从真实任务和基线出发，直到工作被采用并产生业务结果。
FDE METHOD LANDSCAPE
FDE方法论全景
FDE 不是一个驻场职位，而是一套把真实工作送入生产、让结果被业务接住、再把现场经验带回产品的经营系统。
上下文、权限、评测和人工出口，共同决定系统能否长期当值。
每次现场经验必须让下一次部署更快，让客户更自主。
SAILINGLABS SYNTHESIS
真正 FDE，同时跑三条闭环
任何一环缺失，都会退化成咨询、原型或定制外包。点击三条回路，查看它们各自承担的责任。
从工作，而不是从模型开始
明确谁在做、当前基线、AI 能执行什么、何时交给人，以及什么证据证明任务完成。
缺失时更像：战略咨询或技术 PoC客户结果闭环
从一项真实工作和当前基线开始，明确业务 owner、采用路径与完成证据，直到结果被业务接住。
- 缺失时
- 更像战略咨询或技术 PoC
生产可靠性闭环
把上下文、权限、动作、评测、观察、人工升级、回滚与修正组织成可持续生产系统。
- 缺失时
- 更像原型开发或一次性交付
产品复利闭环
把重复连接、失败、规则和部署障碍沉淀为组件、评测、默认值和平台能力。
- 缺失时
- 更像定制 SI 或 body shop
SAILINGLABS SYNTHESIS
六道责任门，决定它是不是完整 FDE
它不按平均分判定，也不能用某一项亮点补齐另一项缺失。六道门必须连续通过。
进入真实现场
接触一线操作者、真实数据、真实系统和真实后果。
端到端工程责任
发现、架构、代码、集成、部署和生产问题都有明确 owner。
业务采用与结果
有基线、业务负责人、真实使用和结果复盘。
可靠生产运行
权限、评测、监控、人工接管、回滚和运维都在交付范围内。
现场反馈进入核心
重复失败和需求会沉淀为组件、评测、默认值与产品路线图。
客户最终能够自治
知识、权限、运行、支持和扩展能力可以被客户掌握。
MISSION ROUTING MATRIX / 任务路径选择矩阵不是成熟度阶梯，而是责任模式选择
FDE 任务路径选择矩阵
横轴表示系统与权限耦合度，纵轴表示业务后果与采用深度。不同位置分别适合标准产品与配置、集成与自动化、嵌入式产品探索或端到端 FDE。
01低耦合 · 低后果
标准产品与配置
单一工具、低风险、流程已清楚。优先通过标准功能与配置完成，不需要引入现场工程团队。
02高耦合 · 低后果
集成与自动化
工作目标明确，但需要跨系统读写。重点是接口、身份、权限与自动化运行的可靠性。
03低耦合 · 高采用
嵌入式产品探索
问题尚未被定义清楚，需要贴近一线共同理解工作。先验证任务与采用，不预先承诺生产结果。
04高耦合 · 高后果
端到端 FDE
任务跨系统、多角色，动作产生真实业务后果。工程、治理、采用与持续运营必须共同负责。
START ONLY IF首航准入
- 01业务负责人
- 02当前基线
- 03可接数据
- 04可获权限
- 05生产意愿
缺一项暂不启动
TWO ARCHITECTURES, ONE DESTINATION
Palantir 与 OpenAI，从两端汇合
一个从企业运营系统向 AI 扩展，一个从 frontier model 向企业运营扩展，最终都落在上下文、动作、评测、采用和自治。
PALANTIR共同主轴OPENAI
PROBLEM + ADOPTION
Deployment Strategist
进入工作流，定义正确问题，连接一线和高层，推动采用。
01真实工作
VALUE + DELIVERY
Technical Deployment Lead
把业务目标转成计划、KPI、里程碑和变革节奏。
BUILD + PRODUCTION
FDSE
负责架构、数据、AI、应用、集成和端到端生产交付。
02生产系统
DISCOVERY + BUILD
Forward Deployed Engineer
从技术 scoping 到代码、生产 rollout 和现场采用。
FIELD TO CORE
Product Software Engineer
把重复现场需求变成核心抽象、跨客户能力和产品路线图。
03运行证据
FIELD TO CORE
Platform Engineer
把失败和升级转成共享抽象、评测与耐久平台能力。
PRODUCTION FOUNDATION
Ontology + Evals + Apollo
把上下文、动作、权限、评测和持续交付组织成生产底座。
04复用自治
PRODUCTION FOUNDATION
Frontier
连接业务上下文、工具、记忆、身份、权限、政策与运行证据。
同一道难题，正在长出不同答案
按公开机制分组，不比较强弱或细微先后。重点看每一类怎样处理现场责任、生产运行、field-to-core 与客户自治。
模型与平台型 FDE
用核心平台承接现场反馈，再把复杂部署能力扩展到更多企业。
原生部署与复利组织
把价值发现、生产交付和模式毕业设成显式责任，而不是依赖英雄工程师。
垂直产品的现场工程
用行业边界、声明式组件和行业路线图，把定制约束在可复用层。
相邻的嵌入式方法
补足决策闭环、生产薄切、团队采用和能力移交，但未必拥有统一核心平台。
Palantir / OpenAI / Anthropic / Databricks
用核心平台承接现场反馈，再扩大复杂部署能力。
Distyl / Scale / Decagon
强化持续验证、角色分工与模式毕业。
Afresh / Sierra / Harvey
用行业边界、声明式组件和模式毕业建立复用。
Faculty / Thoughtworks / ustwo / Deployment.io
补充决策环、薄切片、采用、能力移交与 AI-native managed delivery。
现场经验不等于产品能力
只有跨场景重复、接口与责任稳定、有回归评测覆盖，并且有明确平台负责人的模式，才值得进入核心。
概念视觉 / CONCEPTUAL VISUALIZATION
ONE MISSION, THREE OPERATING LAYERS
一项任务，一条生产主脊
阶段、运行资产和验收证据不再分开讲。它们必须在同一项真实工作上同时成立。
资格判断
判断工作是否跨系统与权限，是否有真实 owner、用户、价值、风险和可复用机会。
- 交付物
- 资格判断与候选任务清单
- 通过门槛
- 真实 owner、真实用户、真实上线意愿
定义任务
写清用户、输入、决策、动作、人工出口、当前基线和成功指标。
- 交付物
- 任务章程、价值假设、边界与不做清单
- 通过门槛
- 有可测基线和单一 accountable owner
进入现场
观察正常路径、例外、等待、返工、手工表格、系统和跨部门责任交接。
- 交付物
- 当前流程、系统图、权限和责任矩阵
- 通过门槛
- 关键 SME、系统和数据路径已明确
验收契约
确定可信来源、允许动作、人工审批、边缘场景、质量和安全阈值。
- 交付物
- context pack、policy、golden set、acceptance test
- 通过门槛
- 质量、风险与完成状态可测试
生产薄切
从触发到判断、动作、人工出口、写回与完成证据贯通最薄生产闭环。
- 交付物
- 真实集成、最小 UI、日志、feature flag
- 通过门槛
- 真实用户能用真实数据完成任务
治理加固
补齐身份、最小权限、隐私、安全、监控、成本、回滚和故障处理。
- 交付物
- readiness review、eval report、runbook、SLO
- 通过门槛
- 生产风险经过共同审查
受控上线
从有限用户、班次或工作量开始，保留高密度观察、培训和 champion。
- 交付物
- rollout plan、岗位说明、adoption dashboard
- 通过门槛
- 用户采用和质量达到约定阈值
持续当值
把 trace、工单、人工接管和业务结果归并成失败模式并进入回归评测。
- 交付物
- 运行周报、失败分类、版本决策、事故复盘
- 通过门槛
- 改进经过 SME 或 owner 批准
验证结果
比较上线前后并说明周期、分母、样本和归因边界，由业务 owner 签认。
- 交付物
- value ledger、pre/post、证据等级
- 通过门槛
- 业务 owner 签认继续、停止或扩展
复用自治
把重复成果变成组件和 playbook，把知识、权限、支持和扩展能力交给客户。
- 交付物
- pattern catalog、ownership transfer、下一任务
- 通过门槛
- 非原作者能运行、维护和回滚
PRODUCTION ASSETS
交付的不是 Demo，是五组十类运行资产
每组覆盖两类生产资产。缺失会显著增加人工补洞、不可解释或无法移交的风险。
EvidenceOpenAI FrontierOntology System
业务与工作流
任务章程、owner、基线、当前与目标流程、例外和 handoff。
上下文与动作
来源、术语、数据 lineage、工具契约、最小权限和审批。
质量与生产
golden set、评价函数、监控、SLO、成本、回滚和事故处理。
采用与结果
岗位说明、训练、champion、使用行为、value ledger 和证据边界。
复用与移交
pattern log、共享组件、runbook、权限与客户 ownership transfer。
SAILINGLABS SYNTHESIS
成功不以“上线”为界，证据必须覆盖六个维度
这是一套证据框架，不是任何公司或项目的得分。真实项目必须先锁定基线、周期和口径，再由客户负责人签认结果。
客户影响
周期、成本、错误、收入或履约是否发生有口径的变化。
采用
系统是否进入标准工作方式，用户是否绕开或回到旧流程。
质量与可靠性
任务成功、越权、正确升级、延迟、可用性和事故趋势。
交付可靠性
里程碑、返工、依赖识别，以及从首访到生产证据的时间。
产品复利
connector、context、eval、组件和 runbook 的复用是否增长。
客户自治
供应商离场后，客户能否理解、修改、观察、回滚和扩展。
六类证据等权呈现，不使用虚构总分。不同任务应为每一类单独定义基线、周期、分母和通过门槛。
高触达不可怕，无法复用才可怕
真正的复利不是“做过很多项目”，而是知道哪些现场模式应该升格为共享能力，哪些必须留在客户现场。
FIELD-TO-CORE GRADUATION ENGINE / 现场模式毕业引擎重复不等于可产品化，必须逐门验证
01 / 现场信号
重复连接摩擦重复质量失败重复规则例外重复采用障碍
02 / 四道毕业门
A
跨场景重复出现REPEATED ACROSS CONTEXTS
VERIFYB
接口与责任稳定STABLE CONTRACT + OWNERSHIP
VERIFYC
有回归评测覆盖EVAL-BACKED
VERIFYD
有明确平台负责人NAMED PLATFORM OWNER
GRADUATE进入 Pattern Catalog、共享组件与平台默认值
03 / 下一次部署
更快首航更安全当值更强客户自治
未通过毕业门：保留为客户本地 playbook 或显式定制。错误路径是 Local patch → Hero dependency → Headcount growth。
SAILINGLABS FDE OPERATING SYSTEM
把全球 FDE 方法，收束成赛凌星舟六阶段作业系统
每个阶段都有真实交付物、责任人和验收门。点击六个阶段，查看一项任务怎样从诊断进入生产，再用运行证据决定下一步。
4-6 周首航参考，只适用于中等复杂度首任务；受监管、跨部门与复杂迁移项目单独评估。
WEEK 0
选出第一项真实任务
不是测 AI 成熟度，而是找出一件值得被负责到底的具体工作。
必交付物
任务章程、业务 owner、当前基线、成功指标、边界与不做清单。
进入下一阶段
有真实负责人、真实用户、可测基线和足够窄的首任务。
选出第一项真实任务
不是测 AI 成熟度，而是找出一件值得被负责到底的具体工作。
- 必交付物
- 任务章程、业务 owner、当前基线、成功指标、边界与不做清单
- 进入下一阶段
- 有真实负责人、真实用户、可测基线和足够窄的首任务
画出现场真实航图
进入现场，理解数据、系统、人员、权限、例外和责任交接。
- 必交付物
- 现场航图、context map、权限矩阵、风险与关键依赖
- 进入下一阶段
- SME、数据、系统和权限路径可以被验证
让最薄生产闭环入轨
真实触发、判断、动作、人工出口、写回和完成证据全部接通。
- 必交付物
- 生产岗位 v1、golden set、acceptance report、rollback
- 进入下一阶段
- 真实用户用真实数据完成任务，风险边界通过
完成首次受控当值
在有限用户、班次或工作量中运行，把监控、培训、人工接管、事故和版本共同带入生产。
- 必交付物
- 运行记录、adoption、eval trend、handoff 与 incident log
- 进入下一阶段
- 采用、质量和可靠性达到约定阈值
让结果被业务接住
用有周期、分母和适用范围的证据判断是否产生价值。
- 必交付物
- value ledger、结果报告、局限、继续或停止决定
- 进入下一阶段
- 业务 owner 签认结果口径和下一决定
把能力带到下一任务
让客户更自主，让复用资产进入下一岗位，而不是增加孤岛代码。
- 必交付物
- pattern catalog、ownership transfer、下一任务 backlog
- 完成门槛
- 模式毕业标准通过，客户能承担日常运营
赛凌星舟可以承诺
- 从一项真实工作开始
- 判断有来源，动作有权限
- 例外有人接，结果有记录
- 上线后继续观察、评测和修正
- 逐步把运行能力交给客户
赛凌星舟拒绝承诺
- 零幻觉或 100% 准确
- 所有行业都能固定周期上线
- 短期 PoC 自动等于 ROI
- 所有工作都适合自主 agent
- 没有 owner 和权限也能先做起来
FROM RESEARCH TO FIRST MISSION
不要从“要不要上 AI”开始，先找出第一项值得被负责到底的工作。
航前诊断会整理候选任务、现有系统、业务阻力和实施边界，并给出第一任务建议与需要工程师复核的前提。
开始航前诊断
约 3 分钟 · 可先自行查看结果
证据地图
优先使用官方产品文档、招聘页、工程博客与 SEC 文件。以下外链将在新窗口打开，完整研究边界保留在页面末尾。
Palantir 一手资料
OpenAI 与 Anthropic
FDE 生态公司
研究边界：公开材料无法代表公司全部内部做法。公司案例和效率数字多为自述，招聘页描述目标职责而非项目保证。Palantir Acquire-Expand-Scale 是 2020 年历史口径。
综合说明：本页的三闭环、六项测试、十阶段生命周期与 SailingLabs 六阶段 OS 是跨来源综合，不是任何单一公司的官方标准。