus 再"想不起来"要定成功标准，问学员： "我刚才跳过了哪一站？跳过它的代价是什么？" → 引出 D2 的委托单。用"代价的体验"替代"原则的说教"。

控时提示：D1 是 6 小时长直播，必须在 10:15、14:30 设两个硬性休息； 第 3 段（工具箱）不能晚于 14:30 开始，否则装环境的学员会拖到晚上。

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4. D2–D8 每日带教要点（每节 ≤5 条）

D2 定边界

1. 收作业时先问："你的成功标准，客户能自己验收吗？"——验收主体搞错是最高频错误。
2. 干系人地图必须逼出"第二发起人"，没有就让他写"死亡风险"三个字在图上。
3. 现场把一句形容词成功标准（"提升效率"）改造成可度量版本，示范一次胜过讲十次。
4. 提醒：Zones A 的目标不是写方案，是定义 done。
5. 预告 D3 时埋钩子："明天你会看到号称最干净的数据长什么样。"

D3 接数据

1. 让学员先猜"这份数据有几成能用"，再跑命令对照——制造认知冲突。
2. PII 环节用提问推进："如果这列身份证泄了，谁担责？"
3. 强制结论："待定"不允许，逼学员做判断并写出条件。
4. 用仓库里 mock engagement「南湾汽车」的"门禁被真实拦截"案例展示数据问题的后果。
5. 提醒不要真拿客户数据：红线再讲一遍（11 第 6 节）。

D4 造语料

1. 核心一句："合成是补盲区，不是凑数量。" 每一条合成样本都要有缺口理由。
2. 演示 --llm 与规则路径的差异（有 key 时），并演示失败自动回退——让学员看到"没有 key 也能活"。
3. 话术环节做角色扮演：助教扮演客户老板，听学员用 ≤200 字白话解释。
4. 诚实标注合成比例，当场制造一个"如果客户问合成比例是多少"的追问。
5. 预告："明天的坏消息是，指标一定不好看——这正是它的价值。"

D5 验证与评估

1. 先给学员打预防针：第一次评估指标难看是正常的，指标是地图不是成绩单。
2. 强调 bad case > 平均分：把"最该先修的 3 个"讲成"烧钱最快修的 3 个"。
3. 角色扮演高潮：助教演反对的业务主管，学员必须用数据回应（不能讲情怀）。
4. 要求记录"被拒绝的需求"——这是防 Scope Creep 的证据。
5. 预告："明天开始，你要为凌晨 2 点值班的人写文档。"

D6 运维化

1. 开场问："你走了以后，谁修？" 让沉默 10 秒再继续。
2. 讲 SLO 时用外卖超时赔付类比（错误预算 = 赔付额度）。
3. Runbook 环节做"凌晨 2 点盲测"：随机抽一份，让别人按文档念，发现断点当场标注。
4. 提"概率性退化"：AI 不是坏了才叫坏，慢慢变差也是坏。
5. 预告："明天你要把手里的东西交给一个不爱你的人。"

D7 交接与沉淀

1. 核心心态："交接不是走过场，是你专业度的最后一道签名。"
2. 技能卡必须有"适用边界"——强迫学员写出"什么情况下这条经验不适用"。
3. 角色扮演：客户运维负责人提三个刁难问题（剧本见 07）。
4. 讲"无限 Pilot"是行业最贵的反模式：没有 done，就没有价值结算。
5. 预告 D8："明天带齐 7 件产出——空手的，作品集直接判 C。"

D8 变现日

1. 作品集装配时反复强调：证据 > 描述；把"我做了"改成"数据显示"。
2. 模拟面试优先问 10 的 20 题里学员最虚的：没有外网/客户数据差/多租户防泄露。
3. 答辩控时严格（10 min），超时打断——这就是交付现场的纪律。
4. 结营仪式必须点名每一位完成者（哪怕 30 秒），掉队者私聊而非公开处刑。
5. 最后布置一个"课后动作"：72 小时内完成一次对真人的作品集讲解（同事/朋友都行）。

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5. 提问库（苏格拉底式，随机抽用）

场景	问题
讲成功标准	"这句话，客户用什么数字来验收？"
讲干系人	"如果这位发起人明天离职，项目还活着吗？"
讲数据	"这份数据的哪个字段一旦泄露，你要负法律责任？"
讲语料	"你怎么向客户证明，补的这些样本不是编的？"
讲评估	"指标 91% 很好看——它回答的是客户的哪个问题？"
讲 bad case	"如果只能修一个，你选哪个？为什么是它？"
讲 SLO	"凌晨 3 点报警，谁来处理？他看哪份文档？"
讲交接	"客户拿到你的交接包，不给你打电话能活几天？"
讲变现	"你的产出里，哪一件能直接放进简历？证据在哪？"

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6. 卡点解药表（学员原话 → 应对）

学员原话	背后情绪	讲师应对
"我不会写代码，是不是学不了？"	畏难	"今天所有操作都是可复制的命令——你的任务是看懂每一步在干什么；代码是 Level 2。"
"我们公司没有这样的客户，学这个有什么用？"	迁移焦虑	现场把他的日常工作映射到 4 区："你现在做的 X 属于 Zone B 的哪一站？缺的是哪一站？"
"客户根本不给我数据"	真实困境	"这正是 Zone A 的存在意义：先拿到成功标准和干系人，数据是第 5 站的事。说说你卡在哪一位干系人？"
"我的指标很差，是不是做错了？"	挫败	"指标差是信息，不是判决。把它翻译成一个 bad case 加一个下一步动作。"
"Agent 这么强，FDE 会不会被取代？"	职业焦虑	"工具越强，'定边界 + 交接'越值钱。课程前两站和最后两站全部是跟人打交道——这正是训练重点。"
"能不能给个模板我直接填？"	求效率	给模板（12），但追加一问："这个模板的第 2 条为什么这么写？"确保理解而非套壳。
"我全用 AI 生成的行不行？"	试探边界	"行。答辩我会请你脱稿讲 3 分钟，讲不清的判定为未达——这是课程唯一的'防伪'。"
"没时间打卡"	掉队前兆	启动三级干预（08 第 7 节）；先给最小可交付版本（Mini 版产出），保住连续性。

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7. 金句与类比库

概念	类比 / 金句
18 阶段	"交付不是百米冲刺，是换乘 4 条线的地铁——每站都要验票。"
门禁	"清单会烂，门禁不会。"
语料工程	"淘米：去砂、去石，补水——补的是缺口，不是把米堆高。"
成功标准	"客户验收不了的成功，不叫成功标准，叫许愿。"
真实数据原型	"在样板间练出来的手艺，撑不过毛坯房。"
bad case	"平均分是安慰剂，坏例子是处方。"
Runbook	"凌晨 2 点没人爱你，除了你的文档。"
交接	"交接是你留在现场的最后一次签名。"
变现	"作品集不是日记，是证据袋。"

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8. 控场技巧

状况	处理
冷场（没人答）	换选择题："A 还是 B？群里打字母"；先点已经举手的人，再引第二个
超时	助教举牌暗号（黄牌=剩 5 分钟，红牌=立即收尾）；被砍的彩蛋课后录 3 分钟短视频补给
跑题	"这是个好问题，我先记在'停车场'里，答疑窗口第一个讲"（准备白板/文档记 Parking Lot）
专业抬杠	承认合理部分 + 转成练习："这个反例很好，D7 的盲测环节请你来当客户运维负责人。"
学员当众贬低课程	不辩论；私聊了解真实诉求；若是共性，写入期报改进项
有人全程开摄像头吃饭/摸鱼	运营侧处理（私聊），讲师不点名

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9. 每期讲师复盘模板（48h 内提交）

## 期次 / 日期 / 讲师 / 助教 / 人数

### 1. 数据
- 完课率 / 作品集完整率 / NPS / 每日门禁通过率（附 `09` 看板截图）

### 2. 三个最好用的（保留）
- （例：D3 "先猜后看"制造认知冲突 → 数据理解正确率明显提升）

### 3. 三个最卡的（改进）
- 卡点描述 + 原因假设 + 下期改法（写回 02/05/08 的具体条目）

### 4. 本期学员提出的新问题（进题库/题库淘汰）
- 

### 5. 下期开营前必须落地的 3 件事（含负责人与截止日）
- 

写给学员：8 天里你只需要盯住这一份文档。 每天一张任务卡：做什么 → 交什么 → 门禁自查 → 卡住找谁。

判分依据见 03-评估体系与通关门禁.md｜装环境见 11-工具与环境准备.md｜全部模板见 12-附录-术语表与模板库.md 课前读物见 00-FDE方法论历史与原理.md（开营前 20–40 分钟，见 §0.5）

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0. 先读这 5 句

1. 第 1 天全天 6 小时，第 2–8 天每天约 2.25 小时（90 分钟直播 + 45 分钟自练），合计约 22 小时。排不进去就别报——这门课不靠"抽空看看"过关。
2. 每天交一件产出，产出里必须有证据（命令、文件、截图）——没有证据 = 没交。
3. 门禁制：当天的产出不过关，就暂时进不了下一关；补交可以，但留痕（作品集等级受限）。
4. 练习只用虚构数据（课程自带）或你自己已脱敏的数据；永远不上传真实客户 PII。
5. 鼓励用 AI 助手——但你得能脱稿讲清自己的关键决策（答辩会抽查）。

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0.5 开营前 20–40 分钟：世界观预读（不考核，但很值）

不看也能跟上 D1——只是会在"为什么 FDE 是这样"的地方卡一下。

读 00-FDE方法论历史与原理.md，按你的时间二选一：

你有多少时间	读哪几节	读完你应该能回答
20 分钟（够用）	§0 怎么用这份文档 → §1.0 三十秒速通版 → §1.1 FDE 三位前身	"FDE 和售前 / 实施 / 外包差在哪？"
40 分钟（推荐）	上面 + §2.1 范式转移 → §2.4 80/95/99 → §3.1 4 区 18 阶段	上面 + "为什么客户愿意为 FDE 付钱？"

带一个问题进 D1（M1 开场会点名回答）："我们公司现在是谁在干 FDE 的活？他缺哪一块？"

其余章节（§1.3 Ontology、§2.6 前线学习机制、§3.4 十二反模式、§5 常见追问）不用提前看—— 它们是 D8 模拟面试和日后客户现场的速查页。别在开营前背数字（00 §6 有引用纪律）。

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1. 学习契约（开营日勾选）

开营 30 分钟内读完并在群里回复"已签署"。

• ☐ 我承诺每天投入 2 小时，连续 8 天；若缺课，24 小时内补看录播并补交当天门禁。
• ☐ 我承诺每件产出都诚实标注：合成数据比例、AI 参与部分、不确定项。
• ☐ 我承诺不自造数字、不 P 图、不让他人代交。
• ☐ 我承诺练习数据用仓库自带虚构数据或已脱敏数据，真实客户名与 PII 不进群、不上传。
• ☐ 我接受门禁制与补交规则（24h 内补交 = 正常放行；超 24h = "延期通过"，作品集最高 B；特殊豁免记录在证书备注）。

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2. 开营前 15 分钟：环境自检（G0 入学门）

完整指引与故障排查见 11-工具与环境准备.md 第 2–3 节。

#	检查项	命令	期望结果	不通过怎么办
1	Python ≥ 3.11	python3 --version	显示 3.11 或更高	按 11 第 2 节重装
2	装包成功	pip install -e ".[dev]"	无报错，末尾 Successfully installed	报错截图发群，@助教
3	冒烟：看数据	fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv	输出票数 / 类别 / 渠道 + 样本预览	同上
4	冒烟：造语料	fde-scope corpus --input examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv --out reports/corpus_report.html	生成 reports/corpus_report.html	同上
5	学习契约已读 + 自评雷达已填	模板 12 §2.0（手写即可，无命令）	四维分数 + 三句实话 + 契约 4 项全部勾选	缺雷达 → 补填后发群 @助教（拖延不影响开营）

不需要：API key、Docker、AgentScope——全链路有零 key 路径，装包即可跑。

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3. 每日任务卡怎么用

每张卡四件事：今日产出 → 完成步骤 → 门禁自查 → 提交。 建议开播前 5 分钟把当天卡打开；直播"布置"环节只念门禁检查项，细则以本卡为准。

提交截止：直播次日 21:30（运营催交时间）；次日 08:30 出"门禁通过榜"。 命名规范（统一，缺一律打回）：D<N>-姓名-产出名，如 D2-张三-委托单； 同一产出多文件时加后缀：D2-张三-委托单-干系人图.png。

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4. 每日任务卡

Day 1 · 入门日

今日产出（🎯 产出 1）：迷你链路证据包

• ☐ 课前：按 §0.5 读 00 的 20 分钟版，带一个问题进直播
• ☐ 跑通（逐条复制，必须在仓库根目录、已激活虚拟环境）： fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv fde-scope corpus --input examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv --out reports/corpus_report.html
• ☐ 提交 reports/corpus_report.html（在文件管理器里双击它即自动用浏览器打开； 提交文件本身或报告首页截图均可。打不开先查 11 §3.2）
• ☐ 写 3 行白话解释："我刚才做了什么、为什么要先看数据、报告里最重要的数字是哪个"
• ☐ 先种案例数据：python examples/seed_mock_engagements.py（幂等，重复跑安全） 再 fde-scope web → 打开「星澜科技（Adnova）」→ 存好红色 blocker 那页的截图 （空仓库的控制台只有"创建一个 engagement"的提示，没有 blocker——所以这一步不能跳）

门禁自查 G1：命令真跑过（报告文件真实存在）｜能用自己的话解释｜报告数字与实际一致。 常见坑：命令跑在错误目录（应在仓库根目录）｜报告路径看错（在 reports/ 下）。 卡住：先查 11 第 3 节排查表 → 再群内提问（用第 7 节的四要素模板）。

今天不需要背 00 里的任何年份与数字——那是速查页，不是考点。

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Day 2 · 定边界

今日产出（🎯 产出 2）：客户委托单（≤1 页）

• ☐ 客户画像：行业、规模、谁付钱、现在怎么干活、痛在哪
• ☐ 干系人地图：≥2 位发起人 + 一线使用者 + IT/安全把关人，标注每人"在乎什么"
• ☐ 成功标准 ≥3 条：全部可度量（有数字 + 时间），客户自己能验收
• ☐ 时间盒：≤14 天集成 / ≤90 天上线 / ≤120 天交接
• ☐ 放弃标准：什么情况下该说"这个不该做"
• ☐ 用 07 的客户简报，或替换成你自己的（脱敏）场景

门禁自查 G2：成功标准 ≥3 条全可度量（禁"提升体验"类形容词）｜≥2 位发起人｜有放弃标准｜≤1 页（超 2 页直接打回）。 常见坑：成功标准写得只有工程师能测（验收主体必须是客户）｜发起人只有一位（想想"他明天离职项目还活着吗"）。

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Day 3 · 接数据

今日产出（🎯 产出 3）：数据体检报告

• ☐ 先猜后看：写下"我猜这份数据有几成能用"，再跑 fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv 对照 （A/B 两组共用此文件起步；工业补充数据见 examples/quickstart_manufacturing/）
• ☐ 概况：条数、来源、采集方式、时间范围
• ☐ 字段表：字段名 / 类型 / 缺失率 / 异常值 / 备注
• ☐ PII 清单：哪些必须脱敏、哪些根本别拿
• ☐ 覆盖度：类别分布 Top/Bottom，指认长尾盲区
• ☐ 结论一句话：能做 / 不能做 / 有条件能做（写"待定" = 未达）

门禁自查 G3：字段表含类型与缺失率｜PII 清单带处置建议｜明确结论｜≥3 条质量风险。 常见坑：只列字段不判风险｜结论不敢下（犹豫就写条件："若能补齐 X 字段则能做"）。

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Day 4 · 造语料

今日产出（🎯 产出 4）：语料报告 + 客户话术

• ☐ 跑 corpus 生成报告；摘录关键数字：原始 N → 可用 M（去重 X、质量门淘汰 Y）
• ☐ 覆盖度：盲区几个、补盲策略是什么（每条合成样本有缺口理由）
• ☐ 写客户话术 ≤200 字：向非技术客户说明"能用多少 / 补了什么 / 为什么可信"
• ☐ 诚实标注：合成数据比例与来源（synthesize:llm 或规则路径）
• ☐ （可选）有 key 时对比 --llm 路径与规则路径

门禁自查 G4：报告数字与实际运行一致｜有盲区与补盲说明｜话术零术语（出现"语料/覆盖度/合成"即未达）｜合成比例如实标注。 常见坑：用合成量掩盖真实缺口｜话术里冒术语（想想怎么跟老板讲"淘米"）。

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Day 5 · 验证与评估

今日产出（🎯 产出 5）：原型证据 + 评估结果 + Top3 bad case + 一页验证记录

• ☐ 先造测试集：把 12 §2.4 的模板复制成 test_set.jsonl（一行一条 JSON； 不会存文件？看 §2.4 的"零基础三步"框），先填 5 行跑通再扩到 ≥200 条； 首次 --agent mock 跑通时先删掉每行的 expected_category （否则 intent_accuracy 恒为 0.000——这是子串判分的设计，不是 bug，原因见 12 §2.4）
• ☐ 跑 fde-scope eval --agent mock --test-set test_set.jsonl，截取主指标 + 1 个业务口径指标
• ☐ 准备一个可演示的原型（命令输出截图，或 fde-scope web demo 录像 ≤2 min）
• ☐ 从 bad case 里挑 Top3：每条写"现象 → 根因假设 → 下一步动作 → 预计改善"
• ☐ 一页验证记录：向谁演示了、对方提了什么、接受/拒绝了什么（拒绝的要写理由）

门禁自查 G5：同命令同结果可复现｜bad case 每条有"下一步动作"（只描述现象 = 未达）｜有验证记录（含被拒绝需求）。 常见坑：用策展过的漂亮数据（= Demo 债，直接退回）｜只贴平均分不挖坏例子。

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Day 6 · 运维化

今日产出（🎯 产出 6）：SLO 卡 + Runbook + 值班交接卡

• ☐ SLO 卡：3 条 SLO（目标值 + 测量方式）+ 错误预算 + 告警路由（谁/渠道/多久响应）
• ☐ Runbook：5 类事件（服务不可用 / 指标暴跌 / 数据异常 / 权限配额 / 上游依赖挂），每类四段：判断信号 → 处置步骤 → 回滚步骤 → 升级路径
• ☐ 值班交接卡：当前状态 / 待办 / 已知风险 / 联系人
• ☐ 自查门禁：fde-scope gate check <你的档案id> 看 slo 关到底在检查什么 （id 用 COLUMNS=200 fde-scope engage list 查；不加 COLUMNS 会被截断成 eng-xxx-t…）
• ☐ 找一位同学做"凌晨 2 点盲测"：他按你的文档念，能处理完才算过

门禁自查 G6：Runbook 每类事件有回滚步骤｜SLO 含错误预算｜告警路由明确｜盲测通过。 常见坑：写成了"说明书"不是"操作步骤"（每步都得能照着敲）｜忘了写回滚。

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Day 7 · 交接与沉淀

今日产出（🎯 产出 7）：交接包四件套 + 技能卡 + 退场计划

• ☐ 装配交接包：fde-scope handoff <你的档案id> --accept
• ☐ 交接包内容：Runbook + 评估报告 + SLO 卡 + 培训材料（题纲即可）
• ☐ 验收清单：谁验收、验收标准、签字人（逐条列出）
• ☐ 技能卡 1 张：fde-scope skill add --title "<标题>" --category methodology --body "<正文>" 内容：场景 → 问题 → 做法 → 证据 → 适用边界（什么情况下不适用）；确认无误后 fde-scope skill publish <skill-id>
• ☐ 退场计划：交接后 30/60 天支持安排 + 终止条件
• ☐ 答辩式演练：接受"客户运维负责人"的三个刁难问题（剧本见 07）

门禁自查 G7：四件套齐全｜验收清单含签字人｜技能卡含适用边界｜退场计划有终止条件。 常见坑：交接包是给客户的、不是给自己的（客户不打电话能活几天？）｜技能卡写成流水账。

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Day 8 · 变现日

今日产出（🎯 产出 8）：作品集三套包装 + 结营答辩

• ☐ 作品集索引页：8 件产出的名称 / 日期 / 证据链接 / 一句话价值
• ☐ 求职版：简历段落 3–5 行（含数字，句式见 10）+ STAR 故事 3 个
• ☐ 汇报版：一页纸（价值 / 证据 / 下一步要什么）
• ☐ 接单版：服务清单 + 案例页
• ☐ 面试自测：20 题库里至少自测 10 题，写下答案要点
• ☐ 结营答辩 10 分钟：做了什么 → 证据是什么 → 如果重来会改什么

门禁自查 G8（结业门）：G1–G7 至少 6 关通过｜索引完整｜完成答辩｜等级已判定。 常见坑：作品集全是"我做了"没有"数据显示"｜答辩超时（现场会打断，这就是交付纪律）。

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5. 提交规范与补交

项	规则
命名	D<N>-姓名-产出名（多文件加后缀：-截图1 / -数据）
渠道	群内指定提交入口（表单 / 接龙，以当期公告为准）
截止	直播次日 21:30 前；次日 08:30 出通过榜
24h 内补交	正常放行（标注"补交通过"）
超 24h 补交	记"延期通过"：计入完课，作品集等级最高 B
豁免	数据涉密 / 岗位冲突等特殊情况，私聊讲师走豁免，记录在证书备注

补交申请格式（群里 @助教）：

【补交申请】D3-李四-数据体检报告
原因：<一句话> ｜ 预计提交时间：<明晚 20:00 前>
当前卡点：<一句话，方便助教提前准备>

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6. 门禁自查卡（G1–G8 学员版速查）

提交前逐条打钩。判定细节与 blocker/warning 语义见 03 第 3 节； 每件产出的"交付物要求"（要含哪几项才算齐）见 02 当天的「交付物要求」小节。

门禁	交什么（🎯 产出）	一句话自查	反例（会被打回）
G1	产出 1 · 迷你链路：报告文件	报告文件真实存在 + 我能解释	只交了截图，没交报告文件
G2	产出 2 · 客户委托单	成功标准全是数字和时间	"提升运营效率"
G3	产出 3 · 数据体检报告	我敢下"能做/不能做"的结论	结论写"待定"
G4	产出 4 · 语料报告 + 客户话术	话术里没有任何术语	"我们做了语料补盲合成"
G5	产出 5 · 原型 + 评估 + bad case	坏例子都有下一步动作	只写了"模型不行"
G6	产出 6 · Runbook + SLO 卡 + 值班卡	别人照我的文档能处理	文档里全是内部黑话
G7	产出 7 · 交接包 + 技能卡	客户不打电话能活一周	交接包里没有回滚步骤
G8	产出 8 · 作品集三套包装	8 件产出索引齐全 + 答辩完成	答辩讲不出证据来源

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7. 求助路径（三级，先自助再找人）

Level 0 · 自助
  ├─ 装环境报错     → 11 第 3 节故障排查表
  ├─ 要模板         → 12 模板库（复制即用）
  ├─ 概念不懂       → 12 术语表 + 当天录播回放（2 倍速重看"讲与演"）
  └─ 命令报错       → 逐字比对 02 的任务卡命令（90% 是路径或拼写）

Level 1 · 同学（结对伙伴 + 群）
  └─ 群内提问须带四要素（见下方模板）；同学能答的先答，答对有互助分

Level 2 · 助教（19:00–20:00 答疑窗口）
  └─ @助教 + 四要素；非窗口期留言，值班助教次日 12:00 前回复

Level 3 · 讲师（私聊，仅限）
  └─ 豁免申请 / 严重掉队 / 数据合规疑问 / 想换练习场景

提问模板（不带这四样，助教有权请你补齐再问）：

【想问什么】D4 的 corpus 跑完没有生成报告
【我试了什么】重跑了两次、换过 --out 路径
【期望什么】reports/corpus_report.html
【实际发生】终端最后一行报错：<粘贴报错原文>
【截图】<附上终端截图>

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8. 学习方法（怎么学最快）

方法	怎么用	依据
费曼复述	每天复盘环节用 3 句话讲给同桌；讲不清 = 没学懂	输出倒逼输入
回炉	每天开播 10 分钟抽考昨日 3 个概念；别只当听众	间隔重复
结对互评	强弱搭配，每天交换 1 次产出，必须找出对方 1 个问题	社会学习
证据文件夹	从 D1 开始建 证据/ 文件夹，随手存命令与截图	D8 作品集直接取用
先猜后看	看数据/看指标前先写下预期，再对照	制造认知冲突

别做的事：攒到周末补所有作业（记忆曲线已凉）｜抄模板不改（答辩必露）｜用真实客户数据练（红线）。

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9. 用 AI 助手的开工模板（提示词包）

课程鼓励用 AI——这本身就是 FDE 的工作方式。关键约束：产出要能脱稿讲、数字要自己跑过、AI 参与要标注。

场景	提示词模板
改成功标准	"以下是我写的成功标准，客户是<角色>。请逐条指出哪些无法被客户自己验收，改写成含数字与时间的版本，并说明改动理由：<原文>"
翻译成客户话术	"把下面这段技术说明改写成 200 字以内的白话，读者是不懂技术的<客户角色>，不准出现'语料/覆盖度/合成'等词：<原文>"
挖 bad case 根因	"这是评估失败案例<粘贴>。给出 3 个根因假设，每个附一个可以在 10 分钟内完成的验证动作。"
写 Runbook 初稿	"为<场景>写运行手册：5 类事件，每类按'判断信号→处置→回滚→升级'四段。要求每步可被值班新人照着执行。"
角色扮演陪练	"你现在扮演一位反对上 AI 系统的业务主管，对我提 5 个尖锐问题，每次只问一个，等我回答后再追问。"

使用纪律：AI 给的内容你自己跑过/核过才能进产出；末尾标注"本件部分内容由 AI 辅助生成"。

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10. FAQ（学员版）

问	答
少上一天直播行不行？	行，录播 24h 内补看并补交当天门禁；连续 2 天未打卡会触发三级干预（班主任会找你）。
装环境一直报错怎么办？	先查 11 第 3 节；仍不行进"环境急诊室"分组，助教 1v1；最差情况助教共享屏代跑、你口头指挥——照样算你完成。
没有 API key 能学吗？	能。全链路零 key 可跑（规则模式），LLM 只是可选加速器；D4 会演示有/无 key 的差别与失败回退。
能拿公司真实项目练吗？	可以，但必须先脱敏并经你的公司同意；真实客户名与 PII 一律不进群、不上传。拿不准就问讲师。
我平时用的 Qoder / Trae / 豆包工作 这些，跟课程冲突吗？	不冲突，不要求换工具。课程只叠"流程与门禁层"；编码、写文档继续用你顺手的（01 §6.4）。
我的指标很差是不是做错了？	指标是地图不是成绩单。把最难看的那个数字翻译成"1 个 bad case + 1 个下一步动作"就对了。
能改案例吗？	能。07 的案例允许替换成你熟悉的行业场景，但四区结构与门禁不变。
全用 AI 生成的行不行？	行。答辩会请你脱稿讲 3 分钟，讲不清的判定为未达——这是课程唯一的"防伪"。
证书怎么拿？	过 G8 结业门即可（G1–G7 至少 6 关 + 索引完整 + 答辩完成）；A/B/C 级判定见 03 第 6 节。

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11. 结营前终极自检（D8 前夜用）

• ☐ 8 件产出齐了，每件都能说出"证据在哪"
• ☐ 作品集索引页填好（名称 / 日期 / 链接 / 一句话价值）
• ☐ 简历段落 3–5 行，至少含 3 个数字
• ☐ 答辩 5 分钟稿写好了，掐表练过 2 遍不超时
• ☐ "如果重来会改什么"准备了一个指向自己决策的答案
• ☐ 面试 20 题自测 ≥10 题，答案要点已写
• ☐ 证据文件夹已归档，含每件产出的命令记录

都打钩了：明天你不是去"结营"，是去把 8 件产出一次性拿出手——讲清价值、指到证据、说出下一步。 （本课"变现"指把能力变成可展示、可对客交付的产出，不承诺就业或收入，见 README 诚实边界。）

本文件是课程的演练素材总库：5 个虚构客户案例（3 个演练案 + 1 个反面教材 + 1 个止损示范）+ Day 2–8 的角色扮演剧本。 讲师用它演示，学员用它做作业，助教用它扮演"刁难的人"。

消费方：04-交付实施手册.md §3（D5/D7 角色扮演由助教执行）· 05-讲师手册.md §4（D4/D7 角色扮演提示）· 02-逐日教学大纲.md（每日时间盒）

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0. 诚实声明（先读）

• 本文件所有客户名、人名、数字全部虚构，与任何真实公司无关。案例 A–D 与 examples/seed_mock_engagements.py 里的演示档案同名同源（可在控制台里对照查看）；案例 E（明源体检）是本文件特有的合成示范，没有对应 seed 档案，只能按 §2.5 的剧本使用。
• 剧本中的"客户原话""反对意见"是典型情境合成，来自公开 FDE 实践中反复出现的模式（见 docs/fde_sop_full.md 的 12 反模式），不代表任何具体客户。
• 演练中禁止使用真实客户名与真实 PII 替换案例内容。

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1. 案例库总览

⚠ 本文件全部案例、客户名、人名、数字均为虚构示范，用于教学演练； 不得对外引用为业绩，也不得用真实客户名/PII 替换（见文首与 README §0 诚实边界）。

案例	Profile	训练重点	核心反模式考点	主要用在
A. 茶语万象 Teaverse（新茶饮连锁）	ticket	全链路示范（已走完全程；ticket 跳过 3 个工业专属阶段，实走 15 阶段）	无（标杆案例）	D2 讲师演示 + D4 参考档案
B. 迅捷出行 Swift Ride（网约车）	ticket	冲突干系人 / 真实数据原型	Scope Creep · No HITL	D2 学员作业（A 组）
C. 南湾汽车 Southbay Motors（整车厂）	manufacturing	工业叠加层 / 门禁真实拦截	Safety Incidents · Data Quality Surprises	D2 学员作业（B 组）+ D3 数据课
D. 星澜科技 Adnova（出海营销）	ticket	反面教材：唯一发起人	Sponsor Collapse	D2 开场的"错误示范"
E. 明源体检 Haiyuan（连锁体检机构）	ticket	止损示范：正确地说"不"	Infinite Pilots · 沉没成本	D7 或 D8（讲师 5 分钟复盘，见 §2.5）

分组方法：D2 起学员分为 A/B 两组，A 组用案例 B、B 组用案例 C，一直用到 D7； D8 答辩时交叉提问——"你用的不是你的案例，但仍要听懂对方讲什么"（客户现场常态）。

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2. 案例档案

2.1 案例 A · 茶语万象（标杆案例，讲师演示用）

客户一句话原话（演示开场直接念）：

"全国 2800 家门店，每周订货全凭店长拍脑袋——订多了报废，订少了断货。 我们买了数据平台，但没人知道怎么让它'会订货'。"

背景卡：新式茶饮连锁 · 门店 2800+ · SKU 86 个 · 三个数据源（门店 POS / 供应链 / 会员）。

干系人（参考档案，学员不直接看）：

人	角色	在乎什么
王芳	副总裁 · 数字化中心（发起人）	门店周订货准确率 ≥98%
陈宇	CTO（第二发起人）	全渠道会员 DAU 增长 30%
林晓	供应链总监	报废率与断货率
赵磊	数据平台负责人	接入工期与系统稳定性

参考成功标准（档案版）：≤14d 完成数据接入（瞬时 10w+ TPS）· ≤90d AI 订货预测上线覆盖 90% 门店 · MAE 较基线下降 ≥20% · ≤120d 完成运维移交，SLO 99.5%。

演示命令：

fde-scope engage init --customer "茶语万象" --profile ticket
fde-scope gate list                       # 全部 10 个门禁（第 3 列 🏭=工业专属 7 关 / 🏢=通用 3 关）
python examples/seed_mock_engagements.py  # 幂等；种出全部 10 个 mock engagement
fde-scope web                             # 找到「茶语万象」看完整档案与已通过的 gate

演示要点："这是别人家的满分作业——但你要做的不是抄，是知道每一站的证据长什么样。"

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2.2 案例 B · 迅捷出行（学员 A 组，ticket）

给学员的客户简报（原始形态，故意不给整理好的）：

"我们 146 个城市，客服中心每天 8 万通电话，投诉、调度、发票什么都有。 老板要求 AI 客服拦截率 60% 以上，人工工单降 30%。但数据总监说数据给不了那么快， 客服中心负责人又担心 AI 答错要背锅。你们看着办。"

背景卡：网约车平台 · 146 城 · 订单样本 5.2M 行 / 投诉 41k 条 / 司机侧会话 12k 条（含 PII）。

干系人（学员要自己整理出这张图，以下是档案对照）：

人	角色	在乎什么	隐含冲突
罗成	技术 VP（发起人）	AI 客服拦截率 ≥60%	要快
邓琳	数据总监（第二发起人）	146 城数据 ≤14d 接入	要稳，怕数据暴露风险
钱锋	客服中心负责人	人工工单下降 30%	怕 AI 答错砸了满意度
孙丽	司机端产品经理	司机投诉响应时长	关心司机侧，与客服 KPI 不同

训练重点：

• 冲突干系人：罗成要快 vs 邓琳要稳；钱锋怕背锅 → 课程会问"成功标准写谁的"？
• 隐含 PII：投诉与司机会话含 8900 条 PII 候选 → D3 数据体检的靶子。
• 方言/口语化：已知局限（档案），D5 bad case 的天然素材。
• 反模式考点：Scope Creep（四个人四个 KPI，不砍就爆）、No HITL（客服场景必须有人机协作）。

参考成功标准（档案版）：≤14d 接入 146 城 · ≤90d 上线拦截率 ≥60% + 工单下降 30% · ≤120d 移交 bad_case <8%。

查看参考档案：python examples/seed_mock_engagements.py 后打开 web 控制台 →「迅捷出行」。

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2.3 案例 C · 南湾汽车（学员 B 组，manufacturing）

给学员的客户简报：

"南沙工厂，焊装 + 座舱两条线。老板签了全栈 AI 战略合作，要'产线数据上云'加'座舱语音助手'。 但焊装车间主任说 PLC 谁都不许碰，安全部门还没签字，工会……我们厂没有工会。 两个赞助人，一个要激活率，一个要上云速度。"

背景卡：整车厂 · 焊装主线 PLC（Siemens S7 / PROFINET 环网）+ 智能座舱 HIL 台架（dSPACE）+ AGV 车队（5G）· 2 班制 · OT/IT 已分离 · 非气隙环境。

这个案例的特殊价值——门禁会真的拦住你：

想自己新建一个档案走到这一步？别这么干——新档案从 qualification 起步， 要逐关补齐成功标准、数据接入、语料、原型、验证五道材料才能摸到 deploy； 那本身是案例 C 的练习内容，不是热身。这里直接看已经走到 deploy 的那份档案：

python examples/seed_mock_engagements.py                          # 幂等；先种出 10 个虚构档案
COLUMNS=200 fde-scope engage list                                 # 找到 eng-southbay-manufacturing-seed03
fde-scope engage status eng-southbay-manufacturing-seed03         # 停在 deploy 阶段
# deploy 阶段有三个门禁，逐个查（不带 --gate 只查本阶段第一个 = fat_sat）：
fde-scope gate check eng-southbay-manufacturing-seed03                              # ✋ fat_sat：SAT 未执行
fde-scope gate check eng-southbay-manufacturing-seed03 --gate functional_safety     # ✋ 未做危险分析
fde-scope gate check eng-southbay-manufacturing-seed03 --gate conformity            # ✋ CE / Annex IV / 危险分析 三条

档案版显示：FAT/SAT 未执行、功能安全未做危险分析、EU AI Act 高风险 → 缺 CE 与技术构造文件。 三个门禁全红（仅 conformity 一家就报了 3 条 blocker）——这正是课程想让你亲眼看到的： 工业现场的"上线"不是技术动作，是合规动作。

💡 gate check 撞上 blocker 时，系统会自动记一张待审技能卡草稿（飞轮设计，不是 bug）。 看完用 fde-scope skill review 查、fde-scope skill archive <skill-id> 清掉即可，详见 12 §3.5。

训练重点：

• 工业 7 门禁全清单（site_survey / fat_sat / functional_safety / conformity / works_council / air_gap / shift_handover）；本案例主要触发前 3 个 + air_gap / shift_handover
• 车间主任说"PLC 不许碰" → site survey / 干系人地图的真实形态
• 反模式考点：Safety Incidents（没做危险分析就动产线）、Data Quality Surprises（OT 数据形态与 IT 完全不同）

配套练习数据：

fde-scope corpus --input examples/quickstart_manufacturing/alarm_corpus.jsonl --out reports/alarm_corpus_report.html
# KPI 默认把 5 个工位聚合（grasp_success_rate=0.7931）；想单独看某个工位就先把它单独存一行：
fde-scope kpi eng-southbay-manufacturing-seed03 --samples examples/quickstart_manufacturing/station_samples.jsonl
grep ASSY-HUMANOID-01 examples/quickstart_manufacturing/station_samples.jsonl > assy.jsonl
# ↑ Windows：findstr ASSY-HUMANOID-01 examples\quickstart_manufacturing\station_samples.jsonl > assy.jsonl
fde-scope kpi eng-southbay-manufacturing-seed03 --samples assy.jsonl    # grasp=0.7333、干预率=0.0321

（ASSY-HUMANOID-01 抓取率 73%、干预率 3.2%，是"还在爬坡"的典型画像——D5 挖 bad case 就用它。 顺带记住这个坑：指标永远先问"分母是谁"——整份文件的聚合值不是任何一个工位的画像。）

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2.4 案例 D · 星澜科技（反面教材，D2 开场用，5 分钟）

用途：讲师在 D2 回炉环节展示的"错误示范"——只有一位发起人的委托单。

"出海营销 AI 素材工厂。COO 一个人拍板，说'先把东西做出来，其他人我来协调'。 委托单很漂亮，成功标准也有数字。但干系人地图上，发起人只有 1 个。"

追问学员："如果这位 COO 下季度调岗，这个项目还活着吗？"（引向 Sponsor Collapse 与第二发起人制度）

档案里这条也真实存在（_run_gates 故意判 fail）——控制台里「星澜科技」的 success_criteria gate 是红色的。

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2.5 案例 E · 明源体检（止损示范，D7 或 D8 收尾用，5 分钟）

用途：全课唯一一个"正确答案是走人"的案例。前四个案例训练"怎么把事做成"， 这个训练"怎么判断一件事不该继续做"——G2 门禁要求委托单里必须有「放弃标准」，这一节就是它的实战演示。 谁讲：讲师口头讲，不用档案、不用命令，讲完留 3 分钟讨论。

背景（虚构）：某连锁体检机构想做"AI 报告解读助手"，已谈了两轮，氛围很好。

三条致命信号（讲师逐条给出，每给一条问一句"这时你会怎么做"）：

信号	事实	为什么致命
① 无第二发起人	只有运营总监一个人推动；CTO 明确说"这是他们部门自己的事"	Sponsor Collapse（同案例 D）；一调岗项目就死
② 成功标准永远定不下来	三次访谈拿到三套说法："客户满意度""解读时长""减少投诉"，且都不肯写数字	没有 done = Infinite Pilot 的标准开场
③ 拿不到数据	体检报告涉大量健康 PII，法务明确拒绝任何形式的数据出域，也不批脱敏环境	数据红线：连"有条件能做"都构不成

剧本推演（讲师按这三步讲，学员只需听+讨论）：

1. 第 1 轮（体面提出）：把三条写成书面风险清单，给出"如果你能解决①和③，我们下周就能开工"的条件。
2. 第 2 轮（对方给不了）：对方说"先做个小 demo 给上面看看，预算后面再说"。 —— 这句话同时命中 Infinite Pilot 与 Sponsor Collapse，此时不是砍价时机，是触发放弃标准。
3. 第 3 轮（正式退出）：按委托单 §6「放弃标准」执行：书面说明退出原因（只陈述事实，不指责）、 移交已完成的调研成果、留下"满足条件时的重启路径"、把这段经历写成技能卡（12 §2.13）沉淀。

讨论题（留 3 分钟）：

• 已经投入两轮访谈，退了"亏不亏"？（考沉没成本：投入越多越舍不得，这正是反模式）
• 退出的方式会不会毁掉客户关系？（考退出方式：事实陈述 + 移交成果 + 重启路径 = 关系反而更好）

讲师收尾金句：

"会做的人是供应商，会说不的人才是顾问。 你在这门课学的一切交付能力， 都必须配一条底线：知道什么时候不该接、接了什么时候该退。"

与门禁的对应：G2 委托单第 6 节「放弃标准」（12 §2.1）；G7 退场计划「终止条件」（12 §2.12）； 反模式 Infinite Pilots / Burnout Death Spiral（12 §1.6 十二大反模式速查表第 8、6 条）。

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3. Day 2–8 演练剧本（角色扮演）

通用规则：扮演者（讲师/助教）只给情境与追问，不给答案；学员必须用产出里的证据回应。 每次演练 3–5 分钟，结束后扮演者当场给 1 条"最狠的点评"。

3.1 D2 · 客户开场（助教 → 学员）

角色卡：见 §4.1。台词骨架：

（学员：自我介绍 + 想了解"痛点"）
客户 CTO：别问了，我时间有限。我就一句话——AI 客服，三个月，能上就上。
          （学员若直接问数据）
客户 CTO：数据的事你找数据部，我只要结果。
          （学员若坚持问成功标准）
客户 CTO：那你说，你觉得这个"成功"应该怎么定？给我个数字。

观察点：学员是否顶住"直接要结果"的压力，把对话拉回成功标准与干系人； 是否识别出"客户只有一位出面人"（→ 追问第二发起人）。

3.2 D3 · 数据交接（助教扮演客户 IT → 学员）

情境：学员拿到案例数据文件。助教扮演客户 IT 主管，给数据时埋三个坑（照 dossier 设定）：

1. "这是我们能给的全部字段了。"（实际含 PII 候选字段，学员必须挑出来说"这个不能收"）
2. "类别分布很均匀的，放心。"（实际长尾极不均匀，学员要当场用 connect 输出反驳）
3. "时间范围？大概是去年的吧。"（要求学员把"大概"变成确认项写进体检报告）

观察点：是否先看再装（先跑 connect 再下结论）；PII 识别是否敢说"不收"；结论是否明确。

3.3 D4 · 语料汇报（助教扮演客户老板 → 学员）

学员用 ≤200 字白话汇报语料结果。老板（助教）只追问三句：

1. "你说的'能用多少'，从头到尾是哪几个数字？"
2. "补的那些样本，是你编的吗？"（考诚实标注与合成比例）
3. "我一个字没听懂，重讲一遍，说人话。"（考零术语）

观察点：数字链完整（N→M→切分）｜合成比例如实｜重讲一遍仍不崩才是真懂。

3.4 D5 · 反对意见业务主管（助教扮演）★ 04/05 指定剧本

角色卡：见 §4.2。助教从下列反对意见中抽 3 条逐一发难，学员须用数据回应（禁止讲情怀）：

#	反对意见（原话）	学员应调用的证据	反面回应（扣分）
1	"AI 答错了谁负责？出了舆情你们赔吗？"	评估指标 + bad case 率 + HITL 设计（人工兜底）	"我们模型很准的，放心"
2	"你们根本不懂我们业务，先把知识库做好再说"	数据体检结论 + 真实数据原型结果（已经跑过）	争辩"我们很懂"
3	"预算砍一半，功能一个不能少"	成功标准优先级 + 放弃标准（当场划掉哪个）	全盘答应（Scope Creep）
4	"60% 拦截率太低了，我要 95%"	基线对比 + 渐进路线（先 60% 再涨）+ 反问成本	硬承诺 95%
5	"上一个供应商的 Pilot 做了半年，然后没有然后了"	时间盒（≤90d 上线）+ 验收清单 + 明确 done	"这次不一样"（无证据）

扮演纪律：助教必须追到底——学员一给数字就换角度再问；学员说"不知道"时， 追问"那你准备怎么查、什么时候给答复"（诚实 + 行动 = 通过）。

观察点（评分表见 §5）：用数据而非情怀｜承认不知道时给行动｜把反对意见转成可度量条件｜守住范围。

3.5 D6 · 凌晨 2 点盲测（学员 ↔ 学员，助教监考）

剧本：随机交换 Runbook。B 学员朗读 A 学员的文档，遇到"读不下去/听不懂/缺步骤"处当场举手：

B（举手）：这里写"检查服务健康"——凌晨 2 点的人具体敲什么命令？
B（举手）：回滚这步说"恢复备份"——哪个备份？最近的还是昨天的？
B（举手）：升级路径写"联系负责人"——谁的手机号？他不接怎么办？

观察点：每处卡壳都是 Runbook 的断点，A 学员当场记下并修复；修复后再测一次。

3.6 D7 · 客户运维负责人三个刁难问题（助教扮演）★ 04/05 指定剧本

角色卡：见 §4.3。这是交接签字演练——助教扮演不信任你的客户运维负责人， 提出三个刁难问题，学员须翻交接包作答（回答时手指要落在文档上，指出对应段落）：

#	刁难问题	学员应指向	通过标准
1	"你说回滚 5 分钟——我们昨晚试了 40 分钟，怎么解释？"	Runbook 回滚段 + 演练记录	承认差距 → 给出重新演练与修订文档的承诺与时限
2	"SLO 写 99.5%，真出事故，你们赔吗？"	SLO 卡错误预算段 + 支持安排	讲清错误预算语义（预算内不追责）+ 退场计划里的支持边界
3	"我们的人看不懂'drift''bad case'这些词——你走了谁给我翻译？"	培训材料题纲 + 术语白话对照	指出培训已覆盖 + 承诺补充白话版；不得贬低客户
4	"模型悄悄变差了，谁先发现？"	监控与漂移段落 + 告警路由	指出漂移监控 + 告警路由，且给出没配监控时的补救方案

观察点：是否在交接包内找答案（找不到 = 交接包不合格，当场记 G7 修复项）｜ 是否诚实（"这块我们没做到，我记下来"vs 硬撑）｜语气是否专业不卑不亢。

3.7 D8 · 答辩追问（讲师/助教/学员代表）

答辩追问用 10-变现路径与结营包.md 的 20 题库， 优先抽这四道高频题（10 §7 中带 ⭐ 的题；与 docs/fde_playbook.md 的面试防御表一致）：

1. "FDE 和传统实施工程师的区别？"（考世界观）
2. "客户数据质量极差怎么办？"（考接数据的诚实：敢下"能做/不能做/有条件能做"的结论）
3. "客户现场没有外网、不想用外部 LLM 怎么办？"（考降级路径认知）
4. "多租户数据泄露怎么防？"（考三层隔离：沙箱 / collection / 权限引擎）

评分见 03 第 5 节答辩评分表。

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4. 角色卡（可直接打印发给助教）

4.1 角色卡 · 客户 CTO（D2 用）

你是「<案例客户>」的 CTO。特点：
- 时间少、语速快、要结果，对"调研""需求分析"这类词不耐烦
- 但心里其实是支持这个项目的（你签的字），只是被上次的失败供应商伤过
- 如果学员坚持问"怎么定义成功"，你会松口——但要求他给数字
- 如果学员不问干系人，你全程不会主动提第二个人（埋雷）
暗号：学员问出"谁和您一起为这个结果负责"时，你可以提"VP 和我也在盯"（给出第二发起人线索）

4.2 角色卡 · 反对意见业务主管（D5 用）

你是使用部门的主管，一开始就反对上这个系统。特点：
- 不讲技术，只讲"出事了谁负责""我的团队会不会被裁"
- 对任何指标都先质疑口径："你说 91%——统计的是哪批数据？谁标注的？"
- 学员给数据你就承认一部分，然后换一个新角度继续质疑（不许一次就放行）
- 底线：如果学员承认"不知道"并给出查证动作 + 时限，你要点头
暗号：学员说"我们可以在 90 天验收清单里加这一条"时，你松口："这条我要签字。"

4.3 角色卡 · 客户运维负责人（D7 用）

你是客户方接手运维的负责人。特点：
- 保守、抠细节、怕背锅；你最恨"交接完就找不到人"
- 你的三个刁难问题见 §3.6；学员回答时你必须盯着他的**文档**——他要指给你看
- 如果他只说"我会支持你们"，你会说："你走了以后呢？"
- 底线：交接包里有明确段落 + 支持终止条件 + 演练记录，你就签字
暗号：学员主动说"我们安排一次联席演练，演练通过你再签"时，你同意签字

4.4 角色卡 · 车间主任（案例 C 专用，D3/D5 备用）

你是焊装车间主任。特点：
- 不信任何"上云"，你的 PLC 停一分钟就是几十台车的损失
- 说话带工地味："你们坐在办公室吹空调，知道焊装线停线赔多少吗"
- 学员提"停线做测试"你就炸；学员提"旁路采集、不碰控制回路"你才给好脸色
- 底线：学员把"不碰 PLC 控制层、只读数据"写进方案里，你认可
暗号：学员问"FAT 阶段你们能安排哪个窗口"时，你给一个 2 周后的停机维护窗口（考 site survey）

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5. 助教评分要点（每次演练后现场给）

每次角色扮演结束，助教在群里发一句带 [演练] 前缀的点评，格式：

[演练·D5] 张三：✅用 bad case 数据回应了"答错谁负责"，并给了 HITL 兜底设计
          ⚠️ 被问到"预算砍半"时全盘答应了 3 个新需求——Scope Creep 预警，去补"放弃标准"

通用观察表（助教打钩用）：

观察项	通过	未达
用证据回应（数字/文档/演示）而非情怀	☐	☐
承认不知道时，给出查证动作与时限	☐	☐
把对方的情绪翻译成可度量条件	☐	☐
守住已定的范围（含当场拒绝新需求）	☐	☐
语气专业、不卑不亢、不贬低客户	☐	☐

学员的演练收获（每次演练后 60 秒写进群）：

"对方最难的那个问题是什么？我用了什么回应？下次我会改什么？"

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6. 案例使用规则

允许	禁止
把案例替换成自己熟悉的（脱敏）行业场景	使用真实客户名 / 真实人名 / 真实 PII
在简报基础上补充合理细节（注明"补充假设"）	修改门禁标准来"让自己好过"
跨组借用对方案例的数据（D8 交叉提问）	编造参考档案里没有的"客户原话"当证据
把参考档案当作"参考答案"对照自己的差距	直接抄参考档案当自己的作业（答辩会露）

企业内训特别说明：企业版（04 形态 C）直接把案例簿替换为客户自己的一个真实（脱敏）小场景—— 但简报形态要保留"原始、未整理"的样子，因为训练的核心就是"从模糊到可交付"。

面向运营负责人与班主任：招生 → 开营 → 日常 → 结营 → 复训的全流程 SOP。 交付执行（排期/人员/应急）见 04-交付实施手册.md； 指标与复盘模板见 09-运营指标与复盘.md。

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1. 运营角色与总时间轴

角色	一句话职责
运营负责人	招生漏斗、社群、激励、结营组织；对完课率与 NPS 负责
班主任	每日节奏执行（任务卡/催交/门禁榜）、掉队干预、学员关系
助教（教学侧）	答疑、门禁初审、角色扮演——管理规则见 §8

一期总时间轴（标准 8 天案；压缩案见 04 §2）：

T-14 招生启动 → T-7 报名截止 → T-3 分班建群 → T-1 开营前任务
D1–D8 每日运营节奏（§4）→ D+1 结营问卷 → D+7 变现回访 → D+30 期报复盘

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2. 招生

2.1 渠道与文案

渠道	侧重	备注
公众号 / 社群	世界观长文 + 学员产出实拍	用真实作品集（须书面授权，见 03 §8）
短视频	60 秒演示：一条命令跑通 corpus	用虚构案例数据，不露真实客户
合作渠道（企业/猎头/社区）	企业内训对接	转 04 形态 C

文案三要三不要：

• ✅ 要讲产出："8 天带走 8 件可展示的交付物"
• ✅ 要讲诚实边界："训练能力与作品集，不承诺就业、不承诺收入"
• ✅ 要讲零门槛："不需要会 Python，不需要 API key"
• ❌ 不要用"包就业 / 保涨薪 / 学完年薪 X 万"（合规红线，见 §11）
• ❌ 不要贬低学员现状（"还在做螺丝钉？"）——用中立的问题陈述替代
• ❌ 不要在营销素材里出现任何真实客户名/真实数据

禁用句清单（原句 → 为什么 → 换成什么）

#	❌ 禁用句（及同类变体）	为什么禁	✅ 换成
1	"包就业 / 保涨薪 / 学完年薪 X 万"	合规红线，本课不提供就业与收入承诺（10 §8、§11）	"训练能力与作品集；就业与收入不承诺、不预测"
2	"国内首个 / 全国唯一 / 行业第一"	官办与商业培训已在快速铺开，"首个"很快会过期，且无法自证（13 §6 #10）	用可核对的特点替代排名：零 key 可跑、8 件产出、门禁制（13 §1）
3	"学完就能考 CFDE / 包过认证班 / 考完送证书"	我们没考过、与发证方无合作（15 §2.3）	照 15 §2.1–§2.2 讲"有哪三条路径、怎么叠加"，明说不代报名、不返佣
4	"结业送工信部 / XX 大学证书"	证书必须谁的渠道写谁的名，错渠道即虚假陈述（15 §2.2 例）	只写实际颁发的那张（本课证书 + 编号规则，15 §1.2）
5	"8 天顶 4 个月 / 8 天达到资深 / 学时顶 XX 学时"	学时不是可比单位，且我们主动认账深度有限（04 §1.2 读表纪律 2）	"8 天学到能独立跑通一条链路 + 手里有 8 件产出；资深要靠真实项目里练"
6	"FDE 人才缺口 XX 万 / 平均月薪 XX"（无来源）	无出处数字一律禁用（10 §8）	引用四要素：<区间> ｜ 来源 ｜ 采集日期 ｜ 口径；匿名爆料不做唯一来源
7	"原价 ¥X 现价 ¥Y / 最后 3 个名额 / 今晚涨价"	虚构划线价与无依据稀缺（04 §1.2 三条禁止）	写本期班型与人数上限（"最多 30 人"）+ 价格的构成口径
8	"包学包会 / 学不会全额退"（无书面条款）	承诺必须有可执行条款与责任主体	只承诺已写进文档的东西：补交与复训（03/08 §9）、申诉三步（§10）
9	"学员 XX 学完涨薪 X%"（个案当统计）	个案不等于比率；对外数字必须带分母与样本量（15 §3.3）	只引用 15 §4.1 的结果度量表，且带分母；未达样本量只做定性
10	素材里出现真实客户名 / 真实数据 / PII	数据红线（§11）	一律用虚构案例库（07）；真实作品集须本人书面授权（03 §8）

怎么用这份清单：招生文案发布前，用 Ctrl+F 搜关键词——包、保、首个、唯一、原价、名额、缺口、年薪—— 命中任一条就改；改不了就不发（宁缺一次曝光，不欠一次承诺）。

这份清单与 10 §8 查证纪律、13 §6 劣势认账、 15 §2/§3 发布纪律，是同一套纪律的四个切片；改一处要对齐另外三处。

2.2 报名筛选（3 个问题，报名表内嵌）

1. "你目前的工作/学习状态是？"（分人设 A/B/C，见 01 §2）
2. "接下来 8 天，你每天能稳定投入 2 小时吗？"（选"不能"→ 引导自学版 04 形态 B）
3. "你更想要什么：听概念 / 动手交付？"（选前者 → 明确告知本课以动手为主）

分班规则（T-3 执行，按自评雷达）：强弱搭配结对；每 15–20 人配 1 助教； 同一个组的学员尽量来自不同行业（扩大互评视角）。

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3. 开营（T-3 → D1）

T-3 · 建群与预热

• ☐ 建群、置顶五件套：任务卡入口 / 答疑时段 / 群规（§5）/ 诚实边界声明 / 提交入口
• ☐ 发布《学员手册》06，要求开营前读完 §0–§2
• ☐ 发放自评雷达（4 维 1–5 分）+ 学习契约（06 §1）

T-1 · 开营前任务（环境）

• ☐ 发布环境准备指引 → 11；群内"装好了"接龙
• ☐ 统计未装好人数；>20% 报错 → 触发 04 §6 的"环境急诊室"预案
• ☐ 公布分班与结对名单、助教分工与答疑排班

D1 · 开营仪式（30 min，运营主持 + 讲师压轴）

1. 运营（10 min）：课程契约、门禁制、补交规则、群规、诚实边界
2. 学员（15 min）：30 秒自我介绍（我是谁 + 我最怕现场哪件事）
3. 讲师（5 min）：一句话点燃 + 预告今晚就要交第一件产出

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4. 每日运营节奏 SOP

与 02 附录、04 §5 同一套节奏；本节的"运营动作"列是班主任的执行清单。

时间	动作	负责人	验收
08:30	发布门禁通过榜（昨日）+ 催未通过者	班主任	榜单+@未通过者
09:30	发布当日任务卡（06 对应日）+ 门禁检查项	班主任	群消息 + 置顶更新
直播中	记录"停车场"问题（讲师转交）	助教	问题清单
直播后 30 min	上传录播 + 讲义 + 命令清单	助教	群公告链接
13:00	午间"昨日优秀作品"展示（附点评一句话）	班主任	需学员授权（03 §8）
19:00–20:00	集中答疑窗口（语音/直播）	助教轮值	响应率 100%
21:00	提交截止前 30 min 提醒（仅提醒未交者）	班主任	私聊
21:30	催交 + 当日优秀作品提名（收集）	班主任	提名 ≥1 件
22:00	汇总：当日提交率、答疑遗留问题	班主任	记入 09 看板

每日运营三件必做：①任务卡准时（误差 ≤10 min）②答疑响应 100% ③掉队者当天私聊（不公开点名）。

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5. 社群 SOP

5.1 群规（置顶，开营日发布）

1. 不发广告、不拉人、不私加好友推销。
2. 提问用四要素模板（06 §7）；报错先附截图。
3. 真实客户名与 PII 一律不进群（红线，见 §11）。
4. 作业不抄袭；被发现抄模板不改者，公开提醒一次，二次记录。
5. 友善：不嘲笑小白问题——"这是 FDE 现场最贵的品质"。

5.2 话题节奏（保持群活性的每日栏目）

栏目	时间	内容
#今日一句	09:00	讲师金句（05 §7 金句库）
#踩坑接龙	全天	学员贴一个报错 + 怎么解的；解对的加分
#优秀作品	13:00	昨日最佳产出（授权后展示）
#凌晨2点	21:00	预告/复盘 D6 的盲测梗，制造记忆点

5.3 禁止与升级

• 出现争执：班主任先私聊双方 → 群里发一句"已处理，回归学习"（不辩论、不站队）。
• 出现广告/PII：立即撤回 + 私聊警告；PII 情形记录到合规日志（§11）。

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6. 激励体系（积分 / 徽章 / 排行）

设计原则：奖励证据与互助，不奖励活跃度——否则会催生"水群"。

6.1 积分规则

事件	积分	说明
门禁按时通过（无补交）	+10	每天最多一次
24h 内补交通过	+5	留痕但仍有分
助人解答被采纳	+5	由被助者或助教确认
结对互评（有效：找出对方 ≥1 个真实问题）	+5	每天一次
优秀作品（讲师提名）	+15	每天 ≤2 件
主动披露自己产出中的错误/不确定项	+5	诚实加分项（课程独有）
代做 / 伪造证据	清当件积分	并触发 03 §7 违规处理

6.2 徽章

徽章	条件
🎯 过闸人	连续 3 天门禁一次通过
🧪 淘金者	D4 语料话术被评为零术语且数字链完整
🛡️ 诚实者	累计 3 次主动披露不确定项
🤝 摆渡人	累计助人 ≥5 次被采纳
🏁 完赛者	G8 结业（按 03 §6 等级加注 A/B/C）

6.3 排行与奖品

• 排行榜只展示前 10（避免公开倒数）；个人分数私聊可查。
• 奖池建议：A 级作品集定制点评 / 与讲师 1v1 职业咨询 30 min / 下期助教直通面试。
• 禁止现金化排名（防止刷分）。

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7. 三级干预（掉队处理）★

被 04 §6、05 §6 引用。触发信号：连续 2 天未提交门禁，或答疑窗口连续 2 次未现身且群内无互动。

第一级 · 私聊唤醒（班主任，触发后 24h 内）
  - 一句话确认状态："你还好吗？卡在哪一步？"
  - 给出**最小可交付版本**（Mini 版）：如 D3 只交"字段表 + 一个风险"也算过
  - 若因工作/家庭突发：启动"暂停键"——可申请把节奏切到自学版（`04` 形态 B）

第二级 · 助教 1v1（第一级后 48h 仍无产出）
  - 15 分钟共屏：当场陪跑一次任务卡，把卡点定位到"概念/工具/时间"哪一类
  - 定一个 24h 内的"复活交付"（一件比 Mini 还小的产出，重建动量）
  - 结果抄送讲师（进 `09` 掉队档）

第三级 · 讲师谈话（第二级后仍停滞，或学员主动求助）
  - 判断根因：目标错配（其实想学别的）→ 劝转班/退款；时间不可控 → 协商延期到下一期
  - 任何第三级处理都**私聊进行**，不上群、不点名（`05` §8 控场原则）
  - 记录"流失原因"分类，进 `09` 期报

干预铁律：宁可让学员"Mini 版通过"，也不让他掉出节奏——连续性 > 完整性。

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8. 助教管理

环节	规则
招募	过 G8 的往期学员优先（A 级直通）；外部助教需通过"试扮演"（演 §4.2/§4.3 角色卡）
培训	当一期"影子助教"（04 §7）后上岗；发 [05 §4 带教要点 + 07 角色卡 + 03 门禁判据] 三件套
排班	每日答疑窗口轮值（19:00–20:00）；角色扮演日（D5/D7）全员在线
质量	每周抽 3 条助教答疑评语，检查是否"给答案 vs 给方法"——给方法才合格
激励	按学员完课率 + 好评率给酬劳系数；优秀助教进讲师培养池
红线	助教不得私下接学员外包/私单（利益冲突）；不得泄露学员作品

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9. 结营、校友与复训

9.1 结营日（D8）运营清单

• ☐ 答辩排期表（>40 人分组，见 04 §6）；计时员就位
• ☐ 结营仪式：表彰（最佳作品/最佳互助/最快进步）、证书发放、合影
• ☐ 收集：结营问卷（NPS + 最有价值一天 + 最想砍掉一天）
• ☐ 预告：D+7 变现回访、复训规则、校友群入口

9.2 校友群与复训

项	规则
校友群	结营后保留；每周一次"作品集诊断"接龙（往期学员可提问）
复训	B 级学员免费旁听下期（03 §6）；C 级可免费重读
复训义务	复训学员须当"摆渡人"（每周至少帮 1 位新学员）——形成互助飞轮
助教通道	A 级学员可申请助教（§8 流程）——课程自身的"飞轮"（对应 docs/fde_sop_full.md 阶段 15）

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10. 运营 FAQ

问题	处理
学员要求退款？	开营前：全额退；开营后 D1–D2：退 50%；D3 起不再退（可延期到下一期一次）。以招生页条款为准。
学员想插班？	仅允许 D2 前插入，且须先补 D1 录播 + G1；之后一律引导下一期。
学员要求换组/换案例？	允许一次（私聊班主任），避免"案例不合口味"成为掉队借口。
企业客户要开发票/对公？	转 04 形态 C 报价流程；发票信息收集表另附。
讲师和学员起冲突？	班主任先接住学员情绪，48h 内与讲师对齐；若属实，进期报改进项。
学员想退课但先要作品集？	按已完成的产出如实交付（作品集归学员，03 §8），不设卡。
学员觉得被"判错"（门禁/评分不服）？	走申诉三步：① 私聊班主任写清"哪一条 / 我认为应该是什么 / 证据"；② 24h 内由未参与该次评分的人（另一位助教或讲师）复核原件；③ 结果书面回执。改判成立 → 更新成绩并进期报改进项；不成立 → 说明理由。申诉不影响态度评分；对 G8 结业门结果仍有异议 → 班主任升级讲师，3 个工作日内终裁。
学员投诉讲师/助教（态度、迟到、歧视性言论）？	班主任先接住情绪、不辩解，24h 内独立记录事实与时间点；涉歧视/骚扰类零容忍——立即隔离当事双方、上报课程负责人，与当事人分开取证。处理过程不公开点名，结果告知投诉人。投诉渠道始终开放：班主任私聊 → 课程负责人 → （企业内训）客户 HR 对接人三级可达。

申诉与投诉的共同纪律：全程书面留痕（私聊记录/邮件），进合规日志（§11 第 5 条）； 不得在公开群讨论具体投诉内容，不得因申诉/投诉降低对学员的评价。

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11. 合规与数据红线（运营视角）

1. 宣传口径：不得承诺就业/收入；引用薪资数据必须带来源与日期（见 10）。
2. 学员数据：报名信息仅用于课程运营；对外展示作品集需书面授权（03 §8）。
3. 练习数据：群内一旦出现真实客户名/PII——立即撤回 + 私聊 + 记录合规日志； 该学员产出退回替换为脱敏数据（04 §6 预案）。
4. 录播与资料：仅限本期学员，不公开传播；讲师演示环境不出现真实客户内容。
5. 合规日志：每期一份，记录事件/时间/处置/后续动作，随期报归档。

本文件回答两个问题：这期办得好不好，拿什么数字说话？办完之后怎么改进，改进有没有落地？ 操作流程见 08-运营手册.md｜教学复盘视角见 05-讲师手册.md 第 9 节。

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1. 北极星指标

北极星 = 作品集完整率（8 件产出齐全的学员数 ÷ 实际开课人数）

为什么不是完课率？因为完课率可以被"降低标准"刷高——少判几道门禁、多放几个补交，数字立刻好看。 而作品集才是这门课的承诺物：招生海报上写的是"8 件可展示产出"，兑现或没兑现，只看这一件事。

层	指标	回答的问题
北极星	作品集完整率	承诺兑现了吗？
辅助	变现动作率（D+7）	学员真的用起来了吗？
漏斗	7 级转化（见第 2 节）	哪一段在漏水？
健康度	每日看板（见第 4 节）	今天要不要干预？

一个视角提醒：复训率与转介绍率是滞后指标，第一期不要拿它对标——首期先攒基线。

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2. 转化漏斗（7 级）

曝光 → 报名留资 → 缴费确认 → G0 入学门 → D1 开课 → G1–G7 逐关 → G8 结业 → D+7 变现动作

级	定义（口径）	采集点	首期基线
曝光	招生内容触达人次（各渠道去重后估算）	运营台账	首期只记录，不设目标
报名留资	填写报名表人数	报名表单	——
缴费确认	完成缴费的人数	收款记录	≥ 留资的 40%
G0 入学门	环境自检 + 契约 + 雷达三项完毕	06 §2 提交记录	≥ 缴费的 85%
D1 开课	实际出席 D1 直播（≥ 一半时长）	直播记录	= 缴费人数（开营前流失在此暴露）
G1–G7	每关通过人数（分关记录，不合并）	门禁台账（08 §4）	逐关见第 4 节预警线
G8 结业	拿到结业证书人数	答辩记录（03 §5）	≥ D1 的 70%
D+7 变现动作	完成至少 1 个变现动作（更新简历/内部汇报/投递/接单咨询）	D+7 回访（04 §5）	≥ 结业者的 60%

漏斗纪律：

1. 分关记录，不合并。 "G1–G7 通过"这种合并口径会掩盖"卡在第 4 关"的真实问题。
2. 首期基线用实测校准。 上表的建议值来自设计推演，不是行业数据——第一期跑完用实测覆盖它， 不要拿"行业均值"假装权威（与课程"诚实标注"原则一致）。
3. 每级都记分母。 任何比率都必须能回答"除以谁"。

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3. 每期体检表（合格线）

一期训练营是否"交付合格"，与 04-交付实施手册.md 第 8 节同源，此处为运营侧的执行口径：

#	指标	合格线	判定	未达时的第一动作
1	完课率（G1–G7 通过 ≥6 关）	≥ 70%	硬线	掉队归因（第 5 节）写入期报
2	作品集完整率（北极星）	≥ 60%	硬线	检查是否为"最后两关集中掉队"，下期重排时间盒
3	NPS	≥ 40	硬线	低于 0 的差评逐条读，进期报原声节
4	数据合规事故	= 0	一票否决	立即按 08 §11 处置，当期不得宣传
5	掉队复活率（进干预后回到 G 链）	记录观察	参考	复盘三级干预哪一级失效
6	门禁平均补交率	记录观察	参考	补交率过高说明当日时间盒太紧

一票否决说明：第 4 项不为 0 时，前 3 项再好看也不构成"合格交付"—— 这与仓库 Engagement.advance() 的 blocker 语义一致：硬拦项不通过，其余分数不生效。

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4. 每日健康度看板与预警线

4.1 看板字段（每日 22:00 汇总时填写，08 §4）

字段	口径	一眼看什么
当日提交率	当日产出提交人数 ÷ 在线人数	掉了没有
当日门禁通过率	通过人数 ÷ 提交人数	是"没交"还是"交了不过"
答疑积压	19:00–20:00 窗口未闭环问题数	助教够不够
有效互助次数	帮同学解决问题且被确认的次数	社群是否在互助而非围观
掉队预警名单	触发预警线的人（见 4.2）	今晚要不要私聊
一句话异常	今日最出乎意料的一件事	期报素材

掉队预警名单同时抄送讲师，进入 09 掉队档（第 5 节）。

4.2 预警线 → 联动 08 三级干预

信号	黄线（提醒）	红线（立即动作）	联动
连续未打卡	1 天	2 天	红线自动进三级干预第一级（08 §7）
当日提交率	< 70%	< 50%	红线：班主任当晚全员私聊排查
某关门禁通过率	< 60%	< 40%	红线：次日直播加 10 min 回炉重讲该关考点
答疑积压	> 5 人排队	响应 > 2h	红线：启用第二答疑窗口（助教加班排班）
有效互助次数	连续 2 天 < 3 次	连续 3 天 < 3 次	红线：运营发起话题引导（08 §5）
NPS 中期快评	≤ 0	≤ −20	红线：讲师 48h 内找 3 名差评学员 1v1 面谈

原则：预警线只用来触发动作，不用来考核助教。指标一旦变成 KPI，就会被优化成数字游戏 （比如助教抢答简单问题刷"互助次数"）——这是运营自己的反模式。

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5. 掉队档（本期学员异常档案）

由 08 §7 的三级干预结果汇入，一人一行，逐期滚动。

字段	说明
姓名 / 分班	用于联系与面谈
触发日 / 触发级	哪天触发、落到三级干预的第几级
干预动作	实际做了什么（私聊 / 1v1 / Mini 版产出 / 谈话）
结果	复活（回到 G 链）/ 延期（转下期）/ 退款 / 失联
流失原因分类	见下方枚举，必填（失联者由班主任推测并标注"推测"）
备注	面谈原话摘录（1–2 句），用于期报归因

流失原因枚举（统计时只在这 6 类里选，防止"原因：忙"淹没一切）： 时间冲突 / 难度超预期 / 环境受阻（装不上） / 健康或家庭 / 岗位或工作变动 / 其他。

铁律：掉队档是内部档案，只在讲师与运营之间流转；任何对外材料不得出现学员姓名 （与 03 第 8 节的留档规则一致）。

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6. 期报模板（结束后 48h 内提交）

提交人：运营负责人 + 主讲讲师（合并一份：运营填 1/2/3 节，讲师填 4 节的教学视角， 教学复盘细目沿用 05 第 9 节模板，作为本期报的附件）。 提交对象：课程负责人；抄送：下一期全体讲师与助教。

# 第 X 期期报（YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD）

## 1. 漏斗数据（附件：当日看板截图）

| 级 | 人数 | 转化率 | 对照首期基线 |
|---|---|---|---|
| 报名留资 | | | |
| 缴费确认 | | | |
| G0 入学门 | | | |
| D1 开课 | | | |
| G1 … G7（逐关） | | | |
| G8 结业 | | | |
| D+7 变现动作 | | | |

## 2. 体检表（第 3 节 4 条硬线）
- 完课率：__% （线 ≥70%）→ 达标 / 未达
- 作品集完整率：__% （线 ≥60%）→ 达标 / 未达
- NPS：__（回收率 __%）→ 达标 / 未达
- 数据合规事故：0 / 有（如有，附处置记录）

## 3. 掉队与流失（附件：掉队档）
- 触发干预 __ 人：复活 __ / 延期 __ / 退款 __ / 失联 __
- 流失原因 Top2：（枚举分类 + 各 1 句典型原话）
- 三级干预有效性判断：哪一级失效了？证据是什么？

## 4. 教学与内容（讲师填写，详见 05 §9 附件）
- 三个最好用的（保留）
- 三个最卡的（改进）
- 本期新学员问题（进 `05` §5 提问库 / 淘汰旧题）

## 5. 学员原声（≤5 条，匿名）
- 好评（挑一条具体的，不挑空洞的）
- 差评（必须原文照录，不许润色）

## 6. 改进项（写入第 7 节闭环追踪表，不许只写在这一节里）

| 改进项 | 类型 | 负责人 | 截止日 | 验证方式 |
|---|---|---|---|---|
| | 教材/交付/运营 | | | |

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7. 改进项闭环追踪表（长期滚动）

规则来自 04-交付实施手册.md 第 7 节： 期报中的每个"改进项"必须在下期开营前落实或明确否决。 本表就是那句"闭环记录在 09"的落地载体；02 文档头提到的"期报复盘闭环"也指这里。

编号	来源期次	改进项	类型	负责人	截止	状态	验证方式 / 否决理由
001	第 1 期	例：D4 时间盒 35 min 不够，多数人话术没写完	教材	教研	第 2 期开营前	已落实	D4 时间盒改 45 min，02 已更新
002	第 1 期	例：改用某新工具替代现有演示	交付	讲师	第 3 期开营前	已否决	学员环境安装成本高，与"零门槛"原则冲突

状态只有四种：待办 / 进行中 / 已落实 / 已否决。 两条硬规矩：

1. 否决必须写理由——"已否决"要能回答"为什么不做比做了好"。
2. 跨期滚动，不允许无声消失——上期"待办"在本期开营日仍无进展的，在期报第 6 节置顶标红。

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8. D+30 期报复盘会

参加：课程负责人、讲师、助教代表、运营。时长：90 min。输入：期报 + 闭环追踪表。

时段	议程	产出
20 min	数据回放：漏斗 + 4 条硬线 + 掉队档	全员对事实达成一致（不解释，先看数）
20 min	掉队归因：流失原因 Top2 逐条过	归因结论（区分"课程问题"与"个体原因"）
15 min	学员原声：差评逐条读（匿名）	至少 1 条转化为改进项
25 min	闭环追踪表逐行核对	更新状态；新增改进项定人定截止
10 min	下期开营准备：硬线不达标的补救动作	下期开营前必办清单（≤3 件）

会前必做：上一期标记"已落实"的改进项，抽查 1 条验证真伪（比如改过的时间盒， 直接翻 02 对照）——闭环不是打勾，是验证。这与课程讲给学员的"门禁思维"完全同构： 清单会烂，验证不会。

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9. 数据口径与隐私

项	规则
采集时点	看板每日 22:00；漏斗在结营日冻结；D+7 变现动作在回访时采集
分母	所有比率的分母必须写进口径说明（第 2、4 节表格里已固化）
NPS 回收率	< 60% 时，NPS 数值标注"低回收率，仅供参考"，不与往期直接比较
匿名化	期报中的学员原声一律去名；掉队档仅讲师/运营可见（03 §8）
对外使用	期报数据对外（招生、宣传）引用时，必须同时给出分母与样本量，禁止只摘"完课率 92%"式的裸数字
上报纪律	不修饰：掉队、退款、差评如实上报。运营不得为达标而调整门禁判定——门禁归讲师，指标归运营，这两件事永不互相将就

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10. 反模式：会骗人的指标

虚荣指标（别用）	为什么骗人	替代指标
报名人数	免费留资谁都能冲量	缴费确认数 + 开课率
直播在线时长	挂机也算	当日提交率 + 门禁通过率
群消息数	灌水也算	有效互助次数（被确认的）
完课率（单独用）	可被放宽判定刷高	作品集完整率（北极星）
满意度打分	不看回收率没有意义	NPS + 回收率
平均分	掩盖尾部	分数分布 + 最低分那件产出
"学员反馈热烈"	无法证伪的形容词	差评原文 + 改进项闭环率

这张表的反面，就是课程教给学员的同一件事：证据 > 描述。 运营用虚荣指标自我麻醉，和 FDE 用策展数据演 Demo，是同一种债务。

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11. D+90 长期跟踪（轻量版，3 个问题）

为什么要有：本课对外的一切说法都卡在"不承诺就业/收入"上（10 §8）。 但"不承诺"不等于"不关心"——结营 3 个月后学员到底用没用上，是课程唯一能拿出的长期证据。 不做长期跟踪，课程就只能永远说"我们教得很好"，而这恰恰是本课批判的"无法证伪的形容词"（第 10 节）。

什么时候发：结营后第 90 天（±7 天），群内一次群发 + 未回者班主任单聊一次，不追问第二次。

问卷（就 3 题，30 秒可答完）：

【<期次> 校友 3 个月回访 · 3 个问题】
1. 这 3 个月里，你有没有用过课上的东西？（单选）
   □ 用在工作里了   □ 用在求职/面试里了   □ 用在接单/副业里了
   □ 只自己练过，还没用出去   □ 完全没用上
2. 用得最多的是哪一件产出？（单选，与 `README` §3 八件同源）
   □ 委托单  □ 数据体检  □ 语料报告  □ 原型与评估
   □ Runbook/SLO  □ 交接包  □ 技能卡  □ 作品集包装
3. 如果只能改课程的一件事，你改什么？（一句话，可留空）

回收与使用纪律：

项	规则
目标回收率	≥ 40% 即可用；< 40% 标注"低回收率，仅供参考"（同第 9 节）
样本量纪律	回收 < 8 人时只做定性参考，不做百分比对外引用——小样本的比率毫无意义
对外引用	只能引用"具体某人做了什么"（匿名化成"某期学员 A 在 <行业> 把语料报告用在了 <场景>"），禁止换算成"就业率/涨薪率/接单率"
反向用途	选"完全没用上"的人，单独私聊 15 分钟问"卡在哪"——这是课程最有价值的一份输入，进期报改进项
隐私	问卷匿名；若需署名引用，取得书面授权（03 §8）
归档	结果进本期期报附件（09 §6）；跨期汇总看"哪件产出被用得最多"（指导课程重心调整）

与北极星的关系：北极星是"作品集完整率"（第 1 节），衡量交付质量； D+90 跟踪衡量交付之后的实际使用。两者一起，才凑齐了"教得成 → 用得上"的完整证据链。 若连续两期 D+90"完全没用上" ≥ 30%：这不是运营问题，是课程设计问题—— 按 08 §1 的角色链路升级：运营 → 课程负责人 → 讲师，在本节 §8 复盘会上列为专项议题； 相关结论写回 02（时间盒）/ 05（带教）/ 07（案例）的对应章节，并在期报第 6 节留痕。

先说清楚"变现"是什么：本课程说的变现，是指把能力转化为可展示、可验证、可复用的职业价值。 我们不承诺就业、不承诺收入——招生页、课堂、结营现场一致（见 README.md 诚实边界）。 变现的三层定义见第 1 节；作品集与面试题库供 02 Day 8、03 答辩、06 Day 8 任务卡调用。

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1. 变现三层（Day 8 概念之一）

层	定义	载体	谁买单
第一层 · 对客户变现	你的交付本身产生业务价值：客户愿意为"结果"续约、扩单、转介绍	一页纸汇报 + 评估证据 + SLO	客户预算
第二层 · 对雇主变现	把课上能力用回本职：汇报可见度、转岗、晋升、内部影响力	一页纸汇报 + 作品集索引	你的组织
第三层 · 对个人变现	作品集 → 面试/接单/个人品牌：能力有了"价格标签"	求职版 + 接单版包装	市场

顺序不能反：先做成事（第一层），再被看见（第二层），最后才有议价权（第三层）。 跳过后直接兜售"我会 FDE"，就是课程 D5 批判的 Demo-Debt 的个人版。

⚠ 三层都指向"能力"，不指向"收入"。第一层的"买单"是客户愿意为结果续约（你在岗做成的事）， 不是"你能收到钱"；第三层说的是"你的作品集有了价格标签的依据"，不是"你会接到单"。 本课不承诺任何一层能换成多少钱——变现路径见 §6（含接单合规六件套）与 §8 查证纪律。

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2. 作品集装配：三套包装（D8 M1 用）

输入：你从 D1 开始攒的 证据/ 文件夹 + 8 件产出。原则：证据 > 描述。

2.0 作品集索引页（一页，必交）

产出	日期	证据链接	一句话价值（含数字）
例：语料报告	D4	<仓库路径 / 云盘链接>	32,400 条原始记录 → 21,800 条可用语料，补 3 类盲区
……（共 8 件）

索引页是第一屏：面试官/老板只看一页的时候，看到的是这张表，不是你的过程。 ⚠ 上表的数字是虚构示范——填你自己的真实运行结果（随手 fde-scope corpus ... 跑一遍就有）。

2.1 求职版（给面试官）

• 简历段落（3–5 行，句式见第 3 节）
• STAR 故事 ×3（模板见第 4 节）：一个成功、一个失败、一个"当时的取舍"
• 作品集索引页 + 2 份最能打的产出全文（建议：委托单 + 评估报告）

2.2 内部汇报版（给老板/客户）

• 一页纸：价值 / 证据 / 下一步要什么（模板见第 5 节）
• 一页验证记录（D5 产出）作为附件——汇报里每句结论都有出处

2.3 接单版（给潜在付费方）

• 服务清单（模板见第 6 节）：你卖的是"边界定义 + 数据体检 + 语料锻造 + 评估 + 运维交接"这条链路，不是"会用某个工具"
• 案例页：挑 1 个案例（虚构客户须标注"演示案例"）走完全链路，放出证据截图
• 红线：接单版不得使用真实客户名、真实数据；不得把课程内部资料作为交付物转售

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3. 简历段落句式模板（含数字）

骨架：在 <场景> 中，为 <客户类型> 完成 <端到端交付>：从 <N 条脏数据> 锻造出 <M 条可用语料>，<指标> 从 <X> 提升到 <Y>，并以 <Runbook/SLO> 支撑 <上线/交接>；交付 <件数> 件可验证产出。

示例（纯虚构演示数字，禁止直接抄进简历）：

为某茶饮连锁客服场景完成 8 天端到端交付：将 32,400 条原始工单锻造为 21,800 条可用语料（补齐 3 类长尾盲区），评估意图准确率由基线 78% 提升至 91%；产出含 SLO 卡与 5 类事件 Runbook 的交接包，通过"凌晨 2 点盲测"。全部结论附可复现命令与证据。

⚠ 这段话里的每一个数字都来自课程虚构案例，是为了让你看清"句式长什么样"。 抄数字 = 造假（答辩第一问就穿帮，且违反 03 §4.1 "诚实标注"一票否决）。 你要做的是把骨架套上你自己跑出来的数字——跑一次 corpus / eval，数字自然就有了。

把"我做了"改成"数据显示"（D8 现场反复练）：

弱写法（我做了）	强写法（数据显示）
我做了语料清洗	32,400 条 → 可用 21,800 条（去重 6,100、质量门淘汰 4,500）
我写了 Runbook	Runbook 覆盖 5 类事件含回滚步骤，同事盲测独立处理通过
我做了评估	主指标 91%（基线 78%），bad case Top3 均附下一步动作
我做了干系人管理	干系人含 2 位发起人，防住 Sponsor Collapse 风险（写进委托单）

三条纪律：① 每个数字你能在作品集里指到出处；② 没跑过的数字不写；③ 写着"演示/虚构案例"的标注不许删掉。

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4. STAR 故事模板（3 个）

故事	素材来源	考的是
一个成功	你最有把握的一天（多为 D4 或 D5）	方法论是否真的会
一个失败	被打回/翻车/指标难看的那天	复盘能力与诚实
一个取舍	二选一的时刻（拒绝需求 / 砍彩蛋 / 选择回滚）	判断力与边界感

模板：

S 场景：<虚构客户 + 一句话业务背景>（1 句）
T 任务：<你要定义/交付什么，成功标准是什么>（1 句）
A 行动：<你做了什么关键决策，为什么这么决策>（2 句）
R 结果：<数字结果 + 证据在哪 + 如果重来会改什么>（2 句）

失败故事特别提示：不要讲"环境不好/客户不配合"式失败——答辩评分表里"复盘深度"一项 明确看"是否指向自己的决策"（03 §5）。模板： "我当时假设了 <X>，证据显示 <Y>，代价是 <Z>，现在的我会先 <做法>。"

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5. 一页纸汇报模板（内部汇报版）

# <项目名> 一页纸 · <日期>
## 价值（客户得到什么）
- 一句话结论（含 1 个业务口径数字）
## 证据（凭什么信）
- 主指标 + 基线对比：__ → __（证据：<链接/路径>）
- bad case 收敛：__ 条 → __ 条（Top3 已附动作）
- 验证记录：向 <角色> 演示 <N> 次，接受 <N> 需求 / 拒绝 <N> 需求（理由见附件）
## 下一步要什么（明确 request）
- 决策请求：<继续投入 / 扩大范围 / 进入交接>，需要 <角色> 在 <时间> 前拍板
- 已知风险与不确定项：<如实列出，含缓解动作>

汇报公式（D8 三个概念之一）：做了什么 / 证据 / 下一步要什么——一次汇报给一个要决策的问题，不做知识普及。

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6. 接单版：服务清单 + 案例页

服务项	交付物	适用信号（客户在说什么）	不适用（诚实说）
定边界工作坊（2–3 天）	委托单：画像/干系人/可度量成功标准	"我们想上 AI 但说不清要什么"	客户已有明确验收标准
数据体检（3–5 天）	体检报告：字段/PII/覆盖度/明确结论	"我们数据很多，应该能用"	数据已在客户内部治理成熟
语料锻造（1–2 周）	CorpusReport + 客户话术	"效果不好，但不想换模型"	缺的其实是业务规则而非语料
评估设计（1–2 周）	评估集 + bad case Top3 + 动作清单	"供应商说 95%，我们不敢信"	客户只要概念验证不计后果
运维化 + 交接（2–4 周）	Runbook/SLO/培训/退场计划	"上线了没人会修"	——
完整链路打包	上述全链 + 时间盒（≤14 天集成 / ≤90 天上线 / ≤120 天交接）	有预算、有发起人、要一个 done	无第二发起人 / 只想要"无限试点"

接单纪律：先报"不适用"再报"适用"——敢劝退的乙方才有议价权（对应 07 案例 D 的反面教材）。

6.1 接单前必须齐的"合规六件套"（缺一件就别签字）

这一节是红线，不是建议。本课教你卖的是"专业服务"，专业服务的第一次翻车往往不在技术， 在合同。以下六项逐项打勾才接单；任何一项对方不肯给，这笔单宁可不做。

#	件	说什么（白话说）	不给会怎样
1	书面合同	范围、交付物、工期、验收标准、付款节点（含尾款条件）写清楚；口头承诺一律不认	走完活拿不到钱 / 被无限加需求（Scope Creep 的法律版）
2	发票与税	你能开什么票（普票/专票/不开）提前说清；企业客户几乎必须对公	结算卡住，甚至被认定为不合规经营
3	IP 与源码归属	交付物（报告/Runbook/配置/脚本）归谁、你能不能把它当案例展示——书面写	你拿自己的作品做作品集反而侵权
4	责任上限	写明"赔偿上限 = 合同金额"之类条款；AI 交付有概率性，不要签无限责任	一次误判可能赔到倾家荡产
5	数据条款	数据所有权归客户；你只在授权范围内处理；PII 不上传、不进第三方、不进群（与 08 §11 一致）；项目结束按约定删除或归还	直接触犯个保法/数据安全法，个人担责
6	验收与退出	验收主体是谁、多久内算验收通过（默示验收）；什么情况可终止、终止后怎么结算	收不到"完成"信号，项目无限拖 —— 个人版的 Infinite Pilot

给零基础同学的一句实话：你第一次接单大概率是小活、熟人、口头。越是这种单，越要把 六件套里的 1（范围）/ 4（责任上限）/ 5（数据条款） 用微信文字过一遍并留下对方确认—— 不是不信任朋友，是保护这段关系。

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7. 面试题库 20 题（含答辩抽查与答案骨架）

用法：D8 模拟面试时讲师/助教从这里出题（每人 ≥3 题，02 D8）； 答辩评委随机抽取（03 §5）。 ⭐ = 高频四题，07 §3.7 要求优先抽。答案骨架与 docs/fde_playbook.md 的"面试追问防御"表一致。

要往深处问时（针对资深岗、或学员答得太顺）：底稿 00-FDE方法论历史与原理.md §5 另有 8 条追问 （Echo 与 Delta、80/95/99、为什么不少产品经理、Skill + 连接器、双向蒸馏等），带完整回答要点， 出题时挑 1–2 题加难度即可。术语不熟时不建议用深水区题——先让学员把 A–E 组答扎实。

A 认知与角色（1–4）

#	追问	考点	回答骨架（要点）
1 ⭐	FDE 和传统实施工程师的区别？	世界观	AI 原生：不是装软件，是让 Agent 在客户业务里跑起来并持续进化；懂模型、懂语料、懂评估
2	FDE 和售前 / 客户成功 / 算法工程师的区别？	角色边界	售前管签约、客户成功管续约、算法管模型；FDE 管"从模糊抱怨到可验收交付"的整条链路，且要在客户现场定义 done
3	18 阶段里你觉得哪一站最容易出事？为什么？	实战理解	任选一站但要给出具体失败模式（例：Phase 2 成功标准写成形容词 → 后面全返工）；别答"都重要"
4	说出 3 个你认识的反模式与预防动作	方法论	例：Sponsor Collapse（≥2 发起人）、Infinite Pilots（书面 done + 时间盒）、Demo-Debt（真实数据原型）

B 定边界与干系人（5–8）

#	追问	考点	回答骨架（要点）
5	客户说"先做个 demo 看看"，你怎么回？	会不会被带着跑	可以演示，但先问"看到什么算满意"；把 demo 目标写进委托单，避免用漂亮 demo 换模糊承诺
6	项目只有一个发起人，怎么办？	Sponsor 风险	写明"第二发起人待确认"为风险项，推进中主动建立第二关系（VP/使用部门负责人）；不确认不进入重投入阶段
7	客户的成功标准和你们内部的不一致，怎么办？	验收主体	以客户能自己验收的口径为准；不一致处书面列出并让客户拍板，不做默认假设
8	客户中途不断加需求，怎么处理？	Scope Creep	先记录到"被拒绝/待评估需求"页（D5 产出物）；用成功标准做筛子，超范围的走变更流程，不做口头承诺

C 数据与语料（9–12）

#	追问	考点	回答骨架（要点）
9 ⭐	客户数据质量极差怎么办？	接数据的诚实	Connector 先 schema 探测 + 样本预览；CorpusReport 明确告诉客户"能用多少、缺什么"；给"能做/不能做/有条件能做"的结论，不写待定
10	补盲/合成的样本能信吗？怎么向客户证明？	语料工程	三道关：策略约束 → 质量门控打分 → 覆盖度验证确实填了盲区；与规则样本同一质量门与缺口上限，逐条打分入库，可区分来源；合成比例如实报告
11	客户不给数据 / 数据里有 PII 怎么办？	红线意识	不拿到数据也能先做边界工作（Zone A 先行）；PII 字段列清单、脱敏或"根本别拿"；数据不落第三方、不上传、不进群
12	指标 91% 很好看——它回答的是客户的哪个问题？	业务口径	主指标要配业务口径（采纳率/转人工率/错误预算内可用性）；说不清对应关系就说明评估没做完

D 技术现场与合规（13–16）

#	追问	考点	回答骨架（要点）
13 ⭐	客户现场没有外网 / 不想用外部 LLM 怎么办？	降级路径认知	全链路规则路径可跑，LLM 纯可选（无 key 自动降级、失败自动回退）；air-gap 场景有部署路径（本地模型/离线镜像），遥测出网是 gate blocker 不是默认动作
14 ⭐	多租户数据泄露怎么防？	隔离设计	三层隔离：Docker 沙箱 + collection + 权限引擎（BYPASS 都绕不过）；凭证只走环境变量，绝不落盘
15	技术选型为什么这么做？（以 Agent 框架为例；也常问"你平时用哪些工具"）	架构判断	选能提供框架级能力的（沙箱/权限引擎/HITL/事件系统），而不是样样自造；给出"自造需要几周"的代价对比；客户已有的工具栈（编码 / 办公 Agent）不要求替换——只叠"流程与门禁层"，原则是互补而非替换（01 §6.4）
16	没有标注数据/评估集，怎么验证效果？	评估设计	从真实数据里切评估集（不用策展数据）；小样本先跑通闭环再谈规模；bad case 驱动迭代，用现成样本的分布盲区做定向补样

E 运维与交接（17–20）

#	追问	考点	回答骨架（要点）
17	上线后指标突然暴跌，你的前 3 步？	应急纪律	①先看告警与监控定位层级（数据漂移/模型退化/上游依赖）②按 Runbook 处置、必要时先回滚 ③升级路径通知责任人与客户，事后补复盘
18	模型悄悄变差了，谁先发现？	概率性退化	漂移监控 + 定期评估回路（飞轮：人工覆盖 = 最高质量标注 → 周期增量优化）；没配监控的就是"坏在用户先发现"
19	客户不接受 SLO，觉得是在推卸责任，怎么讲？	沟通	SLO 是承诺的量化："99.5% 是保证，不是免责"；错误预算是"允许出错的额度"，超预算即触发投入决策——用外卖超时赔付类比
20	交接后客户说"先别走，你再支持三个月"——怎么办？	退场时间盒	引用退场计划里的支持安排与终止条件（30/60 天梯度）；可以加支持窗口，但必须换到书面范围与付费结构；"无限试点"是行业最贵的反模式

自测要求（06 §11）：20 题中至少自测 ≥10 题并写下答案要点；答案不会写就回作品集里找对应产出。 诚实红牌：任何一题答不出来，正确姿势是"这块我还没做过，我会先 <查/验证方式>"——硬编答案比不会更减分。

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8. 薪资与市场信息：查证纪律

运营与学员共用本节。这是 08 §11 那句"薪资数据必须带来源与日期"的执行细则。

1. 本课程不提供薪资数字、不承诺收入。任何一次对外引用（招生页/直播/群/作品集）都必须满足：

2. 引用格式（缺一不可）：

   <区间> ｜ 来源：<发布方名称 + 链接> ｜ 采集日期：<YYYY-MM-DD> ｜ 口径：<岗位名称/城市/经验段/样本量>
   

3. 可信来源优先级：企业官方招聘页面（在招 JD 的公开薪资区间）> 招聘平台公开薪酬报告 > 行业报告。 匿名爆料不做唯一来源。

4. 必须标注的局限：FDE 在国内是新岗位，公开样本少、口径杂；同一 title 在不同公司差异极大； JD 区间 ≠ 实际 offer。

5. 禁止句式："学完就能拿 XX K""FDE 平均月薪 XX""包涨薪"——招生合规零容忍（见 08 §11）。

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9. 结营包（D8 你带走什么）

#	内容	说明
1	电子结业证书	A/B/C 级判定见 03 §6；备注栏如实记录补交/延期/豁免
2	作品集（8 件 + 索引页）	归学员所有；对外展示需本人书面授权（03 §8）
3	三套包装	求职版 / 内部汇报版 / 接单版（第 2 节）
4	面试题库自测答卷	≥10 题的答案要点（D8 交付物）
5	校友群与复训入口	规则见 08 §9（B 级旁听、C 级重读、复训须当"摆渡人"）
6	课后 72h 动作	对真人讲一次作品集（同事/朋友均可），把"讲得清"变成事实而非自我感觉（05 §4）

A 级追加权益（03 §6）：优秀作品展 + 讲师签名的表现信（基于你的 8 件产出与答辩表现做事实陈述——写了什么、证据在哪、表现如何；不是内推、不承诺录用或面试机会）+ 助教申请通道（08 §8）。

9.1 求职包三件套（结营即用，仍不承诺结果）

对症 13 §6 #4「没有就业服务」里可补的那部分： 我们不做就业服务——不代投简历、不对接雇主、不承诺录用；但"投递那天要用的东西"， 可以在结营时做成一套完整、可自检的组合。

#	件	落在哪	完成标志（可自检）
1	求职版作品集（索引页 + 2 份最能打的产出全文）	§2.0、§2.1	一页能讲完；每个数字都能指到证据（§10 反模式自查）
2	面试题库自测答卷（≥10 题，含答案要点）	§7	每题挂的是自己的案例，而不是背下来的通用答案
3	双版本口述稿（30 秒电梯版 + 3 分钟 STAR 版）	§4 STAR、§5 一页纸	对真人讲过一次并收到至少一条具体反馈（05 §4）

交付时点是 D8 结营前，与作品集评级同时发生（03 §6）。缺件不阻碍结营， 但评议时会指出缺的是哪一件，并如实写进证书备注栏（15 §1.1）。

9.2 内推池规则（同学之间的通讯录，不是我们的业务）

先说清楚它不是什么：不是就业服务、不是猎头、不是简历代投； 不收费、不筛选、不背书、不承诺成功率——03 §6 的 A 级表现信也仍然"不是内推"。

内推池只在校友群（08 §9.2）里运转，规则写进群置顶：

规则	说明
只转发公开可查的岗位链接	转原 JD 链接 + 采集日期；不二次加工、不改写职责与薪资
内推由学员本人发起	我们提供"一本人力通讯录"和一群同学；推不推、推谁，是同学之间的个人决定
不收任何费用、不做居间	向企业或学员收费即变猎头（涉及资质与责任），本课程不进入该业务
学员所在企业有内推通道时	可把公开 JD 链接发到校友群；JD 原文不进仓库、不进作业包（含企业名与联系方式）
不统计、不对外引用	不统计"内推成功率"，不把个案当成果对外宣传（15 §3.3 发布纪律）
过期即删	群内岗位链接超过 90 天由运营清理；不做"长期有效"的存量岗位池

一句话：我们把人连起来，但不把结果包下来。这条界线同时也是 13 §6 #4 的答案—— 就业服务我们没有，可核对的替代品是上面这套三件套 + 一个不收费的通讯录。

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10. 变现反模式（别做）

反模式	症状	解药
作品集灌水	塞课程笔记、截图流水账	只放 8 件产出 + 索引页；每件能指到证据
数字无出处	"提升了 30%" 但指不出来源	答辩/面试前做一遍"出处点名"演练
证书收藏家	用证书数量代替能力证据	面试官看的是案例，不是徽章
过度包装	把虚构案例说成真实项目	标注"演示案例"不丢分，被拆穿才丢分
无限等待	"等我再准备充分点再投"	72h 内先讲给一个真人听；用反馈驱动迭代

目标：30 分钟内，让一台普通电脑（8GB 内存即可）跑通 D1 冒烟链路。 全程不需要：API key、Docker、GPU、AgentScope、梯子、管理员权限。

相关文档：06 G0 入学门｜02 D1 降级路径｜03 §7 第 4 条 PII 红线

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1. 你要准备什么（以及不需要什么）

1.1 需要

项	要求	说明
电脑	macOS / Windows 10+ / Linux，8GB 内存	2018 年后的机器基本都行
Python	≥ 3.11	唯一硬门槛，§2 教你怎么装
网络	能访问 PyPI（或公司镜像源）	只在"装包"时需要一次
磁盘	几百 MB（虚拟环境）	比 Docker 镜像轻得多
时间	首次安装约 30 分钟	提前装；开营当天才装 = 高风险

1.2 不需要（重要）

常见误解	事实
"得先买 API key 吧？"	不用。全链路有零 key 路径（规则模式），LLM 只是可选加速器，见 §4
"要装 Docker 吧？"	不用。课程全部命令在本机直接跑
"要不要装 AgentScope？"	不用。[dev] 里不含它；真实运行时是进阶内容
"要 GPU 吗？"	不要。不训练模型，只做语料工程与评估
"公司电脑没管理员权限？"	基本可以——虚拟环境装在用户目录下，见 §5.2
"要科学上网吗？"	不要。装包走国内镜像源即可（§3.2）
"我平时用 Qoder / Trae / CodeBuddy 写代码，要卸载吗？"	不用。课程只要求你用 fde-scope 走流程与门禁；写代码继续用你顺手的工具（分工见 01 §6.4）
"公司已经买了豆包工作 / 千问办公 / WorkBuddy 这类办公 Agent 呢？"	照常用，而且是加分项——现场本就不该要求客户换工具；你交付的是流程与证据，不是"你用了哪个工具"

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2. 安装（约 30 分钟）

2.0 第 -1 步 · 打开终端（真·零基础必读，1 分钟）

后面所有命令都要在终端里敲。终端就是一个"用打字代替点鼠标"的窗口，别怕，本课你只需要三个动作：打开它、粘贴一行、按回车。

怎么打开（选你系统那一行照着做）：

系统	打开方式
macOS	按 ⌘ + 空格 打开聚焦搜索 → 输入 终端（或 Terminal）→ 回车；或 启动台 → 其它 → 终端
Windows	点开始菜单 → 直接输入 PowerShell → 打开「Windows PowerShell」（不用管理员身份也行）
Linux	桌面右键 → 「打开终端」，或快捷键 Ctrl + Alt + T

怎么执行一条命令（全文通用，以后不再重复解释）：

1. 复制文档里的命令（选中 → ⌘C / Ctrl+C）；
2. 切到终端窗口，粘贴——macOS 是 ⌘V；Windows 是 Ctrl+V，或在窗口里点右键（会自动粘贴）；
3. 按 回车（Enter），等它跑完（命令结束的标志是重新出现一行等你输入的提示符）。

📌 三条纪律（先记住，能省 90% 的慌乱）：

1. 一次只贴一段——文档里每个代码块代表"一次操作"，别把两个代码块一起贴进去。
2. 终端里 Ctrl+C 不是复制，是"中止当前命令"；复制粘贴用上面的方法。
3. 报错不可怕，先读最后一行——最后一行通常就是原因（比如 command not found = 这个软件没装）。看不懂就把整屏截图发到学习群。

还认不全"终端 / 命令 / 参数 / 路径 / PATH"这些词？先花 2 分钟扫一眼 12 §1.0「电脑基础词」表格，全部用大白话解释了。

2.1 第 0 步 · 装 Python ≥ 3.11

先自检——在终端里（Windows：PowerShell），运行：

python3 --version

• 显示 3.11 或更高 → 跳到 §2.2。
• 显示 3.10 或更低 → 按下面方式装新版本。
• 提示 command not found / 不是内部或外部命令 → 说明没装，按下面方式装。

系统	方式
macOS	官网 python.org 下载安装包（不要用系统自带的 python3）；或用 brew install python@3.12
Windows	官网 python.org 下载安装包，安装时务必勾选 "Add python.exe to PATH"
Linux	sudo apt install python3.12 python3.12-venv（Ubuntu）或发行版对应命令

已有 conda / uv 的同学：只要满足 Python ≥ 3.11 且能执行 §2.4 的安装命令，也可以用它们，后续命令不变。

2.2 第 1 步 · 拿到课程仓库

方式 A（推荐，便于以后更新）：

git clone https://github.com/ai-guru-global/fde-scope.git
cd fde-scope

方式 B（不会 git）：在仓库页面点 Code → Download ZIP，解压后进入文件夹即可。

⚠ 之后所有命令都必须在仓库根目录下执行（能看到 pyproject.toml 和 examples/ 的目录）。90% 的"文件找不到"都是这里出的错。

2.3 第 2 步 · 创建虚拟环境

python3 -m venv .venv

然后激活（每次新开终端都要做一次）：

系统	激活命令
macOS / Linux	source .venv/bin/activate
Windows (PowerShell)	.venv\Scripts\Activate.ps1
Windows (CMD)	.venv\Scripts\activate.bat

激活成功的标志：命令行提示符最前面多了 (.venv)。

为什么要虚拟环境？把课程依赖装进项目自己的"抽屉"里，不弄乱你电脑上的其他 Python 项目，也不需要管理员权限。

2.4 第 3 步 · 安装依赖

pip install -e ".[dev]"

等价写法 python -m pip install -e ".[dev]"（更不容易装错解释器，推荐）。

解释一下这行命令：

• -e = 可编辑安装，仓库代码改动能立即生效；
• [dev] = 核心层 + 测试 + Web 控制台（FastAPI/uvicorn）一次装齐——课程要用的都在里面。

期望结果：末尾出现 Successfully installed ...。

2.5 安装成功的判定

三个信号，缺一不可：

1. 提示符有 (.venv)；
2. pip install 末尾显示 Successfully installed；
3. 运行 fde-scope --help，能看到 connect / corpus / eval / web 等命令列表。

如果第 3 条报 command not found，改用 python -m fde_scope.cli --help 验证——两者等价，后者更稳。

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3. 冒烟测试与故障排查

3.1 冒烟五条命令（与 06 G0 同源）

在仓库根目录、(.venv) 已激活的状态下依次执行：

# 1. Python 版本
python3 --version
# 期望：Python 3.11 或更高

# 2. 命令可用
fde-scope --help
# 期望：打印命令列表（connect / corpus / eval / deploy / web / engage / gate …）

# 3. 看数据（学员 D1 产出 1 的一部分）
fde-scope connect --type csv --source examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv
# 期望：schema 表（含 PII? 列）+ rows≈… · categories=… · channels=…
#       + 样本预览 + "✅ Sample extracted → samples/preview.json"

# 4. 造语料（学员 D1 产出 1 的另一半）
fde-scope corpus --input examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv --out reports/corpus_report.html
# 期望：PII 脱敏条数 → 去重+质量门淘汰数 → "✅ Corpus forged: N real + M synthetic = T total"
#       + 覆盖缺口列表 + "📊 Report → reports/corpus_report.html"（同时生成 corpus_report.json）
# 打开报告：在文件管理器（访达 / 资源管理器）里双击 reports/corpus_report.html
#          —— 会自动用浏览器打开（报告是网页文件，不用装任何东西）

# 5. 控制台（可选但强烈建议）
fde-scope web
# 期望：🚀 Launching http://127.0.0.1:8080 —— 浏览器打开即可

必做：为后续所有练习准备示例数据（D1 的 blocker 截图、D2 的案例研读、D4 的 KPI 都靠它）：

python examples/seed_mock_engagements.py

会向 .fde_scope/engagements 写入 10 个完全虚构的客户案例（脚本内附免责声明），可在 Web 控制台里浏览门禁记录、现场记录与技能库；重复执行安全（幂等）。

造完之后马上验一次（这一步顺便帮你确认数据目录找对了）：

COLUMNS=200 fde-scope engage list
# 期望：10 行，id 形如 eng-teaverse-ticket-seed01 / eng-adnova-ticket-seed06 …

⚠ 两个小坑，先知道了就不会慌：

• 不加 COLUMNS=200，id 列会被截断成 eng-adnova-t…，看着像坏了，其实只是终端宽度不够。
• 必须在仓库根目录跑。数据目录靠"当前目录下有没有 .fde_scope/"定位；在别的目录跑不会报错，只会显示 No engagements yet.——遇到这句先 cd 回仓库根目录，而不是重新 seed。

10 个档案分别适合练什么，见 12 §3.2「拿来就能抄的档案 id」。

到此为止 = 环境全部就绪。 后面所有天的内容都只用到上述命令的变体。

3.2 故障排查表

90% 的问题在下表里。按"现象"对号入座；处理完仍不行 → §3.3 环境急诊室。

#	现象	最可能原因	处置
1	command not found: fde-scope	虚拟环境没激活	重新执行 §2.3 的激活命令（提示符应出现 (.venv)）
2	No module named fde_scope	装到了别的 Python 环境	激活 venv 后重跑 pip install -e ".[dev]"；用 python -m fde_scope.cli 验证是否指向了当前环境
3	No such file or directory: examples/...	不在仓库根目录	cd 回仓库根目录（ls 能看到 pyproject.toml）
4	pip: command not found	pip 不在 PATH	用 python3 -m pip install -e ".[dev]"
5	error: externally-managed-environment	系统 Python 受保护（macOS Homebrew / Ubuntu 新版）	不要加 --break-system-packages；回到 §2.3 建 venv
6	pip install 超时 / SSL 报错	网络到 PyPI 不通	换国内镜像源：python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，重试；公司网络见 §5.2
7	Windows 终端中文乱码 / UnicodeEncodeError	终端编码不是 UTF-8	PowerShell：$env:PYTHONUTF8="1"；CMD：set PYTHONUTF8=1；或 chcp 65001
8	报错里有 docker / agentscope 字样	混入了进阶路径	课程路径不需要它们；逐字比对 §3.1 的命令重跑
9	fde-scope web 启动失败：端口被占用	8080 被别的程序占了	换端口：fde-scope web --port 8081
10	Web UI needs the 'web' extra	装的是精简版	pip install -e ".[web]"（[dev] 里已含，重装 [dev] 也行）
11	Refusing to bind non-loopback host	想把控制台开给局域网看	默认只绑本机是安全设计；确需局域网演示见 §6.5
12	任何 Python 版本 < 3.11 的报错	装的是旧 Python	回 §2.1 装新版本，再重建 venv
13	fde-scope engage list 显示 No engagements yet.（什么错都没报）	不在仓库根目录——数据目录按"当前目录有没有 .fde_scope/"定位，换目录就找不到了	cd 回仓库根目录（seed 过的档案就回来了，不用重新 seed）；或从别处用 FDE_SCOPE_HOME=<仓库绝对路径> fde-scope …
14	engage list 的 id 带省略号（eng-adnova-t…）	终端宽度不够，表格列被截断	命令前加 COLUMNS=200：COLUMNS=200 fde-scope engage list
15	跑 gate check / advance 后凭空多出一张 skill-xxxx 草稿卡	设计如此：门禁阻塞被自动沉淀成知识（飞轮）	预期行为，不是污染。fde-scope skill review 看待审队列，fde-scope skill archive <skill-id> 清掉不想要的

通用三步自救法：① 读报错最后一行（原因永远在最后一行）；② 逐字比对 §3.1 命令（路径/拼写）；③ 确认 (.venv) + 仓库根目录这两个前提同时成立。

3.3 环境急诊室（三级求助，与 06 §7 一致）

Level 0 · 自助     → §3.2 排查表 + 逐字比对命令
Level 1 · 同学     → 群内提问（带 06 §7 四要素：想问什么/试了什么/期望什么/实际报错+截图）
Level 2 · 助教 1v1 → 仍未解决 → 进"环境急诊室"分组
Level 3 · 保底方案 → 助教共享屏幕代跑、你口头指挥 —— 照样算你完成，不影响门禁

底线：环境问题绝不劝退。 课程所有门禁只考"你理解了什么"，不考"你电脑多干净"。

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4. 零 key 路径与 LLM 可选配置

4.1 默认：零 key 规则路径

不配置任何环境变量时，所有核心功能照常工作，走确定性规则路径：

能力	零 key 时的行为
数据体检（connect）	✅ 完整可用
语料锻造（corpus）	✅ 完整可用（规则合成 + 规则质量评分）
评估（eval --agent mock）	✅ 完整可用（规则回复器）
Runbook / 交接（handoff）	✅ 模板路径可用
Web 控制台（web）	✅ 完整可用（含看板、门禁、报告浏览）

所以：没有 API key 完全不影响你过 G0–G8。 这是本课程相对其他 AI 课的底气——现场客户经常不给外网，FDE 必须习惯"规则先行"。

4.2 什么时候才需要 key

只有三个入口在无 key 时会明确报错（exit 2）并提示你配置，其余命令静默走规则模式：

• corpus --llm（LLM 合成补盲样本）
• eval --agent mimo（用 LLM 充当被评测的客服 Agent）
• handoff --llm（LLM 生成 Runbook 初稿）

课程中这三项都是可选演示，不是任何门禁的必需项。

💡 先别急着配 key：8 天里你不需要任何 key 就能拿满 G0–G8。 只有讲师演示 LLM 加成、或你自己想听"真模型"的声音时才需要——到那时 由带教在课上统一发放一个仅限本期演示用的临时 token（不找讲师私下要， 也不要用自己公司的 key 练手）。所以 §4.3 现在跳过也没关系，标记一下 待 D4 演示前再回来看即可。

4.3 两种配置方式（任选其一）

方式 A · 小米 MiMo Token Plan（讲师在课上发放，仅教学演示用）：

export FDE_SCOPE_MIMO_API_KEY="tp-..."     # tp- 前缀，与按量付费 sk- 不通用
# 以下两项可省略（已是默认值）：
export FDE_SCOPE_MIMO_BASE_URL="https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1"
export FDE_SCOPE_MIMO_MODEL="mimo-v2.5-pro"

方式 B · 任意 OpenAI 兼容端点（vLLM / OpenAI / DeepSeek / 本地 Ollama…）：

export FDE_SCOPE_LLM_BASE_URL="http://localhost:11434/v1"
export FDE_SCOPE_LLM_API_KEY="sk-..."
export FDE_SCOPE_LLM_MODEL="qwen3:14b"     # 可省略，默认 gpt-4o-mini

两种都配时，方式 B 优先。

Windows 上把 export X=Y 换成：PowerShell $env:X="Y"；CMD set X=Y（仅当前窗口有效）。

4.4 凭据纪律（红线，与仓库 AGENTS.md 一致）

1. key 只从环境变量读——不要写进任何文件（包括 .env、笔记、YAML）、不截图、不进录屏、不进群。
2. 报告、清单、engagement JSON、日志里永远不会有 key（工具本身也不会写）——如果哪天你在文件里看到了 key，那一定是手写进去的，立刻删掉并检查有没有提交到 git。
3. 公司环境里用 key：先确认公司允许把哪类数据发往该端点（§6.6）。

4.5 失败自动回退

配了 key 也不怕坏：所有 LLM 入口都是失败自动回退规则路径——网络错误、坏 JSON、额度用尽都不会中断流水线，最多是"这次没有 LLM 加成"。现场演示前建议主动拔网线跑一遍，感受降级行为（面试 Q14 会考）。

4.6 验证 key 是否生效

fde-scope corpus --input examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv --llm --out reports/corpus_report_llm.html

• 生效：输出里合成样本量明显多于纯规则路径，报告 JSON 中 trace 可区分来源（synthesize:llm）。
• 未生效：LLM disabled ... falling back to rule-based mode——回 §4.3 检查变量名拼写与终端窗口（新开窗口需重新 export）。

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5. 按人群的环境方案

5.1 个人学习（默认方案）

照 §2 走一遍即可。建议开营前 3 天装完，留出排错余量。

5.2 公司电脑（受限环境）

限制	对策
无管理员权限	§2.3 的 venv 装在用户目录，不需要管理员权限
必须走公司代理	pip install --proxy http://<代理地址>:<端口> -e ".[dev]"；或让 IT 配好 pip config
内网镜像源	python -m pip config set global.index-url <公司镜像地址>（找 IT 要）
完全离线（air-gap）	提前 3 天找助教要离线安装包：在有网机器上 pip download "./.[dev]" -d wheelhouse，拷贝到目标机后 pip install --no-index --find-links=wheelhouse -e ".[dev]"。⚠ 别开营当天试
公司安全软件拦截	报错截图发群；必要时走 §3.3 保底方案

5.3 企业内训（团队采购）

• 统一镜像 / 统一 Python 版本 / 统一镜像源，由 IT 或助教提前部署；
• 建议开营前一周发本文件给学员自查，收集"已装好"接龙（08 §3 T-1 清单）；
• 现场备 2–3 台预装好的备用机——环境事故不能占用课堂时间。

5.4 讲师环境（提前 24 小时冻结）

• 在干净环境完整跑一遍 D1 冒烟链路（本文件 §2–§3 全部命令）；
• 冻结演示环境：关掉自动更新、固定窗口布局、清空历史记录与可疑数据；
• 按 05 §1 的清单逐项过；演示数据只用虚构案例（examples/seed_mock_engagements.py）。

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6. 数据合规与 PII 红线（不可协商）

本节与 03 §7 第 4 条、08 §11 同源。D2 开课 10 分钟内会逐条讲；违规 = 数据合规事故（03 §8 一票否决项）。

6.1 三条红线

1. 只用两类数据：课程自带虚构数据，或你自己已脱敏并经公司同意的数据。
2. 真实客户名与 PII 不进群、不上传——包括作业、截图、提问里的粘贴内容。
3. 不进任何第三方工具——在线标注平台、在线 JSON 格式化、网盘、聊天机器人，一律不发。

6.2 PII 识别清单（练习前过一遍）

姓名 / 手机号 / 邮箱 / 身份证号 / 地址 / 车牌 / 银行卡 / 订单号 / 设备序列号 / 门禁记录 / 聊天记录里的可定位信息……

判断标准一句话：这条信息能不能定位到具体某个人？ 能 → 按 PII 处理。

6.3 工具怎么帮你兜底

• connect 输出的 schema 表有 PII? 列，可疑字段标 ⚠；
• corpus 报告显示 PII entities masked 条数——别把这当免罪符：自动脱敏是辅助，判断责任在你。

6.4 脱敏四步法（自用数据时）

步	动作	例
1 拿掉	与任务无关的 PII 直接删列	客户表里的身份证列
2 替换	保持格式、换掉内容	张伟→客户A，138****1234→13800000001
3 哈希	需要保留关联性时	用户ID → u_3f9a…（同人同哈希）
4 保真	分布、长度、语言风格不变	脱敏后仍能被质量门正常处理

6.5 上传与展示边界

• fde-scope web 默认只绑本机 127.0.0.1，这是安全设计；
• 需要局域网演示（给同事看）：必须两步同时做——FDE_SCOPE_ALLOW_REMOTE=1 + 设置 FDE_SCOPE_API_TOKEN（控制台 API 的访问令牌，只从环境变量读，不落文件/日志/响应）；演示完立即关掉；
• 截图前 3 秒检查：有没有真实姓名 / 客户 logo / 域名 / 工单编号露在画面里。

6.6 LLM 边界

• 使用 --llm 时样本内容会发往你配置的端点——脱敏之后才可以；
• 公司数据未经许可不得发往任何外部端点（含 MiMo / OpenAI / 在线大模型）；
• 客户只要 air-gap → 直接走 §4.1 零 key 规则路径，全链路不受影响。

6.7 违规处置（与 08 §11 第 3 条一致）

群内一旦出现真实客户名 / PII → 立即撤回 + 私聊 + 记录合规日志；该学员产出退回、替换为脱敏数据重做。情节严重者记入证书备注。

6.8 提交前自检五问

1. 这份产出里的数据，我能说出"它是虚构的"或"它脱敏过且公司同意"吗？
2. 截图里有没有任何能定位真人的信息？
3. 群里发的报错原文，有没有粘贴到真实数据？
4. 用 --llm 之前，样本脱敏了吗？公司允许发这个端点吗？
5. 本地演示暴露面（--host）恢复默认了吗？

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7. FAQ

问	答
没有 API key 能学吗？	能，而且推荐先无 key 学。全链路零 key 可跑；D4 会对比有/无 key 的差别与回退行为
Python 装 3.13 行不行？	行，只要 ≥ 3.11。课程与仓库在 3.11/3.12 上验证最充分
用 WSL 行不行？	行，按 Linux 步骤走
装完占多大空间？	几百 MB（venv 目录），删除 .venv 即完全卸载
公司电脑装不了怎么办？	先走 §5.2；仍不行 → §3.3 保底方案（助教代跑，口头指挥），不影响过门禁
装坏了我能重来吗？	能。删掉 .venv 目录，从 §2.3 重来——整个过程可反复、无副作用
为什么要用虚拟环境而不是直接 pip install？	不污染系统 Python、不需要管理员权限、卸载干净（删目录即可）
fde-scope 和 python -m fde_scope.cli 有区别吗？	没有，等价。前者是命令入口，后者在 PATH 出问题时更稳
课程会用到 Docker / AgentScope 吗？	不会。它们是仓库里部署与运行时层的进阶能力，不在 G0–G8 任何一条里
我可以拿公司真实项目练吗？	必须先脱敏并经公司同意（§6.1）；拿不准私聊讲师走豁免

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下一步：环境就绪后回 06-学员手册与作业包.md 从 Day 1 任务卡开始。 术语不认识 → 12-附录-术语表与模板库.md 速查。

用途：全课程唯一真相源（Single Source of Truth）的查询页。遇到三种情况翻这里—— ① 听到一个英文缩写不懂 → §1 术语表；② 要交东西但不知道格式 → §2 模板库（复制即用）； ③ 知道要干什么但不知道敲什么命令 → §3 概念→命令映射。

配套：06 是执行步骤（"今天做什么"），本文件是查字典（"这是什么、长什么样"）。 关联：00 历史·原理·方法论底稿（§1.7 收录其专有词）· 03 门禁判分表 · 11 环境与合规 · 10 变现与结营包。

诚实提示：本文件全部模板中的客户名、数字均为虚构演示（与 examples/seed_mock_engagements.py 一致）。 真实使用时请替换为你自己的场景，禁止填入真实客户名与真实 PII（红线见 11 §6）。

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0. 怎么用这份附录（30 秒版）

你的处境	去哪个
"客户在说什么？我该出什么？"	§1.1 角色与干系人 + §2.1 委托单
"数据给了我，第一件事做什么？"	§2.2 数据体检报告
"老板/客户听不懂我在说什么"	§2.3 客户话术（≤200 字，零术语）
"怎么证明它真的变好了？"	§2.4 测试集 + §2.5 bad case + §2.6 验证记录
"上线了谁值班？挂了怎么办？"	§2.7 SLO 卡 + §2.8 Runbook + §2.9 值班交接卡
"怎么把东西交出去、然后我撤？"	§2.10 交接包 + §2.11 验收清单 + §2.12 退场计划
"8 天了，我怎么讲出去？"	§2.13 技能卡 + §2.14 作品集索引 + §2.15 D8 四件套
"这个命令到底怎么敲？"	§3 概念→命令映射
"面试官问我'为什么是现在'，我答不上来"	§1.7 历史与原理词 + 00 §5 常见追问 8 条
"这个词是 FDE 独有的吗？谁发明的？"	§1.7（标注了每个词在 00 里的出处）

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1. 中英术语表

每条给三样东西：英文（客户和外企面试会这么说）、白话解释（说给非技术同事听）、课程位置（在哪天学到）。 学会术语不是为了显摆——是为了不被术语骗。凡是只给英文缩写不给白话解释的供应商，先打个问号。

1.0 电脑基础词（完全没碰过命令行也能看懂）

这一节是给零基础同学的。学过就用不着，卡住了回来查。 后面所有章节出现的这些词，含义以本表为准。

词	白话解释	在本课哪里会遇到
终端 / Terminal / 命令行	一个只能打字、不能点鼠标的黑窗口。你在里面敲一行指令，电脑执行完把结果打回给你	D1 起，全程
命令 / Command	你在终端里敲的那一行字。如 fde-scope connect ...。一行就是一件事	全程
参数 / 选项 / Flag	命令后面那些 --source、--out 开头的部分。它们是"这道指令的附加说明"，比如数据在哪、结果存哪	全程
工作目录 / 当前目录	终端"此刻站在哪个文件夹里"。同一行命令，站的位置不同，结果可能不同	D1 装环境；见下方"路径"
cd	change directory，换工作目录。cd fde-scope = 进入 fde-scope 这个文件夹	D1 装环境
路径 / Path	一个文件或文件夹的完整地址。examples/quickstart_csv/sample_tickets.csv 就是一条路径	全程
绝对路径 / 相对路径	绝对路径从根 / 写起（/Users/你的名字/fde-scope），走到哪都不会错；相对路径从当前位置写起（examples/...），换了位置就找不到	§3.2 与 §3.5 的"找不到数据"问题都源于此
PATH	一个系统环境变量，里面记着"敲命令时去哪些文件夹里找程序"。fde-scope: command not found 十有八九是它没包含你的虚拟环境	11 §3.2 第 1–2 行
虚拟环境 / venv	一个独立的 Python 小盒子：盒子里的软件包和系统其他部分互不干扰。装错了、装乱了，删掉盒子重来即可	11 §2.3
CSV	一种最朴素的表格文件：纯文本，逗号分隔，第一行是列名，之后一行是一条记录。用 Excel 也能打开	D3 数据体检
JSON	一种结构化的文本格式，用 {"键": 值} 的写法表达数据。本课的报告文件（corpus_report.json）就是它	D4 起
JSONL	一行一个 JSON 的变体（JSON Lines）。不用整个文件包成一个大数组，读到坏行也不影响其他行——所以测试集/语料用它	D4 语料、D5 测试集
Markdown / .md	用纯文本记格式的写法：# 是标题、**粗体** 是加粗。本课程全部文档、以及你的作品集说明都是它	D1 起
文本编辑器 / 记事本	用来写 .md、.jsonl 这类纯文本文件的工具：Windows 自带「记事本」，macOS 自带「文本编辑」，装过 VS Code 更顺手。保存时有两个坑：扩展名别丢（见 §2.4 提醒）、文件存到命令能找到的位置	D5 造测试集
文件管理器 / 访达 / 资源管理器	平时"翻文件夹、双击打开文件"的那个窗口（macOS 叫访达，Windows 叫资源管理器）。本课生成的 HTML 报告就在里面双击打开——会自动用浏览器显示	D1 起
截图	把屏幕画面存成图片（作业证据反复要用）：macOS ⌘ + Shift + 4 框选（自动存桌面），Windows Win + Shift + S 框选（进剪贴板，直接粘贴到聊天窗口）	D1 起，全程
API key	一串调用外部 AI 服务的通行证。本课程全流程不需要它（默认走规则路径）；只有想开 LLM 增强时才找教练要	11 §4.3
127.0.0.1 / 端口	127.0.0.1 = 本机自己（不是外网）；端口（如 8080）像房门号。所以 http://127.0.0.1:8080 = "打开我自己电脑上的 8080 号门"	D1 起，fde-scope web

📌 复制粘贴三条纪律（终端里最容易吃亏的地方）：

1. 粘贴前先看：确认你粘的是完整一行，尤其别漏了开头的 fde-scope 或结尾的路径。
2. 别敲回车去"试试看"：终端不认"差不多"，拼错一个字母就是报错。
3. 报错先读最后一行：原因几乎总在最后一行（见 §3.5）。

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1.1 角色与干系人

中文	English	白话解释	课程位置
前向部署工程师	FDE / Forward Deployed Engineer	不坐办公室写代码，而是驻到客户现场，把"客户的一句话需求"变成"能跑能验收的系统"的人。既要懂技术，也要懂业务和沟通	D1 全程
交付项目	Engagement	一次完整的"从接触到撤出"的客户交付。不是"一个需求"，是一整个有开始有结束的项目	D1 / D2
现场走访	Gemba Walk	源自丰田：去事情真实发生的地方站着看。不要听汇报，去客服工位坐一小时，看真实工单长什么样	D2
资格判断	Qualification	判断这个客户"值不值得做"：有没有真问题、有没有预算、有没有发起人、愿不愿意给数据。判断"不做"也是本事	D2 / 10 §6
发起人	Sponsor	客户方有预算权、能拍板的人。他说"继续"项目才能继续	D2
执行发起人	Executive Sponsor	最高层那位发起人。签预算、扛政治压力的人	D2
第二发起人	Second Sponsor	第二个能拍板的人。防的是"唯一发起人离职/调岗 = 项目当场死亡"——这是 FDE 最经典的反模式之一（Sponsor Collapse）	D2
把关人	Gatekeeper	不推项目前进、但能一票否决的人：IT、安全、法务、工会、车间主任。他不在你的动员名单里，就在你的风险清单里	D2
干系人地图	Stakeholder Map	一页纸画出：谁在乎什么、谁支持、谁反对、谁沉默但有毒。四类必标：执行发起人 / 第二发起人 / 一线使用者 / IT·安全把关人	D2 / 12 §2.1
一线使用者	End User / Frontline User	真正每天点你系统的人。他的"麻烦"往往和老板的 KPI 不是一个东西	D2
内部拥护者	Champion	客户内部主动帮你推的人（很多是一线主管）。没有 Champion 的项目，落地率腰斩	D2

1.2 流程与交付

中文	English	白话解释	课程位置
范围	Scope	你答应做什么、以及明确不做什么。不写"不做什么"，范围就无限膨胀	D2
界定范围	Scoping	开工前把"做什么/不做什么/什么算做完"谈清楚的过程。这是 FDE 最值钱的能力，也是"定边界工作坊"卖的东西	D2 / 10 §6
范围蔓延	Scope Creep	需求一点点加、工期一点点拖，最后变成一个谁也不认得的项目。反制手段：时间盒 + 书面委托单 + 每加一项就砍一项	D2 / 10 §10
时间盒	Time Box	给每件事封死的期限。课程时间盒：≤14 天完成集成、≤90 天上线、≤120 天交接完毕	D2
可度量成功标准	Measurable Success Criteria	带数字和时间的验收标准。"提升体验"是废话，"意图准确率从 78% 到 91%"才是标准。课程要求 ≥3 条	D2 / G2
放弃标准	Disengagement Criteria	事先写好"什么情况下我们体面退出"。写不出放弃标准的人，会被无限试点拖死	D2
无限试点	Infinite Pilot	永远在试点、永远不验收、永远不付款。反制：先定义 done	D2 / 10 §10
门禁	Gate	每一阶段出口的硬检查点：不通过不许往下走。门禁是工程，不是清单——它由代码强制，不是靠自觉。⚠️ 本词有两个所指：课程进度门禁 G0–G8 与工具里的 10 个阶段门禁，对照见 03 §1.1	D1 起每天
强制推进	--force	工具允许你绕过门禁，但依然会评估并留下记录。课程里的"补交"就是 --force 的课程版：24 小时内补齐正常；超过 24 小时算"延期通过"并记入证书备注	03 §5
阻塞项 / 警告项	Blocker / Warning	门禁里的两种判定：blocker 不过就停；warning 记录但不拦。不要为了好看把 blocker 降级	03 §4
交接	Handoff	把你的系统、知识、责任正式移交给客户团队。交付的终点不是"上线"，是"客户能自己跑"	D7
交接四件套	Handoff Package	Runbook + 评估报告 + SLO 卡 + 培训材料。四件缺一不算交接	D7 / G7
退场计划	Disengagement Plan	写清楚"我什么时候走、走了以后 30/60 天谁支持什么、什么条件下一刀切断"。没有退场计划的交付 = 永久售后	D7 / 10 §10
推广	Rollout	从"一个团队能用"到"全公司能用"。课程教你先证明再推广，不做大爆炸上线	D5 / D7
冷启动	Cold Start	系统刚上线、还没积累数据/反馈的阶段。此时表现最差是正常的，关键是别在冷启动期下"没用"的结论	D5
人机协作	HITL / Human-in-the-Loop	关键决策让人来拍板，AI 只给建议。客服、医疗、工业场景必须有	D6 / 07 案例 B
升级路径	Escalation Path	处理不了的时候，按什么顺序找谁。Runbook 里每类事件都要写	D6
回滚	Rollback	出问题时退回上一个已知好状态的具体操作步骤。Runbook 里没有回滚步骤 = 没有 Runbook	D6 / G6
影子模式	Shadow Mode	新系统先"跟着跑"不生效：AI 给建议、人做决策、记录差异。上线前最安全的一步棋	D5
验收	Acceptance / UAT	客户正式确认"这东西符合我们约定的标准"。要有签字人，不能是口头"挺好的"	D7 / G7
出厂验收 / 现场验收	FAT / SAT	工业专有：FAT = 在工厂里验（Factory Acceptance Test），SAT = 装到现场后验（Site Acceptance Test）。制造业客户必问	07 案例 C
物理隔离	Air-gap	网络与互联网物理断开的环境（军工、部分工厂）。此时不能调外部大模型，必须走本地/规则路径	11 §6.6
工会共决	Works Council	德国等地区：涉及员工监控的系统需工会审批（BetrVG §87）。这是把关人，不是流程障碍	07 案例 C
功能安全	Functional Safety	工业机器人场景：不通过安全等级验证不许上产线（ISO 13849 / IEC 61508 / ISO 10218）。工业 FDE 的硬门禁	07 案例 C
价值冲刺	Value Sprint	课程方法论：把交付切成 ≤14 天的可交付小段，每段都产生可被看见的价值，而不是等三个月给一个大惊喜	01 §4

1.3 数据与语料

中文	English	白话解释	课程位置
原始数据	Raw Data	客户直接给你的、没洗过的东西。真实世界的数据永远比 demo 脏	D3
数据体检	Data Health Check	拿到数据第一件事：看字段、看缺失、看重复、看 PII、看覆盖度。产出一页报告，回答"这数据能不能做这件事"	D3 / G3
字段	Field / Column	表格的一列。要写清类型（文本/数字/时间）和缺失率	D3
数据源连接器	Connector	把数据从客户系统（CSV / 工单系统 / 数据库）取出来的适配器。课程里先只用 CSV	D3 / 11 §3.1
覆盖率 / 覆盖盲区	Coverage / Coverage Gap	你的数据里这类情况有多少条、缺哪几类。盲区比总量重要：3 万条里没有一条"退款"数据，那退款场景必炸	D4 / G4
长尾	Long Tail	出现次数少但种类极多的那部分情况（各种方言、冷门问题）。模型效果差，八成死在长尾上	D4
语料	Corpus	洗干净、标注好、可以直接拿去训练/评估的数据集合。不是"数据"，是"弹药"	D4
语料锻造	Corpus Forge	课程核心动作：把原始数据 → 去重 → 质量门 → PII 脱敏 → 补盲 → 产出可用语料，并给出一份可审计报告	D4
个人信息	PII / Personally Identifiable Information	能定位到具体个人的信息：姓名、手机、身份证、地址、车牌、银行卡。碰 PII 前先读 11 §6	D3 起每天
脱敏	De-identification / Masking	把 PII 换成占位符（如 <PHONE>）。四步法：拿掉 / 替换 / 哈希 / 保真（见 11 §6.4）	D3 / 11 §6.4
合成数据	Synthetic Data	用规则或 AI 生成的补盲数据，用来补真实数据够不到的角落。必须如实标注比例，不许冒充真实数据	D4 / G4
质量门	Quality Gate	给每条候选语料打分（长度、完整度、语言、重复度），不达标的淘汰。淘汰了多少条也要写进报告	D4
去重	Dedup	"在吗""你好"这类无信息量重复项的清理。去重日志要有数字：去掉了多少、为什么	D4
标注	Labeling / Annotation	给数据打上正确答案（这条工单属于"退款咨询"）。标准不统一，评估就全是噪音	D4 / D5
本体 / 概念体系	Ontology / Taxonomy	把业务概念理成一张有层级的关系网（退款 → 部分退款 → 超时退款），让覆盖度检查能按概念而非关键词做	D4（--ontology）
数据漂移	Data Drift	客户的业务变了，数据分布跟着变，模型悄悄失效。没人监控的 AI 100% 会漂	D6

1.4 评估与指标

中文	English	白话解释	课程位置
基线	Baseline	改动之前的真实水平。没有基线的提升都是玄学。课程用 78% 之类的数字做基线	D5 / G5
测试集 / 金标集	Test Set / Golden Set	一套固定的、有人工标注答案的题目。同一套题反复跑，才看得出真实变化	D5
准确率	Accuracy	做对的占总数的比例。课程主指标。但要看它和什么比（vs 基线）	D5
离题率 / 幻觉	Hallucination / Off-topic Rate	AI 一本正经胡说。要单列一条指标盯它，别混进总分	D5
坏案	Bad Case	做错的那些样本。坏案比总分值钱：它告诉你下一步该干什么。课程要求给 Top3 每条附动作	D5 / G5
一级解决率	FCR / First Contact Resolution	一次接触就解决的问题比例。客服场景核心业务指标	D5
处理时长	Handle Time	处理一次要多久。课程基线取人工 8 分钟（480 秒）	D5
客户满意度	CSAT / Customer Satisfaction Score	客户打分（通常 1–5）。样本少时不要拿它当主指标	D5
转人工率	Escalation Rate	多少比例的问题得找人。太低说明硬扛（有风险），太高说明没省下事	D5
数据飞轮	Data Flywheel	线上使用 → 收集坏案 → 补语料 → 重新评估 → 变好 → 更多人用。没有飞轮，上线就是开始退化	D6
概率性退化	Probabilistic Degradation	反模式：系统不是"坏了"，是悄悄变差了，而没人监控、没人发现	D6 / 10 §10
服务等级目标	SLO / Service Level Objective	你承诺的"正常水平"，例："95% 请求 2 秒内响应"。要有目标值 + 测量方式	D6 / G6
错误预算	Error Budget	允许失败的那部分额度（SLO 99% 意味着每月可失败约 7 小时）。烧完就停止新功能、先修稳定性	D6 / G6
告警路由	Alert Routing	出事了谁、通过什么渠道、多久内响应。三要素缺一 = 没人管	D6 / G6
运维手册	Runbook	一页页写清楚"这类事件怎么判断、怎么处理、怎么回滚、找谁升级"。判断标准：同事照着能做	D6 / G6
凌晨 2 点盲测	2 AM Test	课程考核法：找没参与的同学，只给 Runbook，让他独立处理一次事件。盲测通过才算 Runbook 合格	D6 / G6
监控指标	KPI	客户业务层面的数字（工单下降 30%、拦截率 60%）。和 SLO（技术稳定性）是两回事，汇报时别混	D6 / fde-scope kpi
值班交接	Shift Handover	多班次生产环境：上一班必须把状态、待办、风险交接给下一班。工业场景的硬门禁	D6 / 07 案例 C

1.5 工程与平台

中文	English	白话解释	课程位置
门户（主页）	Portal	对外讲清"是什么 / 给谁用 / 怎么收费 / 怎么联系"的入口页。≠ 控制台：门户是"门"，fde-scope web 是"台"	招生 / 开营前
平台层	Platform Layer	本课程用的自研 FDE 工具与流程平台：CLI（17 条命令）+ Web 控制台 + Python 库，底座是 18 阶段状态机 + 10 门禁	D1 起每天
工具分工	Tool Division of Labor	不要求客户换工具：编码 / 办公 Agent 用客户自带的，fde-scope 只叠"流程 / 门禁 / 留痕层"	D1 / 01 §6.4
智能体	Agent	会调用工具、能做多步决策的 AI 程序。不只是"聊天"	D5 起
大模型	LLM / Large Language Model	底座模型（如 MiMo、GPT）。FDE 一般不训练它，而是用它 + 语料 + 工具做系统	D1 / 11 §4
提示词	Prompt	给模型的指令。调 Prompt 是最后手段，先修语料和数据	D4 / D5
工具调用	Tool Calling	让模型能真的"做事"（查库、下单），而不只是说话	D5
权限引擎	Permission Engine	决定"哪些工具能自动执行、哪些必须人确认"。课程铁律：只有规则授权是权限通道	D6
沙箱	Sandbox	每个客户/任务跑在隔离环境里，互不污染。多租户第三层隔离	D6
多租户	Multi-tenancy	一套系统服务多个客户，数据互相看不见。三层隔离：沙箱 + 数据集合 + 权限引擎	D6
幂等	Idempotent	同样的操作跑两遍，结果和跑一遍一样。数据写入类工具必须幂等，否则重试就是灾难	D6
降级路径	Fallback / Degradation Path	大模型不可用时自动退回规则路径，功能变弱但不中断。课程工具链全部 fail-safe	11 §4
规则路径	Rule Path	不调用大模型、纯逻辑判断的实现。零 key 也能跑全流程——这是教学与离线场景的保底	11 §4.1
冒烟测试	Smoke Test	装完环境先跑几条命令，确认"没坏"。五分钟省三小时	G0 / 11 §3.1
环境变量	Environment Variable	存放密钥等配置的运行时变量。密钥只能放这里，不许进文件、日志、截图	11 §4.4

1.6 十二大反模式速查（FDE 专属"避坑清单"）

来源：docs/fde_sop_full.md §"12 大反模式"。面试与答辩高频考点——被问"你遇到最大的坑是什么"，答反模式比答"加班太多"强一百倍。

#	反模式	一句话症状	反制动作（课程教的）
1	Consulting Trap 咨询陷阱	FDE 越做越像定制外包，产品永远长不出来	每做完一个项目必须沉淀技能卡（skill add）
2	Snowflake-Per-Customer 一客一版	每个客户一套代码，维护成本爆炸	优先复用已有模式与模板
3	Hero Engineer 英雄工程师	全靠一个牛人扛，他一休假就瘫	交接四件套 + 盲测
4	Demo-Debt Spiral 演示债	demo 演的东西平台根本做不到	在真实脏数据上做原型，不搭布景
5	Sponsor Collapse 发起人崩塌	唯一发起人离职，项目当周死亡	干系人地图必标 ≥2 位发起人（G2 硬门槛）
6	Burnout Death Spiral 燃尽螺旋	最能干的人先离职	时间盒 + 明确放弃标准
7	Probabilistic Degradation 概率性退化	系统悄悄变差，无人发现	SLO + 告警路由 + 数据飞轮
8	Infinite Pilots 无限试点	永远试点、永远不定义 done	委托单写死 done 与时间盒
9	Data Quality Surprises 数据质量惊吓	假设"数据已经治理好了"	开工先做数据体检（G3）
10	Scope Creep 范围蔓延	需求只加不减，工期只拖不缩	每加一项，砍一项；委托单 ≤1 页
11	No HITL 无人机协作	AI 直接对外说话，没人兜底	关键决策留人确认
12	Safety Incidents 安全事故	没做危险分析就动产线	工业 profile 的功能安全门禁

1.7 历史与原理词（来自 00 底稿）

这一节的词不在 D1 的 3 个新概念额度里，平时用不到。 它们的用武之地只有两个：D8 模拟面试、客户/领导追问"为什么是现在"。 每个词都标了在 00 里的出处，需要展开时直接翻过去。

中文	English	白话解释	课程位置
本体	Ontology	Palantir 的核心抽象：把客户业务里的对象、属性、关系显式建模成一层语义底座，让上层应用/AI 复用同一套语义。没有这层，AI 只能停在问答和摘要	00 §1.3
对象 / 属性 / 媒体 / 链接	Objects / Properties / Media / Links	本体的四种原语。四原语 + 三层结构（语义层 / 动势层 / 动态层）构成了 Palantir 毛利率 82% 的技术底座	00 §1.3
范式转移	Paradigm Shift	商业模式从"卖软件席位"转向"卖持续产生效果的系统"。前者一锤子买卖，后者看 LTV——FDE 因此从"可选项"变成"必需品"	00 §2.1
三道成本门槛	Three Cost Barriers	行业知识蒸馏 / 定制开发 / 复合型人才供给——三者同时高企，构成 FDE 存在的经济学理由	00 §2.2
机制链条	Mechanism Chain	需求异质化 → 必须做可运行 Demo 验证 → 售前交付能力前置 → AI 降低原型成本 → FDE 成为可行组织形态。五级因果，缺一环链条就断	00 §2.3
80 / 95 / 99 规律	The 80/95/99 Rule	AI 把"做到 80 分"变便宜了，但客户买的是 99 分。FDE 干的正是 80% → 99% 这段（工程经济学的最优解：AI 覆盖可规模化的 99%，人守住不可自动化的 1%）	00 §2.4
能力-采用剪刀差	Capability-Adoption Gap	尝试 AI 的组织 >70%，但停在试点的 >60%——中间那道沟就是 FDE 的饭碗	00 §2.5
前线学习机制	Frontline Learning Loop	ToB 重交付的根本矛盾：交付必须足够重才有效果，太重又算不过账。解法是三步闭环（重新定义客户问题 → 交付验证 → 把现场经验带回来）；缺第三步，FDE 就退化成高端外包	00 §2.6
回声 / 增量	Echo / Delta	Echo = 客户知识回流到厂商、变成可复用资产；Delta = 厂商靠 Echo 产出的产品改进、反哺下一次交付。两者合成飞轮	00 §2.6
双向蒸馏	Bidirectional Distillation	从现场知识里同时蒸馏两份东西：面向客户的（专属解决方案）+ 面向厂商的（可复用能力）。只做前者 = 咨询；只做后者 = 不懂现场	00 §2.6
延迟收益与规模效应	Delayed Payoff & Scale Effect	头几个客户几乎不赚钱（全在积累本体），做到第七八个客户，本体基本趋向稳定——此后边际交付成本骤降	00 §2.6
FDE 试金石	The FDE Litmus Test	四级判据：能不能自己上现场 → 能不能独立定义问题 → 能不能对结果负责 → 能不能把经验带回组织。逐级升高，第四级才是分水岭	00 §2.6
知识沉淀载体	Knowledge Carrier Evolution	承载 FDE 现场知识的形态演变：知识图谱 → 工作流编排 → Multi-Agent → Skill + 连接器（当下）。看懂这条线，就知道"技能卡"沉淀的下一步在哪	00 §2.6
能力模型 40 / 30 / 30	40/30/30 Capability Model	FDE 能力的权重划分：工程 40% + 业务 30% + 解决方案 30%。它是一张自评表，不是招聘要求——用来找自己最缺的那块	00 §3.6
事实核查纪律	Fact-Check Discipline	引用任何市场/薪资数字时必须连来源与日期一起说；两来源冲突时标 ⚠ 而不是擅自定论。见 00 §1.6 的待办清单与 §6 的 5 条引用纪律	00 §6 / 10 §8

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2. 模板库（复制即用）

用法：直接复制代码块内容，把 <尖括号> 里的东西换成你自己的。 每个模板标注了 ⭐ 门禁（对应 03）与 📅 产出日。 需要命令行产出物时，命令写在模板末尾的"工具路径"里，细节见 §3。

2.0 入学自评雷达 + 学习契约（⭐G0 · 📅开营前）

谁要交：每一位学员，开营前填好发群或交给助教。 为什么填：① 讲师按它强弱搭配分组结对；② 你自己知道该把精力放哪；③ 结营时对照看进步。 ⚠ 不是考试——填低不会被拒之门外，如实填才有用（这是本课"诚实标注"价值观的第一次实践）。

# 入学自评雷达 · <你的名字/昵称> · <日期>

## 一、四维自评（每维 1–5 分，选一个数圈出来）

| 维度 | 1 分 | 3 分 | 5 分 | 我的分数 |
|---|---|---|---|---|
| 技术 | 没写过代码、没用过命令行 | 能复制粘贴命令、看懂报错大意 | 能独立写小脚本、会用 git | <1–5> |
| 业务 | 没接触过客户/需求 | 参加过需求会、知道什么叫干系人 | 独立谈过需求、写过方案 | <1–5> |
| 沟通 | 怕讲、一听术语就懵 | 敢在群里提问、能复述别人观点 | 能对客户讲清技术方案 | <1–5> |
| 交付 | 没交付过任何东西给别人用 | 交过作业/文档并被他人使用过 | 独立负责过上线或对客交付 | <1–5> |

## 二、三句实话（各写 1 句，不写"无"）
- 我最怕的一件事：<例：怕在群里问蠢问题>
- 我每天最可能被打断的时段：<例：21:00 后要带娃>
- 我想在 8 天里拿到的一件东西：<例：一份能放进简历的交付作品>

## 三、期望管理（勾选，即视为已读）
- ☐ 我已知悉：D1 全天 6 小时、D2–D8 每天约 2.25 小时（合计**约 22 小时**），作业按【门禁】验收
- ☐ 我已知悉：本课**不承诺就业、不承诺收入**；所有案例为虚构演示数据
- ☐ 我已知悉：练习中**不得使用真实客户名与真实 PII**（见 `08` §11）
- ☐ 我已知悉：作品集对外展示需本人**书面授权**

签名：<你的名字>        日期：<日期>

工具路径：无。这份模板没有命令行——手写/复制到 Markdown 或在线文档，开营前交即可； 完成后去 06 §2 的自检表第 5 行打勾。

讲师怎么用这份雷达（学员可跳过）：

• 技术 ≤2 且业务 ≥3 → 编入"业务强组"，配技术搭档；
• 四维均 ≤2 → 主动结对并在 D1 前单独确认环境自检通过；
• 任一维 5 分 → 候选小组长（负责催交与答疑）。

2.1 客户委托单（⭐G2 · 📅D2）

一页纸，不许超。 这是你和客户之间唯一的"合同"——不含价格，含范围与边界。

# 客户委托单 · <客户名> · <日期> · v<版本>

## 1. 业务画像（这个客户是谁）
- 行业/规模：<例：新茶饮连锁，420 家门店>
- 场景：<例：客服工单意图分类与自动回复>
- 现状痛点（客户原话）：<"高峰期 60% 工单是重复问题，客服扛不住">

## 2. 干系人地图（谁在乎什么）
| 角色 | 姓名/化名 | 在乎什么 | 支持度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 执行发起人 | <赵总·运营VP> | <人力成本下降、客诉率> | 强支持 | 预算权 |
| 第二发起人 | <孙经理·客服总监> | <客服排班压力、落地速度> | 支持 | ⚠ 必须≥2位发起人 |
| 一线使用者 | <客服组长> | <少点重复劳动、别增加操作> | 中立 | 需早期参与 |
| IT/安全把关人 | <IT 负责人> | <数据不出内网、权限可控> | 谨慎 | 一票否决权 |
| 潜在阻力 | <区域经理> | <怕被考核指标追责> | 反对 | 需单独沟通 |

## 3. 成功标准（全部可度量，≥3 条）
| # | 指标 | 基线 | 目标 | 时间 | 怎么测 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 意图分类准确率 | 78% | ≥91% | ≤90d | 固定测试集（≥200 条） |
| 2 | 重复工单占比 | 60% | ≤42% | ≤90d | 客服系统周报 |
| 3 | 平均处理时长 | 8 分钟 | ≤5 分钟 | ≤90d | 工单系统导出 |

## 4. 时间盒
- 集成完成：≤14 天（<日期>）
- 上线：≤90 天（<日期>）
- 交接完成：≤120 天（<日期>）
- 每周同步：<周几 + 时长 + 谁参加>

## 5. 范围（做什么 / 不做什么）
- ✅ 做：意图分类 + Top5 高频问题自动回复建议
- ❌ 不做：全量自动回复、多语言、电话语音、跟订单系统对接写操作
- 🔄 变更规则：新需求进来 → 从 ✅ 里砍掉等量的一项，或顺延时间盒

## 6. 放弃标准（什么情况下体面退出）
- <例：若 30 天内无法获得 ≥500 条真实标注数据，暂停并重新评估>
- <例：若 IT 安全评审否决数据不出内网方案且无替代，终止>

## 7. 已知风险
| 风险 | 影响 | 缓解动作 | 责任人 |
|---|---|---|---|
| <唯一发起人风险> | <项目停摆> | <已发展第二发起人> | <我方> |
| <数据质量未知> | <效果不达标> | <D3 先做体检，结论前置> | <我方> |

---
签署：客户方 <姓名/角色> ______  交付方 <姓名> ______  日期 ______

工具路径：fde-scope engage init --customer "<客户名>" --profile ticket 建档 → 门禁自检 fde-scope gate check <id> --gate success_criteria （这一步查的是工具里"边界阶段"的门禁，与课程门禁 G2 是两套，见 03 §1.1）

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2.2 数据体检报告（⭐G3 · 📅D3）

一页半。结论必须明确：能做 / 不能做 / 有条件能做——不许写"建议进一步分析"。

# 数据体检报告 · <客户名> · <日期>

## 0. 一句话结论
**<有条件能做>**：<现有 32,400 条工单可支撑意图分类，但退款类样本仅 12 条，
需在 D4 补盲 ≥200 条，否则该场景不纳入验收范围。>

## 1. 数据源概况
| 数据源 | 位置 | 类型 | 记录数 | 时间范围 | 获取方式 |
|---|---|---|---|---|---|
| <客服工单导出> | <客户提供 CSV> | 结构化 | 32,400 | <2024-01~2026-08> | <手动导出> |

## 2. 字段清单与质量
| 字段 | 类型 | 缺失率 | 问题 | 处置建议 |
|---|---|---|---|---|
| <工单ID> | 字符串 | 0% | 主键，唯一 | 保留 |
| <问题描述> | 文本 | 3.2% | 空值、含大量"在吗" | 去重 + 长度过滤 |
| <分类标签> | 枚举 | 21% | 缺失严重、口径不统一 | 仅用有标注部分做测试集 |
| <客户手机> | 字符串 | 0% | ⚠ PII | 脱敏后使用 |

## 3. PII 清单与处置
| PII 类型 | 出现量级 | 位置 | 处置方式 |
|---|---|---|---|
| <手机号> | <8,900 条> | <问题描述字段内嵌> | <正则替换为 <PHONE>> |
| <姓名> | <约 2,100 条> | <描述 + 备注> | <替换为 <NAME>> |
> 处置动作：<已用 `fde-scope corpus` 脱敏，报告显示 masked=11,000>
> ⚠ 提醒：<该数据不得上传任何第三方平台，演示需用脱敏样本>

## 4. 覆盖度观察
| 类别 | 现有条数 | 判断 |
|---|---|---|
| <退款/售后> | <12> | ⚠ 严重不足（长尾盲区） |
| <物流查询> | <9,800> | ✅ 充足 |
| <门店投诉> | <4,300> | ✅ 充足 |
| <会员/积分> | <45> | ⚠ 不足 |
| <退换货> | <58> | ⚠ 不足 |

## 5. 质量风险（≥3 条）
1. <21% 标签缺失 → 测试集规模受限，需人工补标 ≥200 条>
2. <方言与口语化表达占比高 → 已知局限，预期影响准确率>
3. <同一工单存在跨月重复 → 需去重，否则高估数据量>

## 6. 下一步建议
- <D4：补盲 3 类（退款/会员/退换货），合成比例预计 ≤12% 并如实标注>
- <需客户在 <日期> 前确认：能否提供标注人力 / 是否接受合成数据>

工具路径：fde-scope connect --type csv --source <路径> 看字段与 PII 字段名标记（只按列名判，自由文本列不会被标，需逐条看样本值）→ fde-scope corpus --input <路径> --out reports/corpus_report.html 出语料报告

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2.3 客户话术（⭐G4 · 📅D4）

≤200 字，零术语。 说给客户业务方听的，不是给技术人看的。 禁用词表：语料 覆盖度 合成数据 去重 准确率（裸用） 模型 推理 向量 embedding token

三句骨架：① 能用多少 → ② 补了什么 → ③ 为什么可信

# 客户话术（≤200 字）

<我们从 32,400 条工单里，筛出了 21,800 条能直接用的问答记录，
覆盖了物流、投诉、门店服务等主要场景。
>
<发现"退款""会员积分""退换货"这 3 类记录太少，我们按你们的业务规则
补充了约 2,600 条模拟问答，并做了标注，保证这 3 类也能被正确处理。
>
<所有数字都可以在报告里逐条追溯，随时欢迎你们抽查任意一条。>

自检：字数 ≤200？术语零出现？念给非技术同事听，他能不能复述出"用了多少、补了什么、可信在哪"？

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2.4 评估测试集模板（⭐G5 · 📅D5）

复制成 test_set.jsonl（一行一条 JSON），然后 fde-scope eval --agent mock --test-set test_set.jsonl。 字段与工具内部模型一致，多余字段可省；id 与 input 必填。 建议 ≥200 条，且必须包含长尾类（哪怕只有 20 条）。

📌 零基础三步存成文件：① 打开文本编辑器（记事本 / 文本编辑 / VS Code 都行），把下面的行粘进去； ② 另存为 test_set.jsonl——Windows 记事本要把"保存类型"改成"所有文件"，否则会存成 test_set.jsonl.txt，命令会报"文件不存在"；③ 存到仓库根目录（和 pyproject.toml 同级）， 因为命令里用的是相对路径。

⚠ 先选版本，再复制：下面给了两版，复制错版本会得到 0.000 的假分数。

版本 A · 零 key 跑通流程用（D5 默认就用这版，前 5 行起步） ——不含 expected_category，intent_accuracy 记 1.0（= 无信号），流程照跑：

{"id": "c-001", "input": "我要退货，怎么操作？", "category": "退款售后", "expected_output": "指导退货流程", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-002", "input": "我的快递到哪了", "category": "物流查询", "expected_output": "查询物流状态", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-003", "input": "这家店的服务太差了！我要投诉", "category": "门店投诉", "expected_output": "记录投诉并升级", "escalated": true, "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-004", "input": "积分怎么兑换", "category": "会员积分", "expected_output": "说明积分规则", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-005", "input": "我要退货咯，咋个弄嘞", "category": "退款售后", "expected_output": "指导退货流程", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}

版本 B · 完整字段示范（含 expected_category，只在用 --agent mimo 或接自己 Agent 时才加回去）：

{"id": "c-001", "input": "我要退货，怎么操作？", "category": "退款售后", "expected_category": "退款售后", "expected_output": "指导退货流程", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-002", "input": "我的快递到哪了", "category": "物流查询", "expected_category": "物流查询", "expected_output": "查询物流状态", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-003", "input": "这家店的服务太差了！我要投诉", "category": "门店投诉", "expected_category": "门店投诉", "expected_output": "记录投诉并升级", "escalated": true, "baseline_handle_time_seconds": 480.0}
{"id": "c-004", "input": "积分怎么兑换", "category": "会员积分", "expected_category": "会员积分", "expected_output": "说明积分规则", "baseline_handle_time_seconds": 480.0}

🟡 为什么用 --agent mock 时必须删 expected_category：mock 的回复只含用户原话、不带类别名， 而打分是子串匹配——只要你填了这一列，intent_accuracy 就恒为 0.000。这不是你写错了（详见下方「为什么是 0.000」）。

字段说明（可省字段用默认值）

字段	类型	默认	含义
id	string	必填	样本唯一 id
input	string	必填	用户输入
category	string	uncategorized	本条的实际类别
expected_category	string|null	null	期望 AI 判定的类别（打分依据）
expected_output	string|null	null	期望回复要点
agent_reply	string	""	通常留空，跑评估时由 Agent 填入；仅在验证打分逻辑时才手写（见下）
adopted	bool|null	null	人工是否采纳
escalated	bool	false	是否需转人工
resolved_first_contact	bool	true	是否一次解决
handle_time_seconds	float	0.0	实际处理时长
baseline_handle_time_seconds	float	480.0	人工基线（8 分钟）
csat	float|null	null	满意度
metadata	object	{}	自定义附加信息

工具路径：

fde-scope eval --agent mock --test-set test_set.jsonl      # 规则路径，零 key
fde-scope eval --agent mimo --test-set test_set.jsonl      # 真模型，需 key（见 11 §4）

⚠ 读表前必看：哪几个数字是真信号，哪几个只是"没填数据"

eval 打出 10 行指标，只有你亲手填进样本的字段才是真信号，其余是"没数据时的默认值"。把默认值当成绩写进作品集，等于编数据（违反 README.md 诚实边界）。

指标	没数据时它会显示	真实含义
intent_accuracy	填了 expected_category → 0.000 没填 → 1.000	见下方「为什么是 0.000」
reply_adoption_rate	1.000	adopted 留空 = 默认算采纳，不是实测 100%
escalation_rate	0.000	✅ 真信号：样本里 escalated: true 的条数占比
first_contact_resolve	1.000	resolved_first_contact 默认 true，不是实测
avg_handle_time	0.000	没有数据（没填 handle_time_seconds），不是"0 秒搞定"
customer_satisfaction	3.000	没填 csat 时的 1–5 中性中点，不是实测 3 分
cost_per_ticket	1.000	没时长数据时按"与人工基线持平"记，不是"成本没降"
corpus_coverage / corpus_quality_avg / corpus_diversity	0.000	没接语料报告（corpus 阶段产物），不是"覆盖率 0"

为什么 intent_accuracy 是 0.000？

打分口径是子串匹配：expected_category 这串字必须原样出现在 AI 回复里才算命中（fde_scope/eval/metrics.py 的 score_intent_accuracy）。 而 --agent mock 的回复只含用户原话——已为您处理：<input 前 30 字>…（mock 回复），不带类别名。所以只要你填了 expected_category，mock 就恒为 0.000。这不是你写错了。

三种正确用法：

你想干什么	怎么做
只想跑通流程、看 bad case 挖掘与语料建议	删掉 expected_category（该条记 1.0 = 无信号），流程照跑
想验证「打分逻辑本身」通不通	像 tests/test_eval.py 那样在样本里直接写 agent_reply：{"expected_category": "退款", "agent_reply": "已为您处理：退款"} —— 这样才有区分度
要真实的准确率数字	用 --agent mimo 或接你自己的 Agent：agent_reply 由 Agent 填，expected_category 才真正生效

--accuracy（默认 0.9）只决定 mock 回哪句套话（另有 10% 回"抱歉，我不太理解"），不改变判分口径。 ⚠ 这条口径对真模型同样成立：MiMoReplyFn 的 prompt 并不要求它输出类别名，所以 expected_category 照样可能命中不了。真要量化，就在 Agent 的输出格式里约定带上类别标签。 别把 mock 跑出来的任何数字写进作品集。

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2.5 Bad Case 清单（⭐G5 · 📅D5）

Top3 起步。每条必须有一句"下一步动作"——没有动作的 bad case 清单是废纸。

# Bad Case 清单 · <客户名> · <日期>

共评估 <200> 条，错 <18> 条，准确率 <91%>（基线 <78%>）。

## Top1 · <方言表达未识别>（错误 7 条）
- **现象**：<"我要退货咯，咋个弄嘞" 被判为"闲聊">
- **根因假设**：<训练数据以普通话书面语为主，方言样本近乎为零>
- **下一步动作**：<D6 前补 60 条方言改写样本，重跑同一测试集对比>
- **预计改善**：<该类错误 7 条 → ≤2 条>

## Top2 · <多意图混淆>（错误 6 条）
- **现象**：<"退款并投诉门店" 只判出"退款">
- **根因假设**：<标注口径为单标签，测试集未定义多意图处理规则>
- **下一步动作**：<与客户确认多意图口径；若需支持，改为多标签评估>
- **预计改善**：<待口径确认后重新评估>

## Top3 · <长文本截断>（错误 5 条）
- **现象**：<超过 500 字的描述，关键诉求在末尾被截断>
- **根因假设**：<输入截断阈值设得过小>
- **下一步动作**：<调整为分段摘要后送入；重跑验证是否影响其他类别>
- **预计改善**：<长文本类错误 5 条 → 0 条，需确认延迟不劣化>

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2.6 验证记录（⭐G5 · 📅D5）

一页。证明"我不是自说自话"——有人看过、有人提过需求、有人被拒绝过。

# 验证记录 · <客户名> · <日期>

| # | 时间 | 对象（角色） | 形式 | 对方反馈 | 我方处置 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | <D4> | <客服组长> | 现场演示 20min | <"回复太正式，不像我们说话"> | 采纳：调整话术风格 | 已改 |
| 2 | <D4> | <IT 负责人> | 邮件确认 | <"数据不许出内网"> | 采纳：改用内网部署 | 已改 |
| 3 | <D5> | <运营 VP> | 汇报 15min | <"能不能顺便做电话语音？"> | **拒绝**：超出范围，建议二期 | 记入范围外 |
| 4 | <D5> | <未参与的同事> | 盲测 Runbook | <按文档独立处理成功> | 通过 | ✅ |

## 汇总
- 演示 <3> 次，覆盖 <3> 类角色
- 接受需求 <2> 项，**拒绝 <1> 项**（拒绝理由：超出委托单范围，见 §2.1 第 5 节）
- 未决事项：<1> 项（<多意图口径待客户确认>）

💡 被拒绝的需求要写进来。答辩评分表里"边界感"一项，看的就是你敢不敢写"我拒绝了什么"。

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2.7 SLO 卡（⭐G6 · 📅D6）

三条起。每条必须有目标值 + 测量方式，否则不是 SLO，是口号。

# SLO 卡 · <客户名> · <日期>

## 服务等级目标
| # | 指标 | 目标值 | 测量方式 | 数据来源 | 覆盖时段 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 可用性 | ≥99.5%/月 | 健康检查成功率 | <探针日志> | 7×24 |
| 2 | 响应延迟 | P95 ≤ 2s | 请求耗时直方图 | <服务日志> | 7×24 |
| 3 | 分类准确率 | ≥91%（周抽样 200 条） | 每周固定测试集重跑 | <评估报告> | 每周 |

## 错误预算
- 可用性 99.5%/月 ≈ 每月允许不可用 **<3.6> 小时**
- 预算烧完（>100%）→ **暂停新功能，优先修稳定性**
- 预算消耗看板：<链接/路径>

## 告警路由（谁 / 渠道 / 多久）
| 严重度 | 触发条件 | 通知谁 | 渠道 | 响应时限 |
|---|---|---|---|---|
| P0 | 服务不可用 >5min | <值班工程师 + 我方> | <电话 + 群> | 15 分钟 |
| P1 | 延迟 P95 >5s 持续 10min | <值班工程师> | <群> | 1 小时 |
| P2 | 准确率周环比跌 >5pt | <项目负责人> | <邮件> | 1 个工作日 |

## 已知不覆盖
- <非工作时段（20:00–09:00）仅告警不承诺响应，见退场计划>

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2.8 Runbook（⭐G6 · 📅D6）

五类事件，每类四段：判断信号 → 处置步骤 → 回滚步骤 → 升级路径。 合格标准：没参与过的同事，只照文档能独立处理（凌晨 2 点盲测）。

# Runbook · <客户名> · <日期> · v<版本>

> 前置：值班人员需具备 <终端操作 + 看日志> 能力，无需懂模型。

## 事件 1 · 服务不可用
- **判断信号**：健康检查连续 3 次失败；用户报"打不开"
- **处置步骤**：
  1. 确认范围：`curl <健康检查地址>` — 是全部不可用还是部分？
  2. 看最近变更：<最近 24h 是否有发布/配置改动>
  3. 重启服务：<具体命令>
  4. 观察 5 分钟：健康检查是否恢复
- **回滚步骤**：<退回上一版本的具体命令 / 恢复配置备份路径>
- **升级路径**：<15 分钟未恢复 → 通知 <值班工程师> → 30 分钟未恢复 → 通知 <我方联系人>>

## 事件 2 · 指标暴跌
- **判断信号**：准确率周环比跌 >5pt；或坏案率突增
- **处置步骤**：
  1. 取最近 <200> 条真实请求，跑固定测试集：`fde-scope eval --agent mock --test-set <路径>`
  2. 对比 Top3 坏案类别，判断是"数据变了"还是"代码/配置变了"
  3. 若是数据漂移 → 记录样本，提交补语料需求（走飞轮）
- **回滚步骤**：<若是上次发布导致 → 回滚到上一版本；数据问题不回滚，走补语料>
- **升级路径**：<P2，1 个工作日内响应；连续两周下滑 → 升级为 P1>

## 事件 3 · 数据异常
- **判断信号**：<输入量骤降/骤增 >50%；<出现大量空字段>
- **处置步骤**：
  1. 检查上游数据源是否正常（<数据源健康页/联系接口人>）
  2. 检查是否客户业务变更（大促、停业、系统升级）
  3. 若是上游故障 → 启用降级：<返回兜底话术/转人工>
- **回滚步骤**：<上游恢复后，重放积压数据的具体命令>
- **升级路径**：<联系客户数据接口人 <姓名>；2 小时未恢复 → 升级>

## 事件 4 · 权限或配额
- **判断信号**：<权限拒绝日志增多>；<配额使用 >80%>
- **处置步骤**：
  1. 确认是哪一类权限被拒：`<日志过滤命令>`
  2. 核对最近是否有账号/角色变更
  3. 配额告警 → 提前扩容或限流：<具体操作>
- **回滚步骤**：<撤销最近的权限变更，恢复备份的权限配置>
- **升级路径**：<安全负责人 <姓名>；P1，1 小时内响应>

## 事件 5 · 上游依赖挂
- **判断信号**：<模型接口连续超时>；<数据库连接失败>
- **处置步骤**：
  1. 确认是哪个依赖：`<逐个探测命令>`
  2. 启用降级路径：<切规则模式（无需 key）>
  3. 记录不可用时段，用于事后 SLO 核算
- **回滚步骤**：<依赖恢复后切回主路径的具体命令；回放降级期间积压请求>
- **升级路径**：<依赖方接口人 + 我方；P0 若影响全部用户>

## 变更记录
| 日期 | 版本 | 改了什么 | 谁改的 |
|---|---|---|---|
| <D6> | v1 | 初版 | <姓名> |

工具路径：fde-scope handoff <id> --accept 会自动生成 reports/runbook_<id>.md 骨架（规则路径零 key；加 --llm 用模型起草）

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2.9 值班交接卡（⭐G6 · 📅D6）

多班次场景（工业、7×24 客服）必用。一页，换班前 5 分钟填完。

# 值班交接卡 · <班次> · <日期 时间>

## 当前状态
- 服务状态：<正常 / 降级 / 部分不可用>
- 本班处理事件：<2 起（P2×2，均已闭环）>
- SLO 本周消耗：<可用性预算用掉 38%>

## 待办（下一班注意）
| # | 事项 | 优先级 | 下一步 | 截止 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | <上游数据源延迟偏高，观察中> | 中 | <继续观察，>2h 未恢复按事件 3 处理> | <本班结束> |

## 已知风险
- <明早 09:00 客户有大促，请求量预计翻 3 倍>
- <模型配额剩余 42%，大促期间可能触顶>

## 联系人
| 角色 | 姓名 | 联系方式 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 客户接口人 | <姓名> | <电话> | 业务类问题 |
| 我方值班 | <姓名> | <电话> | 技术类、需回滚时 |
| 依赖方 | <姓名> | <电话> | 上游故障 |

交接人 ______  接班确认 ______  时间 ______

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2.10 交接包清单（⭐G7 · 📅D7）

四件套缺一不算交接。 由 fde-scope handoff 装配，明细见下。

# 交接包清单 · <客户名> · <日期>

## 四件套核对
| # | 交付物 | 内容要求 | 路径 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Runbook | 5 类事件 × 四段（信号/处置/回滚/升级） | reports/runbook_<id>.md | ☐ |
| 2 | 评估报告 | 主指标 + 基线对比 + Bad Case Top3（附动作） | <路径> | ☐ |
| 3 | SLO 卡 | ≥3 条 SLO + 错误预算 + 告警路由 | <路径> | ☐ |
| 4 | 培训材料 | 题纲 + 练习 + 自测题（能让客户自己再教别人） | <路径> | ☐ |

## 附加（建议但非硬性）
| # | 交付物 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 5 | 值班交接卡 | 有多班次则必需 | ☐ |
| 6 | 退场计划 | 见 §2.12 | ☐ |
| 7 | 技能卡 | 见 §2.13 | ☐ |
| 8 | 数据与配置清单 | 数据在哪、密钥怎么配、环境怎么重建 | ☐ |

## 知识转移验证
- ☐ 客户方 <姓名> 已能独立执行：重启 / 回滚 / 看告警
- ☐ 客户方 <姓名> 已能独立重跑评估并解读结果
- ☐ **盲测通过**：未参与项目的同事，仅凭 Runbook 完成一次事件处置

## 签字
客户方验收人 ______  日期 ______  我方 ______  日期 ______

工具路径：

fde-scope handoff <id> --eval-report <报告路径> --training-material <材料路径> --accept

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2.11 验收清单（⭐G7 · 📅D7）

对应委托单第 3 节"成功标准"。逐条对照，不许新加标准，也不许悄悄放宽。

# 验收清单 · <客户名> · <日期>

| # | 委托单原定标准 | 实测值 | 是否达标 | 证据位置 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 意图分类准确率 78% → ≥91% | <91.5%> | ✅ | <评估报告 §2> |
| 2 | 重复工单占比 60% → ≤42% | <44%> | ⚠ 未达标 | <工单系统周报> |
| 3 | 平均处理时长 8min → ≤5min | <4.7min> | ✅ | <工单系统导出> |

## 未达标项处置
- **第 2 项**：实测 44%，差 2pt。原因：<改动上线仅 3 周，样本窗口不足>
- 处置方案：<延期 2 周复测；若仍不达标，按委托单变更规则重新评估范围>
- **客户是否接受**：<是 / 否>  客户意见：<"认可，同意延期复测">

## 验收结论
- ☐ 达标项由客户确认（口头/邮件/会议纪要均可，需记录）
- ☐ 未达标项已书面说明并有处置方案
- ☐ 系统已移交，客户可直接使用

## 签字
客户方验收人（姓名/角色）：__________  签字/确认：__________  日期：__________
交付方：__________________________  日期：__________

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2.12 退场计划（⭐G7 · 📅D7）

没有退场计划的交付 = 无限售后。 写清楚"我什么时候走、走了以后怎么办"。

# 退场计划 · <客户名> · <日期>

## 1. 移交范围
- 移交内容：<系统代码/配置/数据/文档/账号权限>
- 接收方：<客户 IT 团队，负责人 <姓名>>
- 移交方式：<仓库权限转移 / 部署脚本 + 环境说明会>

## 2. 支持安排（阶梯式递减）
| 阶段 | 时间 | 我方承诺 | 响应时限 | 渠道 |
|---|---|---|---|---|
| 密集支持 | 0–30 天 | 工作日在线，参与周会 | P0：1h / P1：4h | <群 + 电话> |
| 过渡支持 | 31–60 天 | 每周一次固定同步 | P0：4h / P1：1 个工作日 | <群> |
| 收尾 | 61–90 天 | 仅重大故障（P0）支持 | 1 个工作日 | <电话> |

## 3. 终止条件（什么时候彻底结束）
- <例：连续 30 天无 P0/P1 事件，且客户累计独立处理 ≥3 次事件>
- <例：客户已完成全套 Runbook 盲测，且自建值班表>
- <例：我方支持联系人变更为"仅重大问题"模式>

## 4. 知识资产归属
- 代码/配置/文档：<归客户所有>
- 方法论沉淀（脱敏后）：<归我方，用于技能库>
- **客户数据**：<不带走任何真实数据；仅保留脱敏统计结果，需客户书面同意>

## 5. 未决事项与风险
| 事项 | 状态 | 谁负责 | 何时关闭 |
|---|---|---|---|
| <多意图口径未决> | 开放 | 客户产品 | <日期> |
| <长尾准确率仍偏低> | 已知局限 | 客户 | 走客户自有飞轮迭代 |

## 6. 复购/续约触发条件（可选）
- <若客户二期扩展到"退换货全流程"，可重新评估>
- <提前接入第二场景可复用 70% 现有语料与评估集>

签字：客户方 ______  我方 ______  日期 ______

---

2.13 技能卡（⭐G7 · 📅D7）

FDE 的复利资产。每做完一个项目，把可复用的东西写成卡，存进技能库。 五要素：场景 → 问题 → 做法 → 证据 → 适用边界。最后一条最重要——不写边界的技能卡是坑人。

# 技能卡 · <标题：客服场景长尾类别补盲>

## 场景
<新茶饮连锁客服工单意图分类；数据以物流查询为主，退款/会员/退换货类样本近乎为零。>

## 问题
<长尾类别准确率仅 61%，整体被拖累；客户不允许更换模型。>

## 做法
<1. 用本体概念清单做概念级覆盖度检查，而非关键词匹配；
2. 对覆盖不足的概念，按业务规则枚举模板 + 少量真实样本改写，生成 <4,000> 条候选；
3. 全部候选过同一质量门（长度/完整度/语言/重复度），淘汰 <35%>（保留约 <2,600> 条进语料）；
4. 合成比例如实标注在报告中，不混入真实计数。>

## 证据
<- 合成后长尾类别准确率 61% → 88%（同一测试集 <200> 条）
- 报告路径：<reports/corpus_report.html>
- 复现命令：`fde-scope corpus --input <路径> --ontology --out <报告>`>

## 适用边界（⚠ 必填）
<- 适用：规则明确、可枚举的封闭业务场景（退款规则、会员等级）
- 不适用：开放式创意类、强合规场景（医疗诊断、法律意见）
- 前提：必须有 ≥20 条真实种子样本；零种子时纯合成不可信
- 副作用：合成比例 >20% 时，需额外人工抽检，成本上升>

工具路径：

fde-scope skill add --title "客服长尾类别补盲" --category methodology \
  --tags "corpus,synthetic,longtail" --body-file card.md \
  --phase corpus            # --phase 用真实阶段 slug，见 §3.4
fde-scope skill publish <skill-id>                       # 发布进团队技能库
fde-scope skill review                                   # 助教审核（课程内）
fde-scope skill export <skill-id> --format agentscope    # 导出成可复用格式

--category 四选一：research / implementation / optimization / methodology（技能卡用 methodology）。 --phase / --gate 填真实 slug（见 §3.4 与 §3.2）——填错的卡能被创建，但 skill list --phase/--gate 检索不到。

---

2.14 作品集索引页（⭐G8 · 📅D8）

第一屏。面试官/老板只看一页的时候，看到的是这张表，不是你的过程。 八件产出，每件一行：产出 / 日期 / 证据链接 / 一句话价值（含数字）。

# 作品集索引 · <你的名字> · <日期>

> 全部产出基于虚构演示场景（茶饮连锁客服），数据与客户名均为虚构。
> 完整详版与模板说明见 `10-变现路径与结营包.md` §2。

| # | 产出（与 [`README`](README.md) §3 官方 8 件同源） | 交付区 | 日期 | 证据链接 | 一句话价值（含数字） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 迷你链路跑通证据 + FDE 一页纸世界观 | 入门日 | D1 | <路径/链接> | 跑通 connect→corpus 全链路，报告 N 条记录；能 3 行白话讲清做了什么 |
| 2 | 客户委托单 Engagement Charter（画像 / 干系人地图 / 成功标准） | A · 定边界 | D2 | <路径/链接> | 干系人 5 类含 2 位发起人，成功标准 3 条全部可度量，防住 Sponsor Collapse |
| 3 | 数据体检报告（字段 / 缺失 / PII / 分布） | B · 接数据 | D3 | <路径/链接> | 32,400 条原始记录 → 识别 8,900 条 PII 候选与 3 类覆盖盲区，结论"有条件能做" |
| 4 | 语料锻造报告 + 对客户的话术 | B · 造语料 | D4 | <路径/链接> | 32,400 → 21,800 条可用语料，补 3 类盲区；话术约 150 字零术语 |
| 5 | 可演示原型 + 评估结果 + 3 个 bad case | B · 验证与评估 | D5 | <路径/链接> | 准确率 78% → 91%；坏案 Top3 均附"根因假设 + 下一步动作"；含一页验证记录 |
| 6 | Runbook + SLO 卡 + 值班交接卡 | C · 稳得住 | D6 | <路径/链接> | 3 条 SLO 含错误预算；Runbook 覆盖 5 类事件含回滚，凌晨 2 点盲测通过 |
| 7 | 交接包 Handoff Package + 1 条技能沉淀 | D · 交得出去 | D7 | <路径/链接> | 四件套齐全含签字人；退场计划含 30/60/90 天阶梯与终止条件 |
| 8 | 作品集三套包装（求职版 / 内部汇报版 / 接单版） | 变现日 | D8 | <路径/链接> | 三套包装共用同一证据链；答辩评分 <A/B/C> |

## 我的一句话总结
<8 天里我把一个虚构茶饮客服场景，从 32,400 条脏数据做成了可交接的系统，
关键指标 78% → 91%，并且写清楚了它适用什么、不适用什么。>

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2.15 D8 四件套速用骨架

这里是速用版（填空骨架）。完整说明、示例与纪律要求以 10 §3–§6 为准。 凡本小节与 10 不一致，以 10 为准。

① 简历段落（3–5 行）

在 <场景> 中，为 <客户类型> 完成 <端到端交付>：从 <N 条脏数据> 锻造出 <M 条可用语料>，
<指标> 从 <X> 提升到 <Y>，并以 <Runbook/SLO> 支撑 <上线/交接>；交付 <件数> 件可验证产出。

三条纪律：① 每个数字能在作品集里指到出处；② 没跑过的数字不写；③"演示/虚构案例"标注不许删。

② STAR 故事（成功 / 失败 / 取舍 各一）

S 场景：<虚构客户 + 一句话业务背景>（1 句）
T 任务：<你要定义/交付什么，成功标准是什么>（1 句）
A 行动：<你做了什么关键决策，为什么这么决策>（2 句）
R 结果：<数字结果 + 证据在哪 + 如果重来会改什么>（2 句）

失败故事句式（不许甩锅环境/客户）："我当时假设了 <X>，证据显示 <Y>，代价是 <Z>，现在的我会先 <做法>。"

③ 一页纸汇报（内部汇报版）

# <项目名> 一页纸 · <日期>
## 价值（客户得到什么）
- <一句话结论，含 1 个业务口径数字>
## 证据（凭什么信）
- 主指标 + 基线对比：__ → __（证据：<链接/路径>）
- bad case 收敛：__ 条 → __ 条（Top3 已附动作）
- 验证记录：向 <角色> 演示 <N> 次，接受 <N> / 拒绝 <N>（理由见附件）
## 下一步要什么（明确 request）
- 决策请求：<继续投入 / 扩大范围 / 进入交接>，需要 <角色> 在 <时间> 前拍板
- 已知风险与不确定项：<如实列出，含缓解动作>

④ 服务清单（接单版）— 六个服务项与"不适用"信号见 10 §6 表格。

一条纪律：先报"不适用"再报"适用"——敢劝退的乙方才有议价权。 红线：不得使用真实客户名、真实数据；不得把课程内部资料作为交付物转售。

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3. 概念 → 命令映射

左边是你想干的事（白话），右边是敲什么。全部命令在仓库根目录、已激活虚拟环境下执行。 环境准备见 11 §2；命令报错见 11 §3.2。

3.1 按"我想干什么"查

我想……	命令
看看系统支持哪些行业配置	fde-scope profiles
看看客户数据长什么样、哪些字段名像 PII	fde-scope connect --type csv --source <路径>
不想真跑，只想看会发生什么	4 个命令支持 --dry-run：connect / corpus / deploy / flywheel（其余命令加 --dry-run 会报 No such option）
把脏数据锻造成可用语料，出报告	fde-scope corpus --input <路径> --out reports/corpus_report.html
语料里补长尾盲区（用概念体系检查覆盖）	fde-scope corpus --input <路径> --ontology --out <报告>
用大模型生成补盲样本（需 key）	fde-scope corpus --input <路径> --llm --out <报告>
评估效果（练流程，零 key）	fde-scope eval --agent mock --test-set <test_set.jsonl>
评估效果（真模型，需 key）	fde-scope eval --agent mimo --test-set <test_set.jsonl>
算客户业务指标（工单下降、拦截率）	fde-scope kpi <engagement-id> --samples <样本.jsonl>
采集线上坏案、喂回语料（飞轮）	fde-scope flywheel --agent <agent-id> --events <事件.json>
装配交接包（Runbook 等）	fde-scope handoff <engagement-id> --accept
生成 Runbook 时让模型起草	fde-scope handoff <engagement-id> --llm --accept
用图形界面看客户档案与门禁	fde-scope web（默认 http://127.0.0.1:8080）
换端口（8080 被占用）	fde-scope web --port 8081
造一批演示数据（10 个虚构客户）	python examples/seed_mock_engagements.py

3.2 交付项目与门禁

我想……	命令
新建客户交付档案	fde-scope engage init --customer "<客户名>" --profile ticket
指定档案 id	fde-scope engage init --customer "<客户名>" --profile ticket --id <自定义id>
看当前在哪个阶段、门禁状态	fde-scope engage status <id>
推进到下一阶段（门禁自动重评）	fde-scope engage advance <id>
门禁没过但必须推进（会留下记录）	fde-scope engage advance <id> --force
退回到之前某阶段	fde-scope engage rollback <id> --to <phase>
列出所有进行中的档案	COLUMNS=200 fde-scope engage list（不加 COLUMNS 时 id 列会被截断，抄不全）
记一条现场笔记	fde-scope engage journal <id> --kind research --note "<记录内容>"
查看现场笔记	fde-scope engage journal <id>
记笔记时关联技能卡	fde-scope engage journal <id> --note "<内容>" --link-skill <skill-id>
看系统里全部 10 个门禁	fde-scope gate list（两个 profile 都印全部 10 行，不是少印几行；第 3 列 industrial_only 用 🏭 / 🏢 标出哪些是工业专属。--profile 只改标题那一行）
查某个档案的全部门禁结论	fde-scope gate check <id>
只查某一关	fde-scope gate check <id> --gate <gate-slug>

--kind 三选一：research（调研）/ implementation（实施）/ optimization（调优）。

--gate 可用的 slug（共 10 个）：success_criteria · slo · handoff_signoff（通用 3 个）； site_survey · fat_sat · functional_safety · conformity · works_council · air_gap · shift_handover（工业专属 7 个，见 gate list 第 3 列的 🏭）。 填错 slug 会直接报 Unknown gate——故意不静默放过。

⚠️ 一个要命的坑：在 ticket 档案上手动 gate check <id> --gate site_survey，你会看到 ✅ PASS—— 那是"没有可检查的数据"的空过，不是你通过了工业门。别把这个 ✅ 当成证据写进作品集 （ticket 档案根本走不到工业阶段，03 §3 的门禁表里也没有这 7 关）。 同理 gate check <id>（不带 --gate）在 qualification 阶段会直接说 Phase 'qualification' has no gate.——这是正常输出，不是报错。 判断"我该过哪几关"只认 03 §3 的 G0–G8 课程门禁，那是本课程自己的一套， 与工具里的 10 个门禁同名不同源——两套门禁的对照表见 03 §1.1。

拿来就能抄的档案 id（不用自己编）

上表里的 <id> 不是让你现编一个。11 §3.1 那条 python examples/seed_mock_engagements.py 已经在本机造好了 10 个虚构档案（全部虚构，脚本内附免责声明）。跑过 seed 之后，直接抄下表第二列的 id 就能用：

# ⚠ 必须加 COLUMNS=200：默认终端宽度下 id 列会被截断成 eng-adnova-t…
COLUMNS=200 fde-scope engage list

id（可直接复制）	客户（虚构）	profile	当前阶段	门禁	适合拿来练什么
eng-teaverse-ticket-seed01	茶语万象（Teaverse）	ticket	disengage（终点）	✅3	"跑完长什么样"：三个通用门禁全绿，交接档案最全（13 条现场记录）
eng-adnova-ticket-seed06	星澜科技（Adnova）	ticket	success_criteria	❌1	"被门禁拦住长什么样"：advance 会被拒（只有 1 个发起人）
eng-southbay-manufacturing-seed03	南湾汽车集团（Southbay Motors）	manufacturing	deploy	✅3 ❌3	工业 profile 的 18 阶段 + 工业门禁（fat_sat / functional_safety / conformity 未过）
eng-aurora-manufacturing-seed07	奥罗拉汽车（Aurora Motors）	manufacturing	change_mgmt_training	✅8 ❌1	工业线走得最远的一个（仅 conformity 未过）
eng-atlas-manufacturing-seed02	亚特联汽车（Atlas Auto Alliance）	manufacturing	runbook	✅9	门禁全绿的工业样本，适合对着抄材料
eng-horizon-manufacturing-seed08	宏途汽车（Horizon Auto）	manufacturing	connect	✅3	早期阶段的工业档案
eng-northern-ticket-seed04	北疆汽车集团（Northern Auto）	ticket	flywheel_productization	✅2	运营区的 ticket 档（看飞轮/技能沉淀）
eng-whitelake-ticket-seed10	白湖乳业（Whitelake Dairy）	ticket	slo_sla	✅3	slo 门禁刚过，看 SLO 卡长什么样
eng-riverbend-ticket-seed09	河湾酒业（Riverbend Spirits）	ticket	corpus	✅1	正卡在语料阶段，适合练 corpus
eng-swift-ticket-seed05	迅捷出行（Swift Ride）	ticket	prototype_real_data	✅1	正卡在原型阶段（防 Demo-Debt）

推荐第一条练习（把"看状态"这件小事变成一次完整的观察）：

COLUMNS=200 fde-scope engage list                          # 先看到 10 个 id
fde-scope engage status eng-teaverse-ticket-seed01          # 看"做完的"长什么样
fde-scope engage status eng-adnova-ticket-seed06            # 看"被拦住的"长什么样
fde-scope gate check eng-adnova-ticket-seed06               # 看门禁到底在抱怨什么

💡 两个预期行为，不是 bug：

1. 表里 id 列窄了会截断成 eng-adnova-t…——加 COLUMNS=200 即可（或把终端窗口拉宽）。
2. gate check / advance 在门禁被阻塞时会自动把这次阻塞沉淀成一张草稿技能卡（提示 💡 已把这次阻塞沉淀为草稿 skill-xxxxxxxx）。这是飞轮设计：阻塞本身就是知识。多跑几次会攒下几张草稿，用 fde-scope skill review 看待审队列，或用 fde-scope skill archive <skill-id> 清掉不想留的。

⚠ 必须在仓库根目录运行。数据目录按"当前目录有没有 .fde_scope/"来定位：换到别的目录再执行，命令不报错但会显示 No engagements yet.（看着像 seed 失效，其实只是找错地方）。从别处运行的话用 FDE_SCOPE_HOME=<仓库绝对路径> fde-scope …。

3.3 技能卡与知识沉淀

我想……	命令
新建技能卡（正文从文件读）	fde-scope skill add --title "<标题>" --category methodology --body-file card.md
新建技能卡（正文直接写）	fde-scope skill add --title "<标题>" --category methodology --body "<正文>"
带标签与关联	fde-scope skill add --title "<标题>" --category methodology --tags "corpus,longtail" --engagement <id> --gate <slug>
看技能卡列表	fde-scope skill list
按阶段/门禁/标签检索	fde-scope skill list --phase corpus --tag longtail
全文搜索	fde-scope skill list --search "补盲"
看某张卡	fde-scope skill show <skill-id>
改一张卡的标题/标签/正文	fde-scope skill edit <skill-id> --title "<新标题>" --tags "a,b" --body "<新正文>"
发布进团队库	fde-scope skill publish <skill-id>
看待审草稿队列	fde-scope skill review
归档	fde-scope skill archive <skill-id>
导出成 AgentScope / QwenPaw 格式	fde-scope skill export <skill-id> --format agentscope

⚠ 技能卡 id 由系统生成，不能自己指定（schema 层已封死）。 ✅ skill list --status 可筛 published / draft / archived。

3.4 概念 → 阶段映射（18 阶段全表）

18 阶段按四区划分（A 定边界 / B 造出来 / C 稳得住 / D 交得出去）。 标 ⚙ 的 3 个是工业专有阶段：--profile ticket 下自动跳过，所以 ticket 走 15 阶段。

#	区	阶段 slug（--phase 用这个）	白话	你在这里产出
1	A	qualification	值不值得做？	资格判断结论
2	A	site_survey ⚙	去现场看真实业务（Gemba walk）	现场笔记（engage journal）
3	A	stakeholder_map	认清谁在乎什么	干系人地图（委托单 §2.1 第 2 节）
4	A	success_criteria	把"做完"谈清楚	成功标准 + 放弃标准（委托单 §2.1 第 3/6 节）
5	B	connect	数据接进来	字段预览 + PII 字段名标记
6	B	corpus	把数据洗成能用的语料	数据体检 §2.2 + 语料报告与话术 §2.3
7	B	prototype_real_data	在真实脏数据上做原型	原型 + 落差记录（防 Demo-Debt）
8	B	validate	拿给真实干系人看	验证记录 §2.6
9	B	deploy ⚙	装上产线（工业走 FAT→SAT）	上线确认
10	B	eval	用数字证明有效	测试集 §2.4 + Bad Case §2.5
11	C	slo_sla	定稳定性承诺与值班	SLO 卡 §2.7
12	C	runbook	写清出事怎么办	Runbook §2.8 + 值班交接卡 §2.9
13	C	monitoring_drift	盯住"悄悄变差"	监控与漂移看板
14	C	change_mgmt_training ⚙	培训 + 工会共决	培训材料
15	C	flywheel_productization	让经验回流、越用越好	技能卡 §2.13
16	D	ops_handoff	运维责任移交	交接包 §2.10
17	D	knowledge_transfer	知识交出去	培训材料 + 文档包
18	D	disengage	体面撤退	验收清单 §2.11 + 退场计划 §2.12

查当前阶段的命令：fde-scope engage status <id>（会显示当前阶段 slug 与门禁状态） 查某 profile 的完整阶段序列：fde-scope engage init --customer "tmp" --profile ticket 建一个临时档案—— ⚠ id 不是你起的名字：--customer "tmp" 生成的 id 是 eng-tmp-ticket，不是 tmp。 建完先 COLUMNS=200 fde-scope engage list 确认 id，再 fde-scope engage status eng-tmp-ticket、逐级 advance 观察； 方法论文档见 docs/fde_sop_full.md。

3.5 出错时的含义（速查）

现象	含义	怎么办
fde-scope: command not found	虚拟环境没激活，或装错环境	见 11 §3.2 第 1–2 行
命令退出码 2 + 提示缺 key	该命令需要 LLM（corpus --llm / eval --agent mimo / handoff --llm）	去掉 --llm/改用 mock 走规则路径，或按 11 §4.3 配 key
门禁 blocker 不过，advance 被拒	门禁在正常工作	补齐材料重跑 gate check；确认无法补齐再用 --force（留记录）
Refusing to bind non-loopback	web 默认拒绝对外暴露（安全设计）	见 11 §6.5：局域网演示需两步同时做，演示完关掉
网络错误但流程继续跑	LLM 自动降级到规则路径（设计如此）	检查报告里的来源标记；要真实模型结果需配 key
engage list 显示 No engagements yet.（没报错）	你不在仓库根目录。数据目录靠"当前目录下有没有 .fde_scope/"定位，换目录后就找不到了	cd 回仓库根目录；或从别处用 FDE_SCOPE_HOME=<仓库绝对路径> fde-scope …，见 §3.2
engage list 的 id 是 eng-adnova-t… 这种带省略号的	终端宽度不够，Rich 把列截断了（不是数据损坏）	命令前加 COLUMNS=200：COLUMNS=200 fde-scope engage list
跑完 gate check / advance 后技能卡多了一张 skill-xxxx 草稿	飞轮设计：门禁阻塞被自动沉淀成知识	预期行为。想看就 fde-scope skill review，不想要就 fde-scope skill archive <skill-id>
eval 的 intent_accuracy 恒为 0.000	判分是子串匹配，而 mock 回复里没有类别名	不是 bug：先删掉 expected_category 或改用 --agent mimo，见 §2.4
eval 指标是 3.000 / 1.000 / 0.000 这类整数	没填对应字段，这是默认值不是实测值	对照 §2.4「读表前必看」那张表，别把默认值写进作品集

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4. 门禁速查一览（G0–G8）

判定语义（blocker/warning）见 03 §3，明细判分标准见 §4。 此表用于快速定位："这一关我要交什么、怎么生成"。

门	时间	核心 blocker（必须过）	模板	关键命令
G0 入学门	开营前	环境自检通过（契约与雷达是 warning，可开营后补）	11 §3.1	python3 --version / fde-scope --help
G1 冒烟门	D1	connect + corpus 跑通且报告存在；能白话解释做了什么	—	fde-scope connect … → fde-scope corpus …
G2 边界门	D2	成功标准 ≥3 条全可度量；干系人含 ≥2 位发起人	§2.1 委托单	fde-scope engage init … / gate check
G3 数据门	D3	字段清单含类型/缺失率；PII 清单与处置；明确结论	§2.2 体检报告	fde-scope connect …
G4 语料门	D4	报告数字与实际一致；覆盖盲区说明与补盲策略；话术 ≤200 字零术语	§2.3 客户话术	fde-scope corpus … [--ontology/--llm]
G5 证据门	D5	评估可复现（同命令同结果）；Bad Case Top3 各附下一步动作	§2.4 / §2.5 / §2.6	fde-scope eval --agent mock --test-set …
G6 稳运门	D6	Runbook 5 类事件每类含回滚；SLO 卡含错误预算；通过凌晨 2 点盲测	§2.7 / §2.8 / §2.9	fde-scope handoff <id>（生成骨架）
G7 交接门	D7	交接包四件套齐全；验收清单含签字人	§2.10 / §2.11 / §2.12 / §2.13	fde-scope handoff <id> --accept / skill add
G8 结业门	D8	G1–G7 至少 6 关通过；作品集 8 件完整；完成答辩与等级判定	§2.14 / §2.15	—（人工评审，见 03 §5）

权重提醒：作品集 60% + 答辩 25% + 互助出勤 15%（03 §2）。 等级：判定条件以 03 §6 为唯一口径——A 级 = 8 件齐全 + 平均分 ≥9/12 + 无未达项；B 级 = 8 件齐全 + 平均分 ≥7/12；C 级 = 缺 ≤2 件或平均分 <7/12（发完课证明，非证书）。 诚实边界：本课程不承诺就业、不承诺收入；证书只证明"你在课程内完成了什么"（03 §6、08 §11）。

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5. 找不到答案时

问题类型	去处
"今天要交什么？"	06 当日任务卡
"这个门禁怎么判分？"	03 §4
"环境/装包/报错/合规"	11
"这个概念到底啥意思？"	回到本文件 §1
"答辩会被问什么？"	10 §7（20 题题库）
"案例里的客户是谁？"	07（全部虚构）
"方法论原文在哪？"	docs/fde_sop_full.md · docs/fde_playbook.md

三条纪律（与 10 §3 一致）：① 每个数字能指到出处；② 没跑过的数字不写；③"演示/虚构"标注不许删。