做好交付,积累能力和信任,获得更合适的机会,再把下一次做得更好。
把该了解的、该约好的,都对齐
目标与约定
- 弄清要解决什么 · 谁在用、现在怎么做、哪里麻烦,用具体场景确认这次要交出的结果
- 约清做到哪里 · 做什么、不做什么,完成标准、时间和预算,以及谁验收、交给谁、后续支持到哪里
资料与环境
- 看清现有基础 · 系统、代码、文档、数据和接口,哪些能用、有什么限制
- 了解已有规范 · 业务口径、技术约定、文档格式和开发发布要求,哪些沿用、哪些可以调整
- 准备必要入口 · 当前工作需要的环境、账号和权限,确认能实际访问、运行和联调
沟通与配合
- 约好工作习惯 · 用什么渠道、什么时候联系、多久同步进度、何时给反馈,变更怎么确认
- 找得到负责的人 · 业务问题问谁、资料谁补、重要事情谁拍板,双方都清楚
- 共用一份有效信息 · 资料有统一入口,确认过的结论与待补项分清楚;变化及时更新,让人和 AI 都能找到依据
一起理解、分工协作,把上下文变成实际成果
一起理解,拆开分工
- 消化上下文 · 一起弄清业务、目标和限制,有疑问彼此澄清,需要客户确认的及时问
- 确定做法 · 让 AI 帮忙读代码、比较方案、验证难点,人判断哪些复用、哪些新做
- 拆清责任 · 谁负责什么、依赖谁、做到什么程度、怎样接起来,说清楚再分头推进
带着 AI,把结果做出来
- 把任务交代清楚 · 给 AI 相关背景、代码和规范,明确改动范围与完成要求
- 边做边判断 · AI 参与实现、测试和排查,人检查结果、补信息、纠偏,关键问题一起解决
- 尽早接起来 · 跑真实业务流程,让客户看到阶段结果;有变化就更新任务和共享上下文
- 推进到能用 · 完成部署、验收和交接,客户能使用,接手的人知道怎么维护
让人和 AI 少做错、少白做,做完有依据
有依据再动手
- 事实与猜测分清楚 · 客户确认的、系统查到的、暂时推测的分别标明,不能让 AI 把猜测直接做进系统
- 拿不准的先试 · 先查现有代码和做法,关键难点做小验证,走得通再展开
- 缺口按影响处理 · 会影响当前决定的先澄清,其余记下谁补;不用等所有信息齐全才开始
做到够用,不越做越大
- 知道什么时候停 · 按约好的范围和标准做,不因人或 AI “顺手能做”就不断加东西
- 先用简单办法 · 新增工具、依赖或通用能力前,先看这次是否真需要,别为以后可能用上提前建设
- 没有进展就介入 · AI 反复重试时,人判断缺信息、方向错还是任务太大,及时补充、换路或重拆
用结果证明完成
- 看证据,不只听结论 · AI 说完成,要有运行效果、测试记录或实际流程作依据;没验证的明确说
- 回到原始要求检查 · AI 可以辅助测试,人用真实场景确认关键结果,避免代码和测试一起理解错
- 按影响决定查多深 · 小改动做必要验证,关键流程重点检查;发现问题修正并复验,满足约定就结束
让人和 AI 少重新理解、少重复做、少踩同样的坑
技术经验
- 做成过什么 · 留下跑通的方案、代码和工具,例如知识库引用溯源、数据查询权限、客服转工单的接入
- 什么办法有效 · 哪些组件能直接用,AI 需要哪些背景、结果怎么检查,遇到问题怎么排查
- 什么情况下适用 · 当时为什么这样选、有什么限制,哪些尝试没成功、原因是什么
业务与交付经验
- 这类客户怎么做事 · 业务流程、实际使用者、谁拍板、谁配合,以及容易漏掉的需求
- 项目怎么谈、怎么推进 · 范围与验收怎样约,客户怎样配合,变更怎样处理,哪些环节最耗时间
- 下次怎样判断得更准 · 原来估了多久、实际卡在哪里,什么项目值得接,团队同时能接住多少事
从实际项目里留下有用的做法,让人和 AI 找得到、用得上;下次使用时再验证、更新
FDE 团队,是 FDE 业务最核心的竞争力
起步团队怎么搭
五个要求,不能缺
- 不推诿、不拖着 · 事情有人跟到底,卡住及时说
- 配合有回应 · 赶不上提前反馈,不靠随叫随到
- 技术拿得住 · 每个项目有资深开发把关,能判断 AI,也能解难题
- 客户接得住 · 懂业务、持续跟进;遇到分歧敢谈,也能给办法
- 接单会判断 · 看清难度、客户配合和团队余力,再承诺
少数人,覆盖完整交付
两个项目并行 · 建议 4—5 人起步讨论方案:范围可控,关键联调与上线错开;承接能力需用实际项目验证
两个项目并行的起步角色配置
| 角色 | 人数 | 主要承担 |
| 技术负责人 | 1 人 | 接单判断、方案、核心开发、技术把关 |
| 交付工程师 | 2—3 人 | 理解业务,带 AI 做到验证、上线;至少一位能独立做技术判断 |
| 客户与交付负责人 | 1 人 | 跟客户、对约定、推反馈和验收;与技术负责人一起判断承诺 |
职责可兼任,前提是顾得上;资源方只负责获客,不计入交付人数。第 5 人按实际缺口补
怎么带人,怎么一起做事
接客户确实需要、团队交得出,做过还能继续积累的项目
接什么,提前准备什么
- 从具体麻烦入手 · 查资料、查数据、重复咨询、单据整理、系统间录入,先解决一个能看出改善的实际问题
- 围绕现有业务做 · 可以做知识助手,也可以补订单、工单和报表功能;能用现成产品解决的,就做好配置和接入
- 跟着真实客户准备 · 从资源方能接触的客户里选少数相近场景,备好能跑的示例、典型材料和适用范围,不提前铺大平台
- 把接入方式摸清 · 网页、企微、钉钉、飞书或现有系统,按客户需要验证;代码与说明让人和 AI 都能接着用
接之前,判断清楚
- 看真实材料 · 知识库看文档,数据助手看数据与口径,客服看历史问题和处理规则;确认资料、接口、权限能否拿到
- 先试最难的一段 · 让 AI 帮忙读代码、分析接口、搭样例,用客户的真实问题验证;人判断效果、限制和剩下的工作量
- 把投入和配合算全 · 资源方与交付方一起确认谁推动、谁配合、谁验收;算上数据整理、对接、部署和维护,也看并行项目是否顾得过来
- 拿不准就缩小承诺 · 先做一个流程、一个数据源或一段可验收的结果;时间、预算或条件不够,就分阶段、先验证或暂不接
可以从这些具体场景切入
| 可以考虑的方向 | 具体帮客户做什么 | 起步可以做到哪里 |
| 知识与业务助手 | 帮员工查产品手册、制度、操作流程;帮售后人员查故障处理办法 | 先覆盖一个部门或一类产品,回答能指向原文,有人负责更新资料 |
| 数据助手 | 查销售、订单、库存、门店经营情况,减少反复找人出数 | 先接一个可靠数据源和一组常用指标,口径说清楚,结果能核对 |
| 客服与售后助手 | 回答常见问题、查订单、整理咨询、生成或分派工单 | 先辅助人工或处理明确的常见问题,复杂情况能顺畅转人工 |
| 资料与单据处理 | 从采购单、报价单、售后记录等材料中提取信息,分类、汇总、填表 | 先处理一种材料、接入一个后续流程,关键字段能够人工复核 |
| 现有系统补功能 | 补订单跟进、工单管理、审批、查询看板或系统间同步 | 围绕一个具体流程改造,沿用已有系统,AI 用在确实有帮助的位置 |
国内场景参考:美宜佳结合知识查询与工单流转,智新科技把 AI 用在售后资料整理和报告分析中。这些是厂商发布的案例,说明场景已经存在,不代表我们能拿到多少订单。美宜佳案例 · 智新科技案例
现成能力参考:智能问数可对接业务数据,文档抽取可提供字段及其来源。先判断哪些能力够用、哪些客户差异值得开发。智能问数文档 · 文档抽取说明
看得见能力,也感受得到合作的好
让客户看见能力
- 讲清能帮什么忙 · 面向什么客户、解决什么问题,配上具体场景和能运行的演示;演示与真实案例分清楚
- 用成果说明实力 · 展示客户原来的问题、团队怎么做、最终效果;截图、演示和客户反馈,比泛泛介绍更具体
- 让团队和过程可见 · 谁来负责、怎样借助 AI 推进、怎样检查结果,都讲明白;案例与成果先确认可以公开,再对外展示
让客户愿意继续合作
- 合作中少让人操心 · 沟通有回应,阶段成果看得见;风险提前说,问题有人跟,重要变化一起商量
- 交付后看实际使用 · 在约好的支持范围内跟进效果,分清使用问题与新增需求;新需求另行确认范围和投入
- 把信任接成下一次机会 · 有了实际效果,再与客户讨论后续需求、案例分享或推荐;资源方与交付方一起判断是否适合承接
对外展示示意 · 业务与案例待补充
把业务问题,做成能用的结果。
让客户看见能做什么,也看见是怎么做成的。
业务范围适合的客户 · 能解决的问题
团队与能力谁来负责 · 有什么积累
合作体验如何推进 · 怎样看见进展
项目案例
这里放一个真实做成的项目