把 FDE 讲清楚，
然后一起把它做好。
Forward Deployed Engineer 是 AI 时代企业落地的关键岗位，却长期缺少一份系统、中立、可溯源的中文资料。OpenFDE 想补上这块。
过去一年，FDE 从 Palantir 式的小众岗位，变成几乎每一家 AI 公司商业化组织里的关键角色。岗位暴涨、薪资可观、叙事很热——但真正能讲清楚「FDE 到底做什么、和售前/咨询有何不同、需要什么能力、组织上如何成立」的中文资料却很少，且大多停留在标题党与转译。
OpenFDE 把分散在官方岗位描述、公司公告、媒体报道、VC 分析、开源项目、播客与社区里的一手资料，检索、去重、核对、结构化，整理成一套可阅读的手册和一座可检索的资料库。它面向三种人：正在做 FDE 的人、想转 FDE 的人，以及在组建 FDE 团队的人。
在空中飞行，在现场筑巢
雨燕几乎一生都在空中——觅食、迁徙、甚至睡觉都在飞，极少落地。但它会在屋檐、悬崖与人类的建筑上筑巢。这正是 FDE 的隐喻：长期"飞"在前线、贴近客户，却在客户现场"筑巢"，把系统真正落地、长期驻留，并不断带回一线的信号。
雨燕轻盈、迅捷、能耐远途——对应 FDE 的快速原型、频繁出差与端到端执行。而 Open 取自开源精神：知识共享、人人可贡献。我们借用了 OpenAI 那种简洁的命名气质。
五条原则
落地胜过 demo
真正的价值在 production。我们关心系统是否被客户业务真实使用，以及它带来的可衡量影响。
现场即产品发现
最好的需求在客户现场被发现，而不只是在 PRD、竞品或销售反馈里。FDE 是一线产品发现引擎。
把零散沉淀为公共知识
FDE 的一手资料散落在岗位页、博客、播客与推文里。我们把它们检索、去重、结构化，做成可复用的社区知识。
诚实与可溯源
尽量为每个论断标注来源，并区分「已核实」与「仅检索命中」。趋势数据只作趋势判断，不冒充精确市场规模。
中文优先，面向世界
先把中文 FDE 社区做扎实——这里既有 Palantir/OpenAI 的一手定义，也有字节、火山、国内交付一线的真实信号。