具備實際業務問題、AI 原生系統構想，以及願意參與的團隊，皆可提出。無須是 AI 新創，也不必已有完整原型。請說明您掌握的資訊、希望改變的事，以及需要的支援。
合作團隊來自
我們的信念
與構想背後的團隊共同打造。
好的 AI 構想不只需要原型，更需要穩健的架構，以及能將它轉化為日常能力的人。我們的資深工程師與您的團隊並肩合作，打造實用系統，並培養持續發展的能力。
01 / AI 賦能
建立能力，避免依賴。
我們與工程師、分析師及決策者合作，讓 AI 成為組織自身的能力。透過結對實作、操作手冊、評估方法，以及管理層可認可的治理機制，將能力留在團隊。
- 評估企業各環節的 AI 準備度與應用機會
- 與您的工程師結對處理實際生產工作
- 合作結束後仍可持續的評估、可觀測性與治理實務
- 協助管理層對齊成果、資源與導入方向
02 / 工程架構
設計系統，並將它落實到生產環境。
依據資料落地、雲端、資安審查與既有工具等實際限制制定目標架構，再由同一批設計者完成實作，無須交接給其他實作廠商。
- 為資料倉儲與報表設計 AI 目標架構
- 資料層、檢索、模型介面、代理與審批流程
- 模型中立設計 — Anthropic 與 OpenAI 皆可替換
- 合併至您的主分支，在您的雲端帳戶執行
合作流程
提案、對齊、投入、共建。
每次合作都從討論構想開始。我們評估機會、了解團隊與限制，再共同確認架構與工程專業能發揮作用的地方。
步驟 01提案
提出應用機會
介紹您的企業、希望解決的問題，以及心中的 AI 原生系統。說明服務對象、重要性，以及將與我們共建的團隊。
清楚的提案
步驟 02評估
探索合作契合度
我們檢視業務價值、技術可行性，以及團隊的參與準備度。若方向契合，便共同探索機會與所需資源。
雙方共識
步驟 03投入
共同制定合作方案
工作開始前，雙方將確認範圍、責任、交付內容、時程與商務條件，讓團隊對合作有一致的期待。
共同確認的工作範圍
步驟 04共建
建置、學習、成長
我們的工程師與您的團隊共同設計、實作並評估系統，一起判斷何時適合受控上線，以及接下來的發展方向。
與您共同成長的能力
共建能力
打造 AI 系統所需的專業。
從機會評估到系統實作，我們以架構與工程專業，協助您的團隊將 AI 導入實際工作。
賦能S-01
AI 準備度與賦能計畫
理解構想背後的資料、人員與流程。與管理層共建 AI 營運模式，並透過共同實作提升團隊能力。
架構S-02
商業智慧之上的 AI 架構
讓模型讀取、推理並操作資料倉儲的目標架構，涵蓋語意模型、受治理的存取、檢索與模型介面。資料倉儲持續作為權威資料來源。
架構S-03
對話式分析與代理工作流程
以自然語言存取真實資料，提供可見的 SQL、經評估的準確度與稽核軌跡；代理依資料採取行動，重要環節由人員核准。
顧問諮詢S-04
架構諮詢與審查
適合內部開發的團隊：提供參考架構、模型與供應商選型、成本模型，以及對既有成果的坦誠審查。
您將獲得
程式碼留在您的程式庫，能力留在您的團隊。
我們與您的團隊共建，留下可運作的程式碼與持續發展的知識。此示意查詢介面展示我們可共同建置、具治理機制且不依賴單一模型的系統。
- 在您的雲端帳戶執行 — AWS、Azure 或 GCP。資料不外移。
- 評估測試與功能一併提交，於 CI 中執行。
- 團隊可延伸的架構決策紀錄。
- 依約定的權利歸屬條件共享程式碼與知識。
services/analytics/ask.py示意範例
# governed query interface over the warehouse from metrics import semantic_layer, guard from llm import client # anthropic | openai def ask(question: str, user: User) -> Answer: scope = guard.scope_for(user) # row-level policy sql = client.to_sql(question, semantic_layer.schema(scope)) guard.validate(sql, scope) # read-only, bounded rows = warehouse.run(sql, project="bq-prod") return Answer(rows=rows, sql=sql, trace_id=log(question, sql)) # evals/ask_test.py · agreed acceptance checks
成果
先約定成功的衡量方式。
建置前先建立基準，共同定義對您的流程與團隊有用的進展。
效率
時間
每次完成流程所需的投入
記錄現行所需時間與人工作業，再於實作後比較約定的工作流程。
目前流程比較投入
品質
品質
準確度與審查成本
依約定驗收標準評估代表性案例，涵蓋錯誤、例外與必要的人工審查。
約定測試案例檢視結果
採用
使用
團隊持續使用
確認目標使用者能在日常工作中使用、操作並延伸工作流程。
目標使用者追蹤實際使用
關於我們
共同構思，攜手打造。
我們創立 fde.now，是為了協助有抱負的企業，將產業知識轉化為 AI 原生系統。
我們與您的團隊並肩合作，釐清機會、規劃架構、打造系統，並培養持續發展所需的能力。
我們重視的條件
有意義的問題，準備共建的團隊。
我們尋找業務價值、團隊投入與技術潛力兼具的合作。評估提案時，會與您共同探討以下問題。
業務價值01
值得解決的問題
為什麼重要？
說明真實需求、受影響的對象，以及 AI 原生方法為何能改變成果。
- 明確的使用者或客戶
- 能帶來實質影響的流程
- 有用的進展衡量方式
團隊投入02
準備共建的團隊
您將投入什麼？
我們重視願意做決策、分享領域知識，並與工程師共同工作的團隊。合作需要雙方投入。
- 能負責決策的窗口
- 可投入協作的人力與時間
- 企業內部的導入計畫
技術潛力03
持續成長的基礎
能否真正落地？
我們評估資料、系統與營運條件能否支撐有用的產品，以及能力能否超越首次實作、持續成長。
- 相關資料與存取途徑
- 可行的資安與整合需求
- 建立持續 AI 能力的路徑
技術堆疊
在您既有的技術之上設計。
Google Cloud雲端awsAWS雲端
azAzure雲端
Kubernetes基礎設施
BigQuery資料
Postgres資料dbtdbt資料
Airflow資料
Anthropic模型oaiOpenAI模型
Python語言
TypeScript語言無須購買平台或支付執行環境授權費。若未列出您的資料倉儲或雲端，歡迎詢問 — 架構相同，差別在於連接器。
常見問題
提案前，您可能想了解。
對構想或合作契合度有疑問？歡迎在提案中提出。