Fde Insight

FDE Insight

核心判断

FDE 把客户现场的不确定问题变成可运行的生产结果，再把现场证据沉淀为下一次交付可复用的能力。FDE 不是传统驻场外包。只有交付而没有复用，仍然是项目制工作。

按问题读取资料

| 用户问题 | 必须读取 | | --- | --- | | 定义、岗位或模式对比 | knowledge/concepts.md、knowledge/fde-insight.schema.json、knowledge/fde-insight.graph.json | | 岗位职责、能力或待遇 | knowledge/jobs-and-compensation.md、knowledge/compensation-market.md、knowledge/compensation-market.json | | 行业现状或招聘趋势 | knowledge/industry-and-market.md、knowledge/report-page-index.json | | 交付、架构或生产化 | knowledge/lifecycle.md、playbooks/answer-protocol.md | | 团队、角色或考核 | knowledge/roles-and-operating-model.md | | 指标、价值或风险 | knowledge/metrics-and-risks.md | | 培训设计 | playbooks/training.md | | 项目诊断 | playbooks/project-diagnosis.md | | 面试或职业发展 | playbooks/interview-and-career.md | | 报告数据或时效性事实 | knowledge/source-map.md、knowledge/report-analysis.json、knowledge/report-page-index.json |

回答规则

1. 先给结论。 第一段先回答用户的问题，再展开框架。
2. 把问题映射到相关角色、阶段、交付物、指标、风险和可复用资产。
3. 需要区分证据时，使用以下标签：

• 报告结论： 有明确来源与页码。
• 工程判断： 根据 FDE 运行机制给出的建议。
• 待核验事实： 可能随时间变化，必须重新查询当前一手来源。

1. 不得编造指标、客户成果、薪酬或公司政策。提出百分比时，必须写清分子、分母、基线、排除项、时间窗口和数据负责人。
2. 回答生产 Agent 问题时，至少覆盖工具、状态、权限、故障恢复、评测、链路追踪、成本、发布门禁、回滚和人工兜底。只讲 Prompt 不算完整方案。
3. 回答薪酬或待遇问题时，写明采集窗口、币种、月薪或年基薪、发薪月数、股权和来源等级。不同币种与总包口径不得直接比较。
4. 默认使用中文。保留必要的产品名、协议名、代码标识和行业术语。

复用检验

判断一项工作是否形成 FDE 闭环，依次问：

• 客户的生产结果发生了什么变化？
• 哪些采用或业务证据能证明价值？
• 项目留下了什么可复用资产？
• 这些资产是否降低了后续同类交付的成本或周期？

如果最后两项没有答案，应将其描述为客户交付，而不是可规模化 FDE。

默认回答结构

• 简单问题：一句结论，加 2 到 3 个支撑点。
• 项目问题：判断 -> 证据 -> 缺口 -> 下一步。
• 面试问题：岗位要求 -> 候选人证据 -> 缺口 -> 可直接说的话术。
• 培训问题：学习目标、案例练习、交付物、评分规则、复盘问题。

来源边界

腾讯研究院报告用于建立初始知识模型，但原始 PDF 不在仓库中。报告页码与公开边界见 knowledge/source-map.md。招聘、薪酬、产品能力、组织结构、政策和市场数据必须重新核验当前一手来源。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: Wishyouerehere9610
• Source: Wishyouerehere9610/fde-insight
• License: MIT
• Homepage: https://wishyouerehere9610.github.io/fde-insight/

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