第一天上项目，他成了网络工程师。这篇聊那些不"AI"却决定项目生死的脏活——现场环境、稳定性、可追溯、兜底、成本、规模化，Demo 不暴露的问题才决定能否落地。

客户手里的牌，往往比你想象的多。这篇聊一个特别"省钱"的原则——先看懂客户已有的东西，能复用就复用；重建不是本事，用得对才是。

脏数据喂给模型，只会让错误跑得更快。这篇把 24 个案例里最硬的一条经验讲透——先数据后 Agent。

大模型不是万能锤子。真正决定 AI 能不能上生产的，是这一件事——谁理解、谁计算、谁担责，边界划清楚了没有。

知识库不只是把文档丢进去。真正难、也真正值钱的，是把老师傅“什么时候不能照标准答案执行”的判断，结构化下来。

知识库能回答问题，只证明技术通路跑通了。真正的落地，是让 AI 顺着用户原来的工作习惯长出来，而不是多给他一个聊天框。

审核从15分钟到3分钟、报告从5天到20分钟，这些数字很漂亮。但单点提效不等于组织提效。这篇重点篇，聊 FDE 最容易掉进去的 ROI 陷阱。

第一单选错，后面的信任就没了。这篇聊 FDE 怎么用一个小切口破冰，把"最近、最甜的桃子"摘下来。

一堆真问题摆在面前，先做哪个？这篇讲 FDE 筛选场景的三个硬条件，以及一条反常识判据——先看它卡住的是不是企业最稀缺的人。

客户说"我们要拥抱 AI"，这不叫需求。这篇聊 FDE 怎么把一句愿望，一路追问成一条能连到钱的业务损失链。