邮件智能分拣

技能简介

email-triage 是一款面向 IMAP 邮箱的自动化扫描与智能分类工具。通过连接本地 Ollama 大语言模型，对未读邮件进行四档优先级划分（紧急/需回复/信息类/垃圾），帮助用户快速定位待处理事项。无 LLM 时自动切换为关键词启发式规则，确保基础功能可用。

业务背景

邮件智能分拣帮助业务人员从海量收件箱中快速识别真正需要处理的事项。通过AI自动扫描未读邮件并划分四档优先级，减少人工筛选时间，避免紧急邮件被淹没在营销信息中，确保关键业务不被延误。

落地案例：某项目经理每日收到上百封邮件，手动筛选耗时且易遗漏。部署该工具后，系统自动将客户投诉标记为"紧急事件"、将待确认的会议邀请归入"需人工回复"、将系统通知放入"纯信息通知"，垃圾推广则自动过滤。即使未配置本地大模型，关键词规则仍能保障基础分类功能运行，最终输出JSON格式的待办清单供其按优先级处理。

能做什么

• 自动扫描 IMAP 收件箱中的未读邮件（每次最多20封）
• 智能分类：紧急事件、需人工回复、纯信息通知、营销垃圾
• 去重处理：基于 Message-ID 或主题+发件人哈希避免重复分类
• 状态持久化：本地 JSON 记录分类结果与已读标记
• 报告输出：筛选未处理的紧急与需回复邮件，支持 JSON 格式供下游调用
• 自动清理：保留最近200条记录防止数据膨胀

使用说明

安装准备

1. 确保系统已安装 Python 3.10 或更高版本
2. 可选安装 Ollama 并拉取模型（如 qwen2.5:7b）以启用 AI 分类
3. 获取邮箱 IMAP 访问凭证（若开启两步验证，需申请专用应用密码）

环境配置

通过环境变量完成配置：

IMAP_HOST=imap.example.com
IMAP_USER=your@email.com
IMAP_PASS=your_app_password
OLLAMA_URL=http://127.0.0.1:11434  # 可选
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b            # 可选

常用命令

# 扫描并分类新邮件
python3 scripts/email/email-triage.py scan

# 查看待处理的重要邮件
python3 scripts/email/email-triage.py report

# JSON 格式输出供程序调用
python3 scripts/email/email-triage.py report --json

# 标记已处理（避免重复提醒）
python3 scripts/email/email-triage.py mark-surfaced

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 邮箱密码以明文形式存储于环境变量，存在泄露风险，建议使用专用应用密码并限制服务器访问权限
• IMAP 连接依赖 SSL/TLS，请确认服务器证书有效，避免中间人攻击
• 本地 LLM 分类结果可能存在误判，关键业务邮件建议人工复核
• 状态文件默认存储于 ./data/email-triage.json，需确保目录有写入权限并定期备份
• 高频扫描可能触发邮箱服务商的速率限制，建议合理设置执行间隔

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/briancolinger/email-triage/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源技能仓库