AI FORWARD DEPLOYED ENGINEER · 2026

AI 前沿部署工程师(FDE)
落地交付实战特训营

从“写代码 / 提需求”,转型为驻扎一线、打通业务、搞定交付的 AI 核心造局者。

工程师 / 业务·PM 均可单人独立完成AI 挑战官压力测试

1Kevin大牛倾力打造,全程陪跑,联合阿里FDE现场指导

2每周一次直播答疑,定期邀请国内大厂 FDE 嘉宾技术分享

39

节录播课

约 12–14 小时

6+1

模块体系

6 大核心模块 + 工程垫层

4

链式沙盒

需求 → 原型 → 集成 → 危机

112–170h

真实总投入

录播只是约十分之一

持续更新录播 · 工具与工程专项

ONGOING PRACTICE SERIES
01

AI 编程工具实战

  • 30+视频持续更新
  • 涵盖国内外主流AI编程与原型设计工具
  • AI编程工作流
    MattPocock-Skills
02

Claude Code 实战

  • 20+视频持续更新
  • 零基础全面掌握
    Claude Code 核心功能
  • Claude Code 编程提效内部技巧
03

Codex App 实战

  • 20+视频持续更新
  • Codex App 从0到1开发小程序
  • Codex App 超强自动化测试
04

开发与运维基础

  • 30+视频持续更新
  • uv 保姆级教程
  • Docker 容器保姆级教程
课程讲师 Kevin
INSTRUCTOR PROFILE

讲师介绍

  • 1芯谷智能研究院院长
  • 2ToB FDE 交付专家
  • 3上市企业AI技术顾问
  • 4国内AI大模型技术推动者
使命帮助更多人
成为更优秀的工程师
01REAL WORK LOOP

按 FDE 真实工作闭环组织,而非技术专题堆砌

  1. 发现
  2. 诊断
  3. 设计
  4. 搭建
  5. 集成
  6. 交付
  7. 经营关系
02CURRICULUM MAP

课程大纲 · 39 节录播课 + 综合毕业项目

M00

破局认知

从写代码 / 提需求,到造局者 · 4 课

  1. 0.1FDE是什么、为什么现在需要这个角色
  2. 0.2心智模型转变
  3. 0.3课程机制说明
  4. 0.4FDE能力矩阵自测
M0.5

工程环境与工具准备

工程基础垫层 · 3 课

  1. 0.5.1开发环境搭建与读报错三步法
  2. 0.5.2API Key申请与密钥管理
  3. 0.5.3AI编程工具的工程化用法
M01

业务翻译与需求拆解

DISCOVER & DIAGNOSE · 6 课

  1. 1.1客户访谈方法论
  2. 1.2业务流程画像与价值链分析
  3. 1.3模糊诉求→技术命题
  4. 1.4可行性与ROI速算
  5. 1.5范围界定与里程碑拆解
  6. 1.6双语文档写作
M02

AI 应用工程能力

DESIGN & BUILD · 核心技术底座 · 12 课

  1. 2.1LLM/Agent应用架构总览与选型逻辑
  2. 2.2RAG第一层:切片与检索基础
  3. 2.3RAG第二层:混合检索与重排序
  4. 2.5长上下文 vs RAG:成本与架构决策
  5. 2.6Prompt工程与评测体系
  6. 2.7工具调用与工具设计
  7. 2.10多Agent编排与过度设计的边界
  8. 2.11技术选型:具名方案对比
  9. 2.12快速原型方法论
M03

企业系统集成能力

BUILD & INTEGRATE · 8 课

  1. 3.1客户系统对接实战
  2. 3.2私有化部署与数据边界
  3. 3.3安全合规红线
  4. 3.4性能与成本工程
  5. 3.5客户环境的坑案例课
  6. 3.6MCP与传统API对接
  7. 3.7AI应用的防御性工程
  8. 3.8上线门禁与效果漂移
M04

客户关系与现场交付

DEPLOY & DELIVER · 6 课

  1. 4.1驻场协作实战
  2. 4.2干系人地图与影响力经营
  3. 4.3演示与汇报设计
  4. 4.4预期管理与危机处理
  5. 4.5验收与交接
  6. 4.6账户经营
M05

综合毕业项目|模拟客户全流程实战

个人独立完成 · 严格承接四个沙盒项目 · 最终必须完成真实部署

  1. 01立项项目启动纪要
  2. 02方案需求澄清 + 技术方案
  3. 03搭建可运行原型 + Skill
  4. 04交付真实用户 + 线上问题
  5. 05复盘能力矩阵二次自评
03CHAINED PRACTICE

4 个链式沙盒项目:每一步都承接上一步产出

01

需求澄清与范围建议

识别隐藏信号,定义可验证的成功标准,同时写出工程侧与业务侧判断。

02

原型升级:四件任务

权限先过滤后检索;混合检索 + 重排序;评测集 ≥60;封装领域 Skill。

03

集成方案与清洗脚本

处理 800 行真实脏数据,交付可运行 clean_kb.py、缺陷证据、同步与风险方案。

04

危机演练与复盘

AI 扮演客户或一线负责人:先处理情绪与预期,再给诊断、缓解与复盘时间表。

04DELIVERY PROOF

不是做完 Demo,而是把结果交到真实用户手里

01

一个别人能访问的地址

不限托管方式,关键是你之外的人真的能用。

02

≥3 名真实用户反馈

保留截图、聊天或访谈的原始使用证据。

03

首个线上问题处理记录

记录现象、排查、修复,以及你如何与用户沟通。

选择你的投入节奏

录播约 12–14 小时;价值几乎全部发生在动手、真交付与复盘里。

5–8h / 周约 5–7 个月在职业余
15–20h / 周约 2.5–3 个月半脱产
35h+ / 周约 5–7 周集中冲刺