创始人的话 · FOUNDER'S NOTE
Lean-FDE 的诞生
Lean-FDE 不是学术理论，也不是从国外翻译过来的框架， 而是二十余年企业实践持续演化出来的方法体系。
方法论的可信度，来自方法论背后的人。
SECTION 01 · WHY
为什么会有 Lean-FDE
很多人第一次接触 Lean-FDE 时都会问：为什么还需要一个新的角色？
企业不是已经有产品经理、项目经理、架构师、数据工程师、AI 工程师、咨询顾问了吗？
事实上，过去三年大量企业 AI 项目暴露出一个共同问题：
能做 Demo 的很多，能推动落地的很少。
问题并不在模型，而在交付。
企业 AI 项目的典型死循环
Lean-FDE 正是在这样的背景下逐步形成。
FOUNDER
Lean-FDE 创始人
史凯
Kai Shi
个人简介 · PROFILE
畅销书与行业著作
核心荣誉
行业职务与专业服务
职业经历
SECTION 02 · CAREER
从软件工程师到 AI 原生交付体系构建者
超过二十年的企业数字化转型实践经验。
参与大型企业软件开发与交付。
参与大型企业 ERP、数据仓库、BI 与数字化转型项目。
深度参与主数据管理、数据仓库、数据治理与数据质量体系建设。
从 0 到 100+ 人规模建设数据与 AI 团队，服务金融、制造、零售、互联网、政务客户。
这一阶段形成的认知是：技术能力并不是数字化项目成功的决定因素，真正决定成功的是客户价值、组织协同与交付体系。
SECTION 03 · DATA INTELLIGENCE
从数字化到数据智能
过去十年，持续聚焦数据要素、数据智能、高质量数据集、行业大模型、智能体与 AI 原生组织建设。
精益数据方法论
场景赋能方法论
场景 定 模型
模型 定 数据
数据 定 平台
成为多个行业项目的重要指导原则。
高质量数据集实践
国内领先的交通行业高质量数据集
覆盖路网、轨道、高速、口岸、低空经济、运维等多个领域，并推动行业智能体、数据资产运营与数据要素流通建设。
SECTION 04 · GENESIS
为什么提出 Lean-FDE
进入大模型时代以后，企业最大的挑战已经不是「有没有模型」，而是：
谁来把模型变成结果？
于是开始系统总结过去二十年在软件工程、咨询顾问、数据治理、精益思想、AI 产品、智能体工程、AI Coding 的实践经验，最终形成 Lean-FDE 体系：
Lean-FDE
Lean Field Deployment Engineer
精益前线部署工程师
SECTION 05 · CORE IDEAS
Lean-FDE 的核心思想
从客户价值流开始
而不是从 AI 功能开始
从问题复杂性判断开始
而不是从技术选型开始
从概念建模开始
而不是从写代码开始
从业务结果结束
而不是从系统上线结束
MISSION
Lean-FDE 的使命
培养一种新的 AI 时代职业群体：
既懂业务
又懂数据
既懂 Agent
又懂 AI Coding
既懂客户
又懂组织推动
既懂技术
又懂商业价值