docs: add 6 FTE concept cards

- agent-as-graduate: onboarding metaphor and teaching threshold
- three-learning-carriers: memory/skill/workflow framework
- switching-cost-process-knowledge-as-moat: process knowledge as moat
- opc-why-fte-agents-matter-most: why OpenClaw bets on FTE
- fte-maturity-threshold: who can onboard an agent
- fte-product-landscape: OpenClaw vs Claude Code vs Hermes

.cards/fte-maturity-threshold.md

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+title: "FTE Maturity Threshold — Who Can Onboard an Agent"
+created: "2026-06-07"
+source: "openclaw-xiaomo"
+tags: [concept, decision]
+category: "product"
+links:
+  - agent-as-graduate
+  - vendor-vs-fte-who-defines-capability
+  - three-learning-carriers
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+FTE 型 agent 的成熟度，归根结底看一个问题：**谁能带教它？**
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+当前阶段（2026）：OpenClaw、Claude Code、Hermes 都是 FTE 型产品的雏形，三者都具备 memory/skill/workflow 三个载体。但它们的用户画像高度重叠——有较深技术能力的开发者。
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+这意味着 FTE agent 现在更像"只有技术 lead 才能带的毕业生"。要跨越鸿沟，需要降低带教门槛到**行业专家（不懂代码的人）也能带、也能教、也能调优**。
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+谁先把这个门槛降下来，谁就定义了 FTE agent 品类的分水岭。
+
+可能的降低路径：
+- **自然语言 skill 定义**（不需要写代码/YAML）
+- **可视化 workflow 编辑**（拖拽而非配置）
+- **Agent 主动学习**（从用户行为中推断偏好，而非等用户显式配置）
+- **带教过程本身被 agent 化**（用 agent 辅助用户定义 skill 和 workflow）