xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer · 저작권 판빙 소유(무료 열람·비상업적 공유 허용) · 형식 마크다운 12개 파일 + 95페이지 PDF 합본 · 본문 약 9.5만 자 · 구성 8장 + 후기 + 부록 A/B/C · 검증 사례 112개(초판) → 120개(증보) · 최근 갱신 2026-07-30 · TrendShift Daily #5)
FDE 가이드북은 "Palantir에서 태어나 2026년 OpenAI·Anthropic에서 폭발한 Forward Deployed Engineer(FDE)라는 직무를, 한 명의 베테랑 저자가 일차 자료 수십 종을 뒤져 정의·방법·사례로 체계 정리한 무료 공개 책"이다. 코드가 아니라 지식이 산출물인 저장소다. 핵심을 한 줄로 압축하면 — 모델은 흔해졌다. 희소한 건 그 모델을 고객의 진짜 업무에 착지시키는 사람이다.
벤처캐피털 a16z가 든 비유다. 기업이 최신 AI 모델을 구매하는 것은 할머니에게 최신 아이폰을 사드리는 것과 같다. 기계는 훌륭하다. 그런데 와이파이를 잡아 주고, 앱을 깔아 주고, "여기 누르면 손주한테 전화 가요"를 알려 주는 사람이 없으면 상자째로 서랍에 들어간다.
FDE가 바로 그 세팅해 주는 사람이다. 모델을 만드는 사람도, 모델을 파는 사람도 아니다 — 모델을 고객의 어수선한 진짜 업무(문서화 안 된 엑셀, 구전 관행, "이건 김 대리한테 물어봐야 해") 한복판에 앉혀서, 실제로 매일 쓰이고 돈이 되게 만드는 사람이다. 이 책은 그 일을 처음부터 끝까지 해부한다.
FDE를 이해하는 가장 빠른 길은 "무엇이 아닌가"로 지우는 것이다. 이 책 1장의 배제법 표가 그 자체로 명쾌하다:
| 혼동되는 역할 | 그 역할 | FDE |
|---|---|---|
| 프리세일즈 | 계약 전에 끝남 · 목표=수주 · 산출물=슬라이드 | 계약 후에 심화 · 목표=결과 · 산출물=돌아가는 시스템 |
| 현장 아웃소싱 | 인시(人時)로 과금 · 사람 빠지면 시스템 정지 | 단계·결과로 검수 · 떠나도 역량이 시스템·팀에 남음 |
| 컨설턴트 | 조언 납품 · 실행 무책임 · "계속 필요하길" 바람 | 작동에 책임 · "언젠가 필요 없어지길" 바람 |
| 제품 엔지니어 | 추상적 유저(페르소나·DAU) 상대 | 구체적 고객(A은행 리스크팀·아이오와 농장) 상대 |
한 문장으로 대비하면: 아웃소싱은 사람 머릿수(人頭)를 팔고, FDE는 결과(結果)를 판다. 이 차이가 책 전체를 관통한다.
이 저장소가 뜬 이유는 별(star)이 많아서가 아니다(집필 시점 62개인 신생 저장소다. TrendShift의 굵은 숫자는 별 수가 아니라 모멘텀 점수다). 뜨는 이유는 2026년 테크 업계에서 가장 뜨거운 직무를, 가장 발 빠르게, 그것도 무료로 정리했기 때문이다.
95% (실패): MIT NANDA 리포트 — 52개 조직 인터뷰 + 임원 설문 153부 + 공개 프로젝트 300여 개. 결론은 "지난 3년 기업들이 생성형 AI에 300~400억 달러를 태웠지만 그 95%가 재무제표에 쓸 가치를 못 냈다." 실패 원인은 모델이 아니었다 — 데모에선 놀랍던 모델이 프로덕션에선 "피드백을 기억 못 하고, 맥락을 저장 못 하고, 워크플로우에 못 들어가서" 전시품처럼 쓰였다.
800% (수요): FT가 인용한 Indeed 데이터 — "Forward Deployed Engineer" 채용 공고가 9개월 만에 8배로. OpenAI FDE팀은 1년 새 2명→52명, Salesforce는 FDE 1000명 채용을 공언.
이 두 숫자를 겹치면 답이 나온다: 죽이는 건 모델 품질이 아니라 배포 능력이다. 그리고 배포를 책임지는 직무가 FDE다. 책의 테제는 여기서 나온다 — "승부처는 모델의 성능이 아니라, 그 모델을 고객의 진짜 업무에 밀어넣는 능력."
이 책이 시의적절한 결정적 장면: 2026-05-11, OpenAI가 배포 엔지니어 150명을 보유한 컨설팅사를 인수해 별도 "배포 회사(deployment company)"를 세웠다(초기 40억 달러+). 그리고 몇 시간 뒤 Anthropic이 Blackstone 등과 손잡고 대항마를 낸다는 보도가 이어졌다. 모델을 만드는 두 거인이 같은 날, "배포"를 비용센터에서 전략자산으로 끌어올린 것이다. 이 직무가 왜 지금 폭발하는지에 대한 가장 강한 방증이다.
저자 판빙(XDash)은 중국에서 《그로스 해커》로 한 직무·방법론을 대중화한 전력이 있다. 이번에도 같은 우직한 방법을 썼다고 밝힌다 — 일차 자료를 전부 뒤지기: Palantir 초기 임원의 팟캐스트, 전직원 회고록, VC의 산업 분석, MIT 리포트 원문, 수십 개의 채용 공고와 급여 리포트, 포럼의 실무자 토로, 그리고 중국 1세대 실천가들의 경험담. 그 결과가 112개(증보판 120개)의 검증 가능한 실제 사례이고, 모든 인용은 "이중 출처 우선, 단일 출처는 표기(雙源優先, 單源標註)" 원칙으로 부록 C에 출처가 달려 있다. 마케팅 글이 아니라 출처를 댈 수 있는 리서치라는 점이 이 자료의 값어치다.
저자 스스로 부록 C에서 밝힌다 — 급여 리포트나 일부 배포 상세는 단일 출처라 신중 인용해야 하고, 익명 종합한 중국 창업팀 사례는 "숫자를 모호화했으니 단일 사실로 인용하지 말라"고 명시한다. 또한 사례의 상당수가 중국 기업(火山引擎·得物·特赞 등)이라, 한국 독자는 미국(Palantir·OpenAI) 사례와 중국 사례의 제도적 맥락 차이를 감안하며 읽어야 한다.
일반 딥다이브라면 이 자리에 백엔드·프론트엔드·인프라 스택이 온다. 이 저장소는 책이므로, 대신 책이 커버하는 FDE의 역량 지도를 편다. 1장이 제시하는 "5층 툴박스"가 그 골격이다 — 아래로 갈수록 회사가 쥔 무기, 위로 갈수록 개인이 쓰는 기술.
| 층 | 무엇 | 핵심 포인트 |
|---|---|---|
| ① 플랫폼 底座 | 회사가 준 무기 (Palantir Foundry/AIP의 본체(Ontology) 시맨틱 레이어) | FDE가 맨땅에 코딩하지 않고 "이미 있는 底座 위에" 짓게 하는 것 — 이게 아웃소싱과의 분수령 |
| ② AI 엔지니어링 | 프롬프트·컨텍스트·RAG·에이전트 아키텍처 · 평가체계(eval) | "좋음"을 먼저 정의하는 평가체계가 품질의 엔진 |
| ③ 데이터·통합 | 구시스템 연결·고립 데이터 추출·정합 | 입장 첫 주의 전쟁 — "진척의 70%가 여기서 막힌다" |
| ④ 전달·협업 | 고객 보안경계 안에서의 "이중 적응"(격리망·컨테이너·IaC) | 남의 집 규칙 안에서 안전하게 짓는 기술 |
| ⑤ 지식 침전 | 현장 학습을 재사용 자산(컴포넌트·플레이북)으로 | 수익이 인원수에 선형 종속되는 걸 벗어나는 레버(7장 주제) |
이 다섯 층을 "한 사람"이 어느 정도씩 다룰 수 있어야 하는데, 그 사람의 조건을 책은 3층 자질로 정리한다.
면접에서 이 자질을 거르는 상징적 관문이 문제 분해(問題拆解) 라운드다 — 거대하고 모호한 실제 기업 문제를 던지고, 60분 동안 코드 한 줄 없이 어떻게 캐묻고 범위를 긋는지만 본다. 시간을 어디에 쓰는지도 명확하다:
이 책의 2~7장은 한 번의 실제 전달이 흘러가는 여정을 순서대로 따라간다. 이 여정도(圖)가 곧 책의 아키텍처다 — 각 단계마다 "통과 관문"이 하나씩 걸려 있다.
이 여정을 관통하는 다섯 개의 프레임워크가 이 책의 진짜 알맹이다.
PMF(제품-시장 적합)의 FDE 버전. 첫 코드를 쓰기 전에 "올바른 문제를 풀고 있는가"를 세 관문으로 검증한다. 책은 못을 박는다 — "잘못된 프로젝트를 거절하는 것이 FDE 모델의 가장 중요한 수익 능력"(비용이 앞에 쏠려 있으므로).
| 관문 | 묻는 것 | 기준 |
|---|---|---|
| ① 통점(痛點) | "구체적인 사람의 구체적인 아픔"인가 | 맥그루: "CEO가 가장 신경 쓰는 5개 문제 중 하나를 풀어라" |
| ② 경제성 | 이 문제 해결이 얼마짜리인가 | 주당 몇 인시·인건비 환산·오류 1회 배상액으로 계산 |
| ③ 가능성 | 우리 역량 + 이 고객 데이터 현실로 몇 점인가 | "99% 가용"과 "90%+인간 복검"은 자릿수 다른 공학 투입 |
거절의 3대 고위험 신호도 외울 값어치가 있다: 땅 없는 소유권(명확한 비즈니스 오너 없이 IT부서만 상대) · 보기만 하고 만지진 못하게(진짜 데이터 거부) · 우주급 요구(첫 회의부터 "전사 모든 시나리오").
MVP의 FDE 버전. 3대 군규(軍規): ① 진짜 데이터, 예외 없음(가짜 데이터 위에서 성립하는 건 정교한 자기위안) · ② 야심이 아니라 절개면(切口)을 줄여라("기능 70%를 쳐낸다"가 아니라 범위를 줄인다 — "반품 티켓 한 종류만, 단 처음부터 끝까지 무인으로") · ③ 마감을 못 박아 취사선택을 강제하라(월 단위가 아니라 주 단위).
MVD를 공업화한 것이 Palantir의 훈련영(AIP Bootcamp) — 5일 표준동작으로 "진짜 데이터는 고객이 지참, 마감은 5일 상한, 심판은 경영진이 직접 클릭"이라는 세 난제를 한꺼번에 푼다. 그 효과가 계약 속도로 나타난다: 한 대형 의료사는 훈련영 참가 5주 만에 5년·연 2600만 달러 계약, Walgreens는 10개 점포 시범(효율 +30%)에서 8개월 만에 4000개 점포로.
"온라인(上線)"과 "활성화(激活)"는 다르다 — 온라인은 행정 이벤트고, 활성화는 3개월 뒤 아무도 재촉 안 해도 고빈도로 쓰이는 행동 이벤트다. 활성화의 성패는 기술이 아니라 세 종류의 사람을 어떻게 다루느냐에 달렸다.
| 인물 | 정체 | 다루는 법 |
|---|---|---|
| 支持者(지지자) | 내부 동맹 | 말할 재료·전공(戰功)·안전감을 공급 |
| 影響者(영향자) | 비공식 의견 리더(無冕之王) | 공동 저자로 만들어 "내가 안 만든 건 안 쓴다" 심리를 격파 |
| 受損者(피해자) | 방안이 건드린 이익집단 | 미리 "출로(出路)"를 설계 — 방출 인력을 고가치 업무로, "문지기"를 "코치"로 |
피해자를 무시하면 대가를 치른다. 5장은 경고한다 — "피해자로 설계된 사람이 갱신 때 가장 강경한 반대자로 돌아온다."
"어떻게 돈을 받느냐"가 관계를 정의한다. 과금 단위가 고객 가치에 가까울수록 가격 천장은 높아지지만 측정·신뢰 비용도 커진다.
Sierra(에이전트 기업)의 실제 성적표가 이 모델의 극단이다 — "성공적으로 해결된 세션 1건당 1~2달러"로 과금하고, 해결 못 하면 과금이 없다. 그러려면 "무엇이 해결인가"를 판정하는 평가체계가 곧 과금 인프라가 된다. (한국 시장 주석: 국내는 구독제 수용이 제한적이라 "매단(買斷)+구현" 혼합제가 현실적이라고 책은 덧붙인다.)
앞 6장의 모든 전술에서 이 장을 빼면 수익과 인원이 완전히 선형으로 묶인다 = 컨설팅. 맥그루의 성립 표지: "후속 고객마다 커스터마이즈 양이 체감(遞減)한다."
탈출 레버는 3급이다 — ① 지식 복제(플레이북 → 신입 온보딩 1년을 3개월로) · ② 컴포넌트 복제(통합 커넥터·평가 프레임·배포 템플릿) · ③ 제품 복제(반복 커스텀을 플랫폼 표준 능력으로 추상화). 맥그루의 비유로: FDE가 자갈길을 내면, 컴포넌트팀이 노반을 깔고, 플랫폼팀이 고속도로로 포장한다. 앞 두 레버는 전달 비용을 낮추고, 셋째 레버는 전달 비용을 소멸시킨다. 이 전환이 성공했는지는 전달 총이익률로 드러난다(순수 인력 기반 20~40% → 플랫폼 재사용이 오르면 60%+). 책의 촌철: "총이익률이 안 오르는 FDE 조직은, 그냥 컨설팅 회사다."
이 저장소는 모든 마크다운이 루트에 평면으로 놓인 단순 구조다(흔히 기대하는 chapters/ 폴더는 없다). 파일명 앞의 번호가 곧 읽는 순서다. 옆의 글자 수를 보면 어느 장에 무게가 실렸는지 한눈에 보인다.
1장(13,166자)과 8장(14,450자)이 압도적으로 두껍다. 즉 이 책은 "FDE란 무엇인가"(정의·역사·자질, 1장)와 "누가 실제로 하고 있나"(사례집, 8장)에 절반 가까운 무게를 싣는다. 방법론(2~7장)은 상대적으로 압축돼 있다. 정의와 증거를 두껍게, 방법을 간결하게 — 새로 생긴 직무를 소개하는 책의 합리적 배분이다. PDF 합본은 "편의용"이며, 저자는 "업데이트는 챕터 마크다운이 기준"이라고 못 박는다(즉 마크다운이 원본, PDF는 스냅샷).
세 부록이 본문의 무게를 지탱한다. 부록 A는 FDE가 봐야 할 지표를 4층(전달·고객·상업·조직)으로 정리한 실전 대시보드다(TTV·POC 전환율·NRR·정제 체감률 등, 6장·7장에서 상세). 부록 B는 인물·팀 명단이자 사실상 참고문헌이다(맥그루의 YC Lightcone 팟캐스트, Barry의 내부고발성 에세이 등 원천을 중요도순으로). 부록 C는 120개 사례의 색인 + 장별 출처로, 각 사례에 "A급 매체 / 단일 출처, 신중 인용 / 익명 종합" 같은 신뢰 등급까지 붙였다. 부록 C의 인용 원칙 한 줄이 이 책의 태도를 요약한다 — "이중 출처 우선, 단일 출처는 표기."
소프트웨어를 만드는 곳과 가치가 생기는 곳 사이엔 벽이 있다. 요구는 티켓·회의록으로 전달될 때마다 피를 흘리고, 진짜 워크플로우는 암묵지에 숨는다. "사다리로는 못 넘지만 사람은 넘는다" — 이게 FDE의 존재 이유.
증거 사례: 에어버스 A380 연료펌프 문제를 자체 엔지니어가 2년간 못 풀었는데 Palantir가 센서 데이터를 연결해 2주 만에 해결. Palantir의 재무는 "이질적 종" — 2026 Q1 "40 법칙" 145%, NRR 139%.
"POC 연옥" — 죽지도 살지도 않은 채 분기 보고서에서 연명하는 프로젝트들을 부검한다. MIT가 꼽은 실패 5대 원인에 "모델이 덜 똑똑함"은 없다 — 전부 문제 정의와 조직 현실 층에서 죽는다.
증거 사례: 변호사가 5만 달러짜리 계약분석툴을 두고 결국 무료 ChatGPT로 초안을 잡더라("산 툴은 커스텀이 안 돼서"). 외부 협력 성공률이 자체 구축의 약 2배 — 외부는 결과로 과금받아 "질 수 없기" 때문.
"가장 우직한 일부터(scale 위에서 unscalable하게)." 기업 구매의 신뢰 순위에서 최상단은 광고가 아니라 동종 업계의 사적 추천이다. FDE는 그 "사적 추천 소재"를 만드는 최고의 기계. 단, 수요 메뚜기(예산은 많지만 복리 없이 팀을 빨아먹는 고객)는 피한다.
증거 사례: Harvey × 글로벌 톱 로펌(변호사 3,500명·43개 오피스) 비밀 파일럿 → 변호사들이 4만 개 실무 질문 제출. "법률테크 15년, 이렇게 게임체인징한 건 처음."
공식 AI 구독을 준 기업은 ~40%인데 직원 90%는 개인 AI로 몰래 일한다("이중궤도"). 핫픽스 문화·평가체계·사용 문턱 낮추기·통합 대전·변화관리·전달 자동화, 그리고 최종 시험: "당신 팀이 철수한 뒤에도 시스템이 쓰이는가."
증거 사례: BBVA(직원 12만) 계정이 3,300→11,000→120,000으로(각 확장은 직전 데이터 공개 후), 주간 활성 83%. 미 해군 조선 OS는 잠수함 배산계획 160인시 → 10분 이내.
대형 고객 획득비는 수십만 달러, 갱신비는 0에 가깝다. 이탈 5사인: 가치 증발(뭘 풀었는지 아무도 기억 못 함) · 지지자 이탈 · 품질 표류 · 비용 반격 · 벤더 금단. 측정의 총심판은 NRR(순수익유지율), 합격선 100%.
증거 사례: Gartner 경보 — "2028년까지 70% 기업이 벤더 비용·역량 공동화 탓에 FDE 주도 방안을 포기할 것." 의존을 팔면 시장이 집단 반항한다는 경고.
무료 검증은 "비용이 아니라 세일즈 비용을 엔지니어 비용으로 바꾼 것"(엔지니어 비용은 제품으로 침전된다). 확장은 횡(옆 팀)·종(집행층→결정층)·심(보조도구→핵심 프로세스) 3방향, 공통 규율은 "가치가 견인, 세일즈 지표가 아니라."
증거 사례: Harvey는 2026년 변호사 10만+·1,300개 조직·60개국, ARR이 5개월 만에 1억→1.9억 달러, 밸류 30억→110억으로 1년 4연속 점프.
복제 3급 레버(지식→컴포넌트→제품)로 "자갈길을 고속도로로." 실패 복반(復盤)은 사람이 아니라 프로세스에 써넣어 흡수하고, 제품화 4문으로 "이 현장 해법이 개성인가 공성인가"를 판정한다.
증거 사례: SaaS 총이익률의 시간사 — ServiceNow 63%→79%, Workday 54%→76%. "플랫폼 전환기에 서비스를 무겁게 안았던 회사가 끝까지 버텼다"(Insight Partners).
데이터 주권은 고객의 것 · 나쁜 소식도 정직하게 보고 · 의존을 만들지도 공포를 팔지도 말 것 · "대체당하는 사람"을 진지하게 · "고객이 요구해도 해선 안 될 일"에 아니오 · 당신은 고객이 만나는 AI의 첫 얼굴. 관통 문장: "고객을 강하게 만들되, 중독시키지 말라."
이 저장소를 돌리는 데 필요한 건 GPU가 아니라 GitHub 계정 하나(또는 PDF 다운로드)뿐이다. 대신 "누가·무엇을 알고·어떤 순서로 읽으면 좋은가"를 정리한다.
| 당신이라면 | 이 책이 주는 것 |
|---|---|
| 전직을 고민하는 엔지니어 | "FDE가 이름만 바꾼 프리세일즈 아닌가?"에 대한 전체 그림과 자기 진단 |
| 기업 AI 창업자·PM | 95% 실패를 피하는 문제 선택(PSF)·배포(MVD)·과금(성과 과금) 설계도 |
| AI 도입 담당(대기업) | "왜 우리 PoC는 연옥에 빠졌나"의 부검 리포트 + 변화관리 3인물 |
| 세일즈·CS 리더 | Land & Expand·NRR·등대 고객으로 기존 계정을 키우는 문법 |
기술 배경이 없어도 읽을 수 있게 쓰였다(코드가 한 줄도 없다). 다만 SaaS 비즈니스 용어(ARR·NRR·PoC·churn)와 기본적인 AI 개념(LLM·RAG·에이전트·평가/eval)을 알면 4·6장이 훨씬 빨리 읽힌다. 이 딥다이브의 10장 키워드 사전이 그 최소 세트를 담고 있다.
1장 → 8장(사례집) → 후기. 정의와 실제 사례, 그리고 윤리만 훑어도 이 직무의 전체 형태가 잡힌다. 방법론(2~7장)은 필요할 때 돌아온다.
1장부터 순서대로 전편. 특히 2장(문제 선택)과 4장(활성화)은 밑줄 그으며. 각 장의 프레임워크(PSF·MVD·3인물·성과 과금)를 자기 상황에 대입하며 읽는다. 부록 A(지표)를 곁에 두고.
1장 → 6장(수익 확대) → 부록 A(지표). 이 직무가 재무적으로 왜 특별한지(NRR·총이익률·정제 체감률)와, 무엇을 KPI로 볼지에 집중한다. 5장의 이탈 5사인도 함께.
동료(또는 자기 자신)가 반복하는 업무 하나를 인터뷰하지 말고 30분간 옆에서 관찰한다. 어떤 프로그램을 열고, 무엇을 복붙하고, 어디서 "공식 절차를 우회"하는지 적는다. 발견한 우회(變通)를 3개 이상 목록화 — 그 각각이 잠재적 FDE 기회다.
지금 논의 중인 "AI로 해보자" 아이디어 하나를 골라 통점·경제성·가능성 세 관문에 각각 1~5점을 매긴다. 경제성은 반드시 숫자로("주당 몇 인시 × 인건비"). 한 관문이라도 2점 이하면 왜 그런지, 어떻게 올릴지 한 문단 적는다.
과제 2에서 통과한 문제로 최소 가능 배포를 그린다. 3군규를 강제 적용: (a) 어떤 진짜 데이터를 쓸지, (b) 야심이 아니라 절개면을 어디까지 좁힐지("이 케이스 한 종류만, 단 끝까지 무인"), (c) 몇 주짜리 마감인지. A4 한 장으로.
자사(또는 관심 기업)의 제품을 用量 → 行為 → 結果 → 價值分成 4단 사슬 위에 올려 본다. 지금은 어디에 있고, 한 칸 위로 올리려면 "무엇이 결과인가"를 어떻게 측정해야 하나? 측정 불가능한 지점이 바로 평가체계가 곧 과금 인프라가 되는 자리다.
우리 팀이 반복하는 커스텀 작업 하나를 골라 복제 3급 레버로 승격시키는 계획을 짠다: (1급) 어떤 플레이북 문서로 만들 것인가 → (2급) 어떤 재사용 컴포넌트로 뽑을 것인가 → (3급) 어떤 조건이면 제품 표준 기능으로 올릴 것인가(제품화 4문 적용). "3개 이상의 고객에서 같은 문제가 독립적으로 나왔는가?"를 판정 기준으로.
| 주차 | 주제 | 구체적으로 |
|---|---|---|
| 1주 | 정의와 역사 | 이 책 1장 정독 + 맥그루의 YC Lightcone 팟캐스트 청취. "FDE ≠ 프리세일즈/컨설턴트" 배제표를 스스로 다시 그려 본다. Palantir의 Echo–Delta 2인조 구조 이해. |
| 2주 | 문제 발견 | 2·3장 + 그림자 작업법을 실제로 한 번 수행. PSF 3관문·MVD 3군규를 자기 업무에 대입. "잘못된 문제를 거절하는 능력"을 체득. |
| 3주 | 배포와 활성화 | 4장 + 평가체계(eval) 설계 학습. "온라인 ≠ 활성화"의 7무기, 특히 변화관리 3인물(지지자·영향자·피해자)을 자기 조직도에 매핑. |
| 4주 | 유지와 확대 | 5·6장 + 부록 A 지표. NRR·TTV·정제 체감률을 계산해 보고, 성과 과금 4단 사슬에서 우리 위치를 정한다. Land & Expand 3방향 설계. |
| 5주 | 규모화와 윤리 | 7장·후기 + 부록 B/C. 복제 3급 레버로 "자갈길→고속도로" 로드맵을 그리고, 자기만의 플레이북 7건 세트 초안을 만든다. 6대 마지노선으로 자기 점검. |
다섯 주가 한 문장으로 모인다 — "어떻게 하면 놀라운 데모를, 매일 쓰이고 돈이 되는 시스템으로 바꾸는가." 2주(문제 선택)는 헛수고를 안 하게, 3주(활성화)는 방치되지 않게, 5주(복제)는 한 번의 성공이 다음을 싸게 만들게 한다. FDE는 신기술이 아니라 규율(discipline)이라는 게 이 책의 진짜 교훈이다.
前置部署工程师.pdf(약 95페이지) — 단, 업데이트 기준은 챕터 마크다운