Weekly Edition / July 24 2026
FDE：工程師到現場。
Howard 用五分鐘介紹一家 2013 年成立的公司 Palantir——名字取自魔戒的真知晶球——以及它帶起的一個職稱：FDE，前線部署工程師。
OpenAI 與 Anthropic 最近各自成立了 FDE 團隊，把模型塞進企業做 To B 生意，這個角色是 Palantir 先做起來的。它的核心不是 LLM，導入 LLM 不等於導入 AI；真正有價值的是企業內部的資料——客戶、ERP、公文——把不同部門被隔離的資料橫向連起來，用一層 ontology 做真實語義的關聯（跟單純向量化的 RAG 不同），再用 AI 解問題，部署到落地的公司。
「導入 LLM 不等於導入 AI。真的有價值的，是企業內部那些被隔離的資料。」
AING WEEKLY · JUL 24 · TREND WATCH對 NEUX 的意義是一道問題。金融客戶最在意的是資料能不能上雲、能不能被稽核；FDE 現在的定義是共創——出門那一刻就跟客戶的工程團隊關在同一間會議室，把問題攤開，告訴對方 AI 可以怎麼解，落地之後買單。NEUX 有駐點交付的經驗、有金融領域的 know-how、有跨系統串接的實績、有自己的客戶。「我們有沒有機會往這個方向去？還需要加強哪些方面？」
Aaron 在會末接住了這個詞，但把它翻成一種工作方式：human in the loop。「我們現在做的基礎建設一定要有，但比較沒有 Howard 講的 FDE 那種概念——想到什麼就去做。」怎麼做？把創新的東西放在背景跑，人去開會、去做前景的事。昨天丟出去的一份客戶文件，今天早上就能交出來。
兩件基礎建設同一週落地：Claire 把官網上稿交給了不會休息的同事小安，德智把新人通識課做成了一座知識中心。
二十次，一個版本。
Aaron 請 Elan 打開他之前給的一份紀錄：為某家銀行做出一個版型組合網頁的完整 prompt 鏈。他想讓大家看的不是結果，是過程有多長。
那個版本能換色、能切深淺模式、圖片自己選得不錯，看起來像一句話生出來的。實際上是一連串 prompt：不同角色參與、反覆調教，每一步有時要跑十五、二十分鐘，他在中間去做別的事。「可能二三十次，也可能二十次有。也有人下了兩三次就放棄了。」AI 的東西就是要反覆跟它調，才會有不一樣的效果。
「我可以公布每一次的 prompt。但大家也要想一下，照著我的東西下，會不會又變成沒有靈魂？」
AING WEEKLY · JUL 24 · OPERATING MODE他願意公布每一次的 prompt，只是提醒大家：照著下，會不會又變成沒有靈魂？「不要看了把它當標準答案，或許還可以有更不一樣的方式。」他自己會做得出來，是因為花了很多時間試誤，AI 的 memory 越來越好，長期下來就越來越快。「這八九個小時，大家會換算成工作時間內做不到。但我同時會下五六件事，一天只要有一件完成，效率就很高了。」
這些版本有一個明確的用途：讓設計少做一版。Ann 幾乎所有風格都在畫，一直畫，誰能解救她？「如果 AI 可以當成一個版本，以後就少一版。三個月後 AI 質感更好，AI 出兩版，人只剩一版——我也不希望三版都 AI 做，但她就有時間去做 AI 的事。」某官股券商的案子也是同樣的做法：多版本組合、深淺模式，複雜邏輯則請德智從前端搬進中台。
前景做事，背景跑 AI。
面對一座做得很完整的知識中心，Aaron 先問了一個誠實的問題：一個月之後，還有多少人會記得它？然後他給了下半年的工作方式。
「德智做的是好的東西，但它代表的是——以人為出發點，每個人真的很懶得看這些東西。」他問有誰這週真的去用了 KM，答案是少之又少。他的判斷不是不做，而是換受眾：那份知識到底是給人讀，還是給 AI 讀？KM 可以是 RAG 的基底；可以在有人接到任務、臨時不會的時候自動撈出相關的三五篇；甚至讓 AI 把它拍成五到十分鐘的互動影片——一部一百元，一百部一萬元，「新人除非喜歡看文章勝過影片」。考試可以用 AI 作答嗎？可以，能靠 AI 完成，就代表他也知道這些事。
「如果 AI 沒有在背景跑，就代表我們還停留在第一階段：在 prompt，而不是一個 loop。」
然後是下半年的期待。「你慢慢在做一件工作的時候，怎麼讓背景的 AI 又在幫你跑另一件？如果 AI 沒有在跑，就代表我們還停留在第一階段——在 prompt，而不是一個 loop。」他希望明年七個小時的工作裡，每個人背景都有四個 AI 在跑；工作做完還超前，偶爾看看劇，「我們公司可以變那麼屌」。
創新與紮根要並行。Howard 的 FDE、Claire 的自動化、德智的 KM 是基礎建設，該做；但也要有人往更前緣想，讓創新的東西交給 AI 去試錯，錯了也沒有成本。Claude 5.6 已經夠強，可以做很多創新的事。「Ben 算是蠻平行地一直在做，大家可以互相學習彼此的 model。」
「明年七個小時的上班時間，你背景有四個 AI 在跑，你還可以完成任務——我覺得這也是一種不錯的公司。」
他最後把三件事排成一條線：小安已經接下上稿，還有什麼可以反向交給 AI 代理？小安可不可以提醒你今天 KM 的進度？知識不足就下不出 prompt，「你不曉得 CI/CD，就永遠不曉得為什麼要佈版」——所以紮根不能省，但人的時間要留給判斷與創造。今天的講者，一樣一個掌聲。
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