为什么共创？因为企业问题需要不同的长处
企业的真实知识分散在行业、岗位与人之间。业务人员理解现场，行业顾问提供判断，FDE 工程师连接技术，经营者承担资源和决策责任。彼此协作，有机会看清一个人容易遗漏的条件。
我们判断，AI 会放大个体的执行能力，也会让连接不同经验变得更有价值。超级个体可以发挥鲜明的专业长处，同时通过伙伴完成更完整的交付。
围绕四件具体的事开展共创
| 参与方式 | 一起做什么 | 留下什么 |
|---|---|---|
| 问题共研 | 拆解真实场景，确认目标、条件和边界 | 业务机会卡与验证计划 |
| 方法共练 | 业务伙伴与技术伙伴用样本共同搭建 | 工作流、测试样本与操作说明 |
| 项目共创 | 按明确分工推进试点，检查实际使用 | 验收记录、问题清单与交接成果 |
| 经验共积 | 从复盘中提取能够迁移的方法 | 有版本、适用条件与署名的知识 |
开放连接国内外 AI 生态，以真实任务验证
我们计划持续试用和评测国内外模型与工具，包括 Claude、Codex 等 AI 产品，以及国内模型生态。具体选择回到任务效果、可用性、数据要求和成本。
用同一组业务任务比较不同能力，记录输出质量、错误、耗时和使用条件，再把有效做法沉淀下来。社区的资源与工具对接逐步建设，具体协作方式按实际安排确认。
让 AI 参与社区的工作与记忆
AI 可以辅助整理问题、检索资料、提出追问、提炼经验和准备复盘。贡献者核实内容，同伴通过实践验证，再把可靠方法交回知识库。
知识要有来源、版本和维护责任，工具要有清楚的使用权限。共创 FDE 希望逐步建设一个人与 AI 共同工作、共同更新经验的企业 AI 落地社区。
从一件你愿意贡献的事开始
共创前明确分工、署名、保密、成果归属与复用范围。让贡献被看见，也让分享有可以信赖的边界。
- 带来一个问题：说明你的行业、角色与当前卡点。
- 贡献一份经验：整理你知道怎样做、却很难传授的业务判断。
- 参与一次验证：用自己的场景检查一个方法是否成立。
- 共建一个成果：与伙伴形成可以演示、复核和交接的作品。
常见问题
FDE超级个体为什么还需要共创？
企业问题同时涉及行业判断、技术实现和组织协作。一个人的长处可以通过伙伴协作发挥得更好；同一个方法在不同场景中接受验证，也能补充前提和例外。共创让个人经验逐步成为有条件、有证据、可复用的方法。
社区怎样连接国内外AI能力？
我们计划围绕真实任务持续试用、评测和积累国内外 AI 生态的经验，包括 Claude、Codex 等 AI 产品，以及国内模型与工具。具体选择看任务效果、可用性、数据要求与成本，相关资源与协作方式按实际安排确认。
企业经验与共创成果如何处理？
公开讨论从演示资料或脱敏样本开始，真实资料按项目授权范围使用。共创前约定署名、保密、成果归属与可复用部分，让贡献被看见，也让企业专有信息有清楚的使用边界。咨询阶段只需简述问题，无需提供客户明细或企业机密。
从一个真实业务问题开始
让下一步，变得具体。
带来你的行业经验、业务目标或协作想法，一起讨论适合的路径。
聊聊如何参与共创