冰器库（Bing's Toolkit）

分享昨晚一场发生在我 FDE 社群的两小时水下群聊精华 https://x.com/XDash/status/2090633561951129766

我前不久把自己私下研究「FDE（前沿部署工程师）」（这个被 Palantir 带火的岗位）的二十万字资料，整理成了一本开源书，免费放到 Github。才短短三周，已经将近 4k star。 这周，我又为它创建了一个官网，地址是： https://fde4.ai 你可以在网站上阅读本书（与 github 项目的迭代实时同步），适配手机端，在中国大陆的阅读速度和体验更优。 此外，网站上新增了三个板块： a、案例库。目前已收录到一百六十多个案例，每条一段，标注信息源头，有公开原文的附链接。 b、生态地图。这个生态的玩家按层排开：谁发明了模式（Palantir 系），谁在自营（OpenAI、Anthropic 同日对垒），谁在垂直落地，谁在中国实践。 c、名录。FDE 生态的人物、团队与知识源头。 书里承载不下的，就放在上面三个库里了。也是持续更新的。 再说 FDE 社群。它本不在我的计划里，是需求催生的。 书开源之后，后台和私信里反复出现同一类问题：有没有地方可以一起讨论？能不能拉我进群？——大家默认我是有群的。 我本来没这计划，因为据我所知，市面上各种来路的 FDE 的群其实已经不少了。我再弄，能有什么差异呢？想了下，做成了这样—— 一是门槛。进群有筛选，不是扫码就进。谢绝看完书一激动就想 social 的群聊混子，靠付费门槛找到对自身需求、适配度做过谨慎评估的朋友，这样群里才不会良莠不齐鸡同鸭讲。 二是直播。8 月 26 日晚，我会做个首播，分享书里没有的内容（包括不适合放在书里的水下信息、个人实战经验、最新了解到的行情等，跟开源书的重合度小于 20%），并且视频回放、相关资料都作为资源打包发给你。 三是生态位策展。入群的表单里，有一栏让你留下自己的背景和业务介绍——信息足够真实完善的，我会把你收录进 fde4.ai 的生态地图、行业名录和案例库，向整个行业公开展示。生态刚起势的时候，名字多曝光，总归对业务有加成。 技术贬值越来越快，模型会越来越便宜，一线交付的能力越来越贵。这个生态才刚刚起势，时代最稀缺的，不是模型，是把模型变成结果的人。 感兴趣的欢迎来看直播和加入社群，共建生态。具体信息参加网站： https://fde4.ai 希望做这这些事对兴起中的中国 FDE 生态有一点小小的推动吧。

本周适合个人上手的教程/评测/资源： 《用 Vercel Eve 构建 AI 代码审查机器人》How I AI 频道主持人 Claire 演示用 Vercel Eve 框架构建 PR 风险评分机器人「Merge Mommy」。 《每日 UI 改进自动 PR 系统》一位日本开发者用 Claude Code 搭了套每日自动改进机制：每天早 8 点 GitHub Actions 触发，从 GA4、Search Console 拉指标，Claude 分析异常生成改善方案，去重后建 Issue，低风险代码变更自动出 PR。 《代码库知识图谱化工具解析》日本作者用 graphify 把自己 407 个文件、约 1800 万词的「散乱工厂」项目转成知识图谱，全程基于 tree-sitter 本地解析、不用 LLM，token 成本为 0。 《重构经济收益：Token 消耗降 83%》经过 15 步重构后，让智能体执行同一变更的输入 token 从 159,564 降到 27,360，节省 83%。 《开源活人感写作技能》数字生命卡兹克开源了「活人感写作.skill」。 《Skill 上下文瘦身技巧》作者卡尔给 Codex 和 Claude Code 里 300 多个 Skill 做了次「瘦身」，单个 Skill 可省约 89% 启动上下文，且不删除任何能力、全部保留恢复入口。 《固定规则让 AI 输出更简洁》日本作者发现 GitHub 周榜第二的项目 ayghri/i-have-adhd（12,714 stars，周增近 7000），README 只列了 10 条规则：从下一个动作开始、给步骤编号、省略开场白和结语、清单不超过 5 项。 《ima 高配英语词典提效 5 倍》把 ima 当「高配英语词典」的三个用法。 《人工智能三种用法的七个案例》腾讯官方从 100 多份用户投稿里挑出 7 个案例，归纳出 ima × WorkBuddy 的打开方式。 《CodeX 重构我的旅行攻略》产品犬舍主理人纯银 uncle 用 CodeX 重构了旅行攻略工作流。 《AI 接管 80% 视频剪辑》作者黄益贺用自制 AI Skill 接管了口播视频 80% 的剪辑。 《我用 AI 做出诗经山河图》一位不会编程的作者花 20 天向 Codex 描述需求，做出可交互的《诗经》

我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。 全本在线读，一分钱不收，地址在文末。 为什么要写这本书？从两组数字说起。 一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。 另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。 两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。 FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。 在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。 这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问题到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。 也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。 我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。 如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。 📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star： https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer 会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。 —— 顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。