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第 7 章 CDEF 四阶段方法论与 2026 演进(Context / Design / Engineer / Feedback)
本章一句话 :把第 6 章的方法论内核,落成一个可执行的"四阶段流程"——Context 勘探 → Design 设计 → Engineer 工程 → Feedback 反馈,这是 FDE 在真实项目里"照着走"的操作手册。 7.1 CDEF 是什么 CDEF 是对 FDE 工作流程的一种结构化归纳…
第 9 章 驻场工程化技术栈:LLM 选型 / RAG / Agent / 推理 / 量化 / 可观测
本章一句话 :FDE 在客户现场要搭一个能跑的 AI 系统,靠的是一套从模型到可观测的七层技术栈;本章给出 2026 年生产级选型与可照抄的命令/配置。 9.1 技术栈全景图:七层 一个完整的企业 AI 系统,FDE 需要打通七层技术栈: FDE 不需要在每层都是专家,但必须能" 端到端打通 "——…
深度专题二十五 FDE 工具链生态全景(2026)
一句话定位:FDE 的现场交付能力,本质是用"七层工具栈 + 一张选型速查表"把客户业务问题压成可上线的系统。本专题按"模型 → 推理 → 检索 → 编排 → 数据 → 评估可观测 → MLOps → 低代码 → 部署"九层,给真实工具清单、定位与选型建议。 25.1 为什么 FDE 必须有一张工具…
深度专题三十五 FDE 的知识管理与资产沉淀
35.1 为什么知识沉淀是 FDE 团队的复利 FDE 的业务模型有一个天然特征：项目是离散的、行业是横跨的、客户现场是异构的。一个 FDE 团队今年可能在做某银行的智能风控，明年转到某三甲医院的影像辅助诊断，后年又去做某港口的调度优化。如果每次项目结束只交付了系统、没沉淀经验，那么下一个项目几乎等…
深度专题四十二 FDE 现场工具箱(可照抄的命令/脚本/模板速查)
本专题是给 FDE/FDSE 在客户现场"开干"用的速查手册。所有命令、脚本、配置均来自真实交付经验,可直接复制粘贴到任意一台装好基础环境的 Linux/GPU 机器上跑。原则: 先跑通,再优化;先把客户问题压住,再谈架构美化。 一、环境与部署:从一台裸机到 vLLM 可用 1.1 GPU 检测与显…
深度专题五十九 理解客户现有系统(Legacy 逆向与梳理)
写在前面：本专题讨论 FDE 进场后第一周几乎一定会撞上的那堵墙——客户的"存量系统"。所谓"存量",指的是客户现场已经在跑的 ERP/MES/HIS/CRM/数据仓库/各种接口、定时任务、Excel 报表、手工补数脚本、已经离职没人接手的中间件。这部分内容不是"理论",而是 FDE 在任何一家非初…