一个自包含的交互式网站,通过15课教程、10关游戏和30题画像测试,系统讲解前线部署工程师(FDE)在AI落地中的角色与方法,源自真实技术演讲内容。

Stars

9

7 天增长

暂无数据

Fork 数

0

开放 Issue

0

开源协议

暂无数据

最近更新

2026-07-31

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

把抽象的角色和职业概念转化为可体验、可闯关的学习路径,并且零依赖、单HTML文件即可运行。

适合谁使用

  • AI 解决方案工程师或技术顾问
  • 想了解或转型 FDE 的开发者
  • 需要培养 AI 落地团队的 Tech Lead
  • 对 AI 落地角色感兴趣的学习者或求职者

典型使用场景

  • 个人自学 FDE 方法论
  • 团队内训或 AI 落地能力培养
  • AI 相关岗位职业测评与转型参考
  • 作为技术演讲的配套交互式资料

项目优势

  • 教程+游戏+测试三合一,覆盖知识、实践与自我评估
  • L1-L5 分层课程,含场景对比、自检清单和交付物清单
  • 闯关游戏具备双资源机制和长期教训反馈,覆盖完整生命周期
  • 纯前端实现,零依赖,Canvas 可视化

使用前须知

  • 内容基于单一演讲整理,体系深度可能有限
  • 网站内容和界面均为中文
  • 纯前端单文件,无后端和数据持久化能力

README 快速开始

FDE 绿皮书 · AI 落地通关之旅

从 demo 到企业级应用,中间隔着一座桥。FDE 就是修桥的人。

一个自包含的交互式网站,把 FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)讲透:教程 + 游戏 + 画像测试三合一。

这是什么

基于 AIDD 技术峰会 K+ Talk《FDE 是不是自带银弹》 的内容整理,做成了一个"绿皮书公路旅行"风格的交互式学习站。vibe coding 出品。

三个模块

1. 教程路书 · 15 课 L1-L5 分层递进

层级主题课数
L1基础认知(定义/三层含义/判断矩阵)3
L2能力拆解(沟通/抽象/方案/原型四能力,配场景对比表+自检清单)4
L3实战方法论(POC/开发/上线衰减/运维,含 POC 交付物清单)4
L4组织视角(前线三人组+历史角色对比表)2
L5职业决策(程序员转型三派声音/银弹辩证/演变路径)2

2. 通关游戏 · 10 关沉浸式场景

  • 双资源机制:决策积分 + 客户信任度,决策有后果延续
  • 完整生命周期覆盖:POC → Demo → 需求 → 立项 → 开发 → 运维 → 大模型升级 → 结项 → 续约 → 战略
  • 三层反馈:即时反馈 + 资源消耗 + 💡长期教训(解释为什么这个决策对/错)
  • 评级:S/A/B/C 四档,结尾附数据 breakdown

3. 驾考画像 · 30 题六维能力测试

  • 六维:沟通力 / 抽象力 / 方案力 / 承担力 / 商业感 / 学习力,每维 5 题满分 25
  • 可视化:Canvas 绘制雷达图 + 维度进度条
  • 6 档画像分级:天生苗子 / 候补选手 / 见习 / 纯技术深耕型 / 需重新定位
  • 职业建议:每档附对标角色基准(Palantir FDE / AI 算法工程师 / 等)+ 针对性转型路径

怎么用

# 1. 直接打开
双击 index.html 用浏览器打开
也可以看V3版本的那个html打开,最新版。

# 2. 起本地服务(推荐,避免某些浏览器对本地文件的限制)
cd /path/to/FDE
python3 -m http.server 8765
# 浏览器访问 http://localhost:8765/index.html

纯前端,无依赖,无构建,一个文件搞定。

文件结构

FDE/
└── index.html    # 全部代码(HTML + CSS + JS 自包含)

技术栈

  • 原生 HTML / CSS / JavaScript(零依赖)
  • Canvas API(雷达图绘制)
  • CSS Grid + Flexbox(响应式布局)
  • 视觉风格:绿皮书公路旅行(深绿 + 米黄 + 橙色 accent)

内容来源

  • 原文:《FDE 是不是自带银弹》(AIDD 技术峰会 K+ Talk 议题总结)
  • 真实场景金句、案例、血泪教训均来自原文
  • 测试题和游戏关卡基于文中讨论的观点设计

一句话总结

最终目标不是让每个人都是 FDE,而是让每个做 AI 落地的人都具备 FDE 的降维能力。

项目描述

一个自包含的交互式网站,把 FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)讲透:教程 + 游戏 + 画像测试三合一。

相关仓库与替代方案

根据分类、Topic 和编程语言匹配的相似项目。

MoonshotAI
精选
MoonshotAI GitHub avatar

Kimi-K3

Kimi K3 is an open-weight, 2.8T-parameter native multimodal agentic model with a 1M-token context window, designed for frontier coding, knowledge work, and reasoning tasks.

AI 与机器学习AI 智能体
3,348
lopopolo
精选
lopopolo GitHub avatar

harness-engineering

Harness Engineering is a methodology for improving coding agent outputs by carefully crafting the environment around them—providing curated context, tools, and executable constraints that encode an organization’s nonfunctional requirements and cumulative lessons.

AI 与机器学习AI 智能体
2,390
slvDev
精选
slvDev GitHub avatar

esp32-ai

A 28.9 million parameter language model runs on an $8 ESP32-S3 microcontroller entirely on-device, generating simple stories at about 9.5 tokens per second.

AI 与机器学习大语言模型
1,960