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一条来自Kavak的三步转型路径：先围绕智能体重构系统，再放回真实客户环境用数据微调，最后将衡量标准从交易转向终身价值。另一条则展示了AI基础设施的简化——用Vercel Eve只需30分钟就能把模糊的代码评审判断固化成可重复规则，并保留人类最终审批权。
23:01Lenny's Newsletter（RSS）
本期Lenny's Newsletter展示了如何用Vercel Eve在30分钟内构建AI代码审查机器人。核心做法：用Codex会话，初始提示仅需几句话，如“构建一个GitHub机器人，等待检查通过，将PR评为低/中/高风险，自动批准低风险”。风险模型从六个维度评分：变更大小、爆炸半径、可逆性、数据与安全影响、运维影响、测试与CI完成情况。低于24分自动批准，高于64分转人工。关键不是具体数字，而是将模糊判断转为可重复系统。Eve处理连接器、刷新令牌、沙箱等基础设施，人类只需编写Markdown指令和技能。浏览器使用减少了配置负担，Codex处理大部分权限设置，人类只需点击保存和完成2FA。操作设计上，机器人不直接合并，而是发布灰色勾选并发送Slack消息，保留人类最终责任。
22:30a16z（YouTube）
Kavak 的 AI 负责人 Ali Masa 分享了将公司重塑为 AI 原生企业的三步法。第一，不要只给团队发 ChatGPT，而要围绕智能体重建公司：重构大部分 API 和系统，让智能体能够调用。第二，将智能体置于真实客户环境中，收集数据和反馈循环来微调模型，目标是构建超人类智能体，在转化率、客户终身价值等维度超越最佳人类员工。第三，改变公司衡量标准：从交易型（买卖数量）转向关系型，为数据库中 1000 万客户中的大多数分配专属智能体，以最大化终身价值。目前 Kavak 96% 的交互和 95% 的交易由智能体处理，每个客户实例化一个带独立虚拟机的智能体，记忆多年交互历史。公司还推出“绝地学院”项目，从 CEO 到技工全员培训，六周后即可上线生产级智能体。