训练 FDE 使用 AI 工具前的判断力：三问诊断、MECE、Pyramid Principle、80/20 范围控制、红旗识别和客户共识。
Enterprise Layer
Soft Stack 不是鸡汤。它决定 FDE 能不能把一个模糊、政治化、数据混乱的企业需求，转成可执行、可验收、有人维护的工程计划。
用三问找到根因
识别 Champion、Blocker 和真实成功指标
写出技术 PRD/SOW/ADR
把 Demo 讲成价值叙事
事实来源在哪里？
如果核心数据只在某个人的 Excel、微信群截图或本地 ERP 导出里，项目风险已经出现。FDE 要先确认数据来源、责任人、更新时间和可信度。
不做这件事的代价是什么？
如果没有明确代价，项目很容易变成好看的 Demo。FDE 要问清楚它影响收入、成本、时间、错误率、体验还是合规。
第 2 天谁来维护？
上线之后谁看日志、谁改 Prompt、谁补数据、谁处理投诉？没有内部 owner 的 AI 项目，通常会在 FDE 离开后失效。