从已有的方法内容开始
以上内容已整理为本站独立页面，可通过本页下方入口阅读。知识目录与可复用技能内容将随着实际共建逐步补充。
| 阅读入口 | 帮助解决的问题 |
|---|---|
| 企业 AI 落地：让经验进入可验收的工作 | 怎样从一个真实任务出发，整理条件、搭建、验证和交接 |
| 共创 FDE 的主张 | FDE 应当承担哪些工作，为什么要通过共创持续成长 |
| 共创社区 | 个人、企业、行业顾问与 AI 怎样共同积累方法 |
围绕四条主线积累
- 企业上下文：任务说明、业务事实、规则、资料来源与更新方法。
- 岗位与管理：岗位场景、经营判断、经验萃取和协作方式。
- FDE 交付：需求访谈、原型、评测、系统连接、验收与维护。
- AI 原生组织：流程重构、人机责任、采用机制和组织学习。
一份可复用的知识，应当有完整的使用说明
| 组成 | 需要说明的内容 |
|---|---|
| 问题与条件 | 谁使用、解决什么、前提是什么 |
| 事实与经验 | 来源、有效日期、判断依据和例外 |
| 执行方法 | 步骤、输入输出、工具与人工节点 |
| 验证证据 | 样本、标准、结果和失败情况 |
| 维护与归属 | 贡献者、授权、版本、复核与更新记录 |
把方法进一步整理成 AI 可以协助执行的技能
一项技能应有清楚的触发场景、必要资料、操作步骤和结果检查方法。对于需要使用工具的任务，还应明确可读取或修改的范围、异常处理与人工确认。
先用代表性样本验证，再在实际任务中复用。模型或工具发生变化时，重新检查效果，让技能与知识一起持续更新。
先贡献一份能够被验证的经验
可以从一个脱敏案例、一份任务说明、一组测试样本或一次项目复盘开始。将通用方法与企业专有资料分开，说明来源和允许使用的范围，再由同伴提出问题、试用和补充条件。
我们希望知识能够持续更新：有人维护，错误能够修正，过期方法能够识别，让人和 AI 使用的内容都有依据。
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。
参与知识与技能共建