BUILD · 以做代练
工件任务
8 个真实岗位工件，从访谈提纲到商业交付提案：按模板骨架在编辑器里完成，保存后发起 AI 评审，按 rubric 逐维度打分并给出可执行修改建议。做完全部 8 个，你就拥有一份能拿出手的 FDE 能力档案。
进场访谈提纲 · 三层挖掘法
选一个真实或模拟的客户场景（如「做个智能客服」「上一套 AI 审核」），按三层挖掘法——显性需求、隐性流程、一线抵触——设计一份进场访谈提问清单。模板给出结构骨架：场景假设、三层各 5 问、量化口径表、收口话术。好的访谈提纲能把客户一句话的需求拆成可排优先级的场景清单，并在离开会议室前带走量化数据与下一步承诺。
RAG 评测集设计
给一个企业知识库场景（如 HR 制度库、产品手册、客服知识库）设计 20 条 RAG 评测样本，每条含问题、参考答案、检索关键词、难度四要素；并定义评测口径：用哪些指标（如检索命中率、答案准确率、拒答正确率）、阈值多少、怎么测量。评测集要有代表性、难度有梯度，别人拿到就能照着跑。
平台选型与组合方案
给一个客户场景（如某企业要让业务人员自建智能体、又要承接核心系统改造）做 WorkBuddy / ADP / 低代码平台的选型与组合方案：先做需求分层（哪些需求是个人效率、哪些是部门流程、哪些是核心系统），再做工具映射（每层选什么、为什么、不覆盖什么），最后给部署形态建议与成本治理考量。结论要能落地，不是产品宣传页。
模型选型报告
为一个业务场景（如合同审查、客服质检、代码生成）写模型选型报告：先把场景翻译成明确的模型任务（任务类型/输入输出/上下文长度/质量要求），再按「先评再选」用 EvalScope 式评测设计在候选模型里选出赢家，然后算清显存账（参数量、量化、并发），最后交代合规考量。选型结论要有数字支撑，不堆名词。
交付验收标准
为一个 AI 交付项目写验收标准文档：说明 PEV 闭环在本项目如何走（原型→评测→验收各阶段出入口条件），用 L0-L4 成熟度框架给项目定位（现在在哪、目标到哪、差什么），再给出冻结样本集验收标准文档结构（范围边界、指标与达标线、测量方法、变更规则）。验收标准要让客户和交付团队都拿它当合同用。
一号位汇报大纲
把一个 AI 试点项目的价值翻译成一号位听得懂的经营语言（降本/增效/风险各多少、口径是什么），提出可验证试点提案（小场景切入 + 冻结样本集 + 时间盒 + 失败兜底），并明确下一步承诺诉求（要请对方拍板什么、责任人/时间点/资源）。15 分钟内讲完，每句话都能被追问数字来源。
面试作品集一页纸
为全球 FDE 面试准备一份项目一页纸：用 STAR 结构讲一个你最拿得出手的 AI 交付项目，突出关键技术决策（备选项、理由、代价）、量化结果（口径 + 数字），并做深挖防御——预判面试官最可能追问的 3-5 个问题并备好回答要点。一页纸要经得起 45 分钟的连环深挖。
商业交付提案
为一条 AI 商业交付业务线写提案：用 PSF（Problem-Solution Fit）定义问题——客户真正要解决什么、成功的样子是什么、明确不做什么；设计赢单路径——选哪个灯塔客户、怎么用先证明再放权积累信任红利、怎么走通采购与部署激活；布置续约防线——对照流失五因设健康分预警与防线动作，并把本次交付沉淀成可复制内功。