01
AI CODINGAI Coding 工作流
掌握 IDE / CLI Coding Agent、模型路由、任务拆解、Git、Worktree、测试、Review 与 Debug，让 AI 从补全工具升级为可协作的工程执行者。
FORWARD DEPLOYED ENGINEERSHANGHAI / CHINA
FDESTUDIO
把人培养成 FDE
把企业现场变成 AI 系统
培养理解业务、能写代码、能交付 AI 的复合型工程师；进入企业真实现场，把 RAG、Skill、Agent、评测与模型能力落进业务流程。
95%+AI 代码采纳率
训练目标
训练目标
12核心技术
课程模块
课程模块
04企业级
实战作品
实战作品
AI CODINGCONTEXT ENGINEERINGHARNESS ENGINEERINGLOOP ENGINEERINGRAG KNOWLEDGESKILL ENGINEERINGAGENT SYSTEMEVALOPSAI CODINGHARNESS ENGINEERING
01 / WHY FDE
模型正在普及，
现场能力仍然稀缺。
企业真正需要的不是更多 AI 演示，而是有人能站在业务与技术之间，把模糊问题变成可靠系统。
BUSINESS×AI×ENGINEERING= FDE
02 / FDE CURRICULUM
从 AI Coding，
到企业现场交付。
面向应届生、转型程序员与企业种子员工。沿着 AI 原生研发、Agent 系统、可靠自治、现场交付四个阶段，完成 12 个技术模块和 4 个企业级作品。
AI CODE ADOPTION95%+课程训练目标 / 统一工程任务集
MEASUREMENT_PROTOCOLQUALITY GATED
不是“AI 写得多”，而是
AI 产出的代码真正被采用。
在课程统一、可回滚的工程任务集中，以最终提交中经学员审查并保留的 AI 生成代码占比作为训练指标；同时必须通过测试、Lint、Review 与答辩。
TEST PASSREVIEW PASSCAN EXPLAINNO BLIND MERGE
95%+ 是课程能力目标，不代表对所有学员或所有生产项目作无条件结果承诺。PHASE 01
AI-NATIVE FOUNDATION把 AI 变成主力开发者
完成从需求到合并的 AI Coding 闭环
02
CONTEXTContext Engineering
设计仓库地图、需求规格、领域文档、上下文检索与压缩策略，让 Agent 在有限窗口内拿到正确事实、约束和历史决策。
03
SPEC-DRIVEN规格驱动开发
把模糊需求转成验收标准、执行计划和小步提交；训练 Agent 自检、交叉 Review、修复反馈并以可验证证据完成任务。
PHASE 02
AI SYSTEM BUILD构建可工作的企业 Agent
完成知识、技能与智能体系统
04
RAG企业 RAG 工程
覆盖数据清洗、切分、Embedding、混合检索、Rerank、引用追溯、权限过滤与知识更新，建立可评测的企业知识底座。
05
SKILLSkill Engineering
把业务方法封装成可复用 Skill：定义输入输出契约、工具依赖、异常处理、质量检查与版本机制，形成企业 AI 能力组件。
06
AGENTAgent 系统开发
实现工具调用、状态管理、短长期记忆、任务编排、单 Agent / 多 Agent 协作与 Human-in-the-loop，完成真实业务动作。
PHASE 03
RELIABLE AUTONOMY让 Agent 稳定自主运行
建立环境、循环、评测与安全边界
07
HARNESSHarness Engineering
围绕单次 Agent 运行设计仓库知识、工具接口、权限、沙箱、Worktree、日志、CI 与完成条件，让 Agent 可读、可做、可证。
08
LOOPLoop Engineering
设计发现、交接、执行、验证、恢复、记忆与停止循环；加入独立 Evaluator、预算控制和人工门禁，让长任务持续推进而不失控。
09
EVALOPS评测、观测与安全
建立 Golden Set、规则与模型 Grader、Trace、回归测试、Prompt Injection 防护、成本 / 延迟看板和高风险转人工机制。
PHASE 04
FIELD DEPLOYMENT进入企业真实现场
完成一个可上线、可答辩的电商项目
10
DISCOVERY业务诊断与 ROI
学习岗位访谈、流程绘制、数据盘点、价值 / 风险矩阵、基线测量和 P0 选择，把“想做 AI”转成可验证的业务命题。
11
INTEGRATION企业集成与上线
连接 API、数据库、ERP / CRM、电商平台与 MCP；完成身份权限、部署、监控、成本治理、灰度发布和运行手册。
12
CAPSTONE电商 FDE 毕业项目
从内容生产、商品运营、广告诊断或仓储预警中选择主线，完成需求、开发、评测、UAT、上线方案与企业级答辩。
LAB / BUILD TO PROVE
每一阶段，
都留下可验证作品。
作品不是截图和 Demo，而是包含代码、数据、评测、部署与讲解材料的完整证据包。
DEV HARNESSAI-Native 开发工作台
搭建可让 Coding Agent 读懂仓库、执行测试、自动 Review 并给出完成证据的工程环境。
KNOWLEDGE企业知识 Copilot
构建带权限、引用和回归评测的 RAG 系统，能够回答商品、规则与流程问题。
ECOM AGENT电商经营 Agent
围绕链接报告、广告诊断或仓储预警完成工具调用、分析建议与风险分流。
FDE CAPSTONE现场交付毕业项目
提交需求文档、系统、评测集、UAT 证据、运行手册和企业级答辩材料。
03 / AFTER TRAINING
经过训练，
您真正能带走什么？
不是一张“学过 AI”的证书，而是进入岗位、通过面试、参与现场并继续成长的能力资产。
01
PORTFOLIO一套可证明能力的企业级作品
不是跟做 Demo。你将围绕真实电商业务完成需求拆解、系统设计、开发、评测和答辩，形成可展示、可解释、可追问的项目证据链。
02
INTERVIEW大厂 AI 应用研发岗面试能力
覆盖岗位解读、简历与作品集、项目深挖、AI 系统设计、工程编码和模拟面试，训练你把做过的事情讲清楚、扛得住追问。
03
PRACTICUM进入企业真实项目的实习机会
通过结业评估的学员可进入企业实习与项目候选池，由一线 FDE 老师带队参与需求沟通、驻场协作和版本迭代，把课堂能力放进真实现场。
04
METHOD一套可迁移的 FDE 工作方法
学会从业务价值出发，连接用户、数据、模型和工程系统。换行业、换模型、换场景，仍然知道如何定义问题并推动 AI 落地。
TRAINING课程实战
ASSESSMENT结业评估
INTERVIEW岗位面试
FIELD PRACTICUM企业实习 / 项目候选池
04 / ENTERPRISE
企业 FDE
驻场开发
不是把通用工具交给企业后离场。FDE 进入真实业务，与经营、运营和技术团队一起诊断、开发、上线和持续迭代。
LIVE ENTERPRISE DEPLOYMENT SYSTEM ONLINE
INPUT业务现场人 / 数据 / 流程
FDE COREAI 系统RAG / Skill / Agent
OUTPUT业务结果提效 / 增长 / 决策
[READY] context indexed[PASS] skill evaluated[LIVE] agent deployed[LOOP] feedback learning
现场诊断
进入岗位与流程，识别高频、重复、数据密集且能衡量价值的 AI 化机会。
原型验证
使用真实资料构建可操作原型，在投入系统建设前先验证效果和业务价值。
系统接入
连接知识、数据、工具、权限与现有系统，让 Agent 真正进入业务流程。
评测进化
持续评测质量、成本、稳定性与业务收益，让系统从可用走向长期可靠。
05 / TECHNOLOGY STACK
模型只是内核，
系统才是能力。
真正的 FDE 不只会调 API，而是能把上下文、工具、运行环境、反馈循环、质量门禁和业务结果一起工程化。
PROMPT单次指令
把当前任务说清楚
CONTEXT正确上下文
让模型知道该知道的事实
HARNESS可靠运行
让 Agent 有工具、有边界、有证据
LOOP持续自治
让系统反复执行、验证、恢复并停止
01
AI-CODINGAI 原生研发
Agentic IDE / CLI、规格驱动、测试、Review、Debug 与多 Agent 协作
+02
CONTEXT上下文工程
仓库知识、业务事实、记忆、检索与上下文预算的系统化编排
+03
HARNESSHarness 工程
工具、权限、环境、沙箱、可观测性和完成条件共同约束单次运行
+04
LOOPLoop 工程
发现、执行、验证、恢复、记忆、停止与人工门禁组成长期运行闭环
+05
RAG知识系统
混合检索、Rerank、权限过滤、引用追溯与持续更新
+06
SKILL技能工程
把业务方法封装为有契约、有版本、有评测的复用能力
+07
AGENT智能体系统
工具调用、状态、记忆、工作流、多 Agent 与 Human-in-the-loop
+08
EVALOPS评测与观测
Golden Set、Grader、Trace、回归、质量成本和延迟治理
+09
SAFETY安全与治理
Prompt Injection、数据边界、权限审计、风险分流与操作留痕
+10
MODELOPS模型与成本
模型路由、缓存、批处理、蒸馏、微调与质量成本平衡
+06 / ECOMMERCE FIELD
先把电商全链路做深
从内容、流量、运营、履约到经营决策，形成能快速组合、持续评测的 AI 能力模块。
01
CONTENT内容生产
商品图 / 详情页 / 短视频
02
GROWTH广告投放
账户体检 / 素材归因 / 测试建议
03
PRODUCT商品运营
链接报告 / 异常识别 / 动作建议
04
SUPPLY仓储供应链
库存预警 / 滞销风险 / 补货建议
05
SERVICE客服售后
知识库 / 回复辅助 / 风险分流
06
DECISION经营决策
经营大盘 / 毛利 / ROAS 洞察