现在很多企业AI项目搞不下去，被认为是缺少FDE，就是那种自带干粮，上门驻场，自带板凳，现场搭台的人。
但做这件事有个硬杠：就是人在项目在，人走项目黄。整个系统能不能跑起来，全靠他们蹲在客户现场死扛。
FDE的确难找。
市场上不是缺吗？那正好是FDE培训的市场机会。
不过，仔细想想，FDE培训这件事，本身就不靠谱。
荒诞的是，没实际做过FDE的讲师，只是纸上谈兵；而真正做过FDE的，讲的东西又各不一样。
这只能说明一件事，FDE很难靠听课长成。
那些鼓吹FDE零基础速成、学完就能做AI交付的，只能说培训目的，根本不是“能交付”... ...
FDE从根上就不具备“可培训”的条件，原因：
第一，没有固定工作流程，没有标准化套路。
传统软件开发、运维等岗位，都有成熟的工程规范和操作步骤，可以照着学、照着做。
但FDE交付，完全是随机应变的现场活，没有统一工序、没有固定打法。
一句话，没有标准流程，就没法做培训。
第二，项目目标永远模糊不清。
不但客户自己都说不明白最终要做成什么样，FDE也不知道。全程边做边改、边试边调。
没有确定终点、没有成功标准，能不能拿到钱，从客户家里出来，都不一定。
要培训的不是交付，而是商务能力。
第三，不同行业的约束条件差异巨大，无法通用。
金融、医疗、政务、制造等行业合规标准林立，管控极严，有硬性红线。FDE唯一能做的就是尽力符合，否则就会面临巨大麻烦。
而培训基本帮不上什么忙。
第四，现场能力只能浸泡积累，无法课堂习得。
业务取舍、风险判断、多方磨合、动态调优，全部靠长期驻场实战磨出来，听课完全学不会。
我身边有不少有AI大项目经验的顾问，但很少听他们谈起FDE。那他们是如何招聘这个岗位的呢？
一位项目招聘主管说，这件事没那么复杂，主要是三个基本条件：
第一，有同行业（比如金融）AI项目经验，哪怕项目不大。
第二，有Context Engineering能力（岗位名称是Context Engineer），掌握企业本体、上下文层架构逻辑，不是只会写提示词。
第三，熟练使用各层的主流建模工具（这点很重要）。
符合这三条，就是项目能用的FDE了。
但遗憾的是，目前能看到的FDE培训内容，都没有这三项能力的训练。
所以，企业AI想要真正做起来，要么直接筛选成熟实战人才，要么彻底抛弃这种低效的人力驻场模式。
不过，现在又出现一个新的趋势，就是企业自己招聘培养有FDE能力的岗位，因为外部FDE总是要走的。
所以，企业AI岗位，不是不能培训，而是培训内容着眼于企业AI的工程化落地，而不是FDE的驻场。
