应部署OpenClaw+QwQ-32B本地邮件分析系统，通过IMAP安全接入、语义规则分类、AI动态评分及微信远程重分类五步实现客户邮件智能分级处理。
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如果您收到大量客户邮件，但无法快速识别重要信息或区分处理优先级，则可能是由于缺乏基于语义理解的智能分类机制。以下是解决此问题的步骤：
一、启用OpenClaw+QwQ-32B本地邮件分析环境
该方法通过在本地部署具备强语义理解能力的大模型，实现对邮件正文、主题、发件人上下文的深度解析，避免将敏感客户信息上传至云端，同时支持自定义优先级判定逻辑。
1、访问openclaw.ai官网，执行一键安装命令：curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
2、运行插件安装指令：openclaw plugins install email-processor
3、下载并配置QwQ-32B模型，编辑~/.openclaw/config.json，填入本地Ollama服务地址与模型ID："qwen:32b"
4、重启网关使配置生效：openclaw gateway restart
二、配置IMAP连接与客户邮箱凭证
该步骤确保QClaw能安全接入您的客户邮箱收件箱，所有认证凭据仅存储于本地环境变量中，不参与任何网络传输或日志记录。
1、打开终端，进入QClaw工作区路径：cd ~/.openclaw/workspace
2、编辑TOOLS.md文件，添加以下四行环境变量（以QQ邮箱为例）：export EMAIL_IMAP_SERVER=imap.qq.com
3、填写对应账户信息：export EMAIL_USERNAME=yourname@qq.com
4、使用应用专用密码而非登录密码：export EMAIL_PASSWORD=your_app_specific_password
5、指定监控文件夹为收件箱：export EMAIL_FOLDER=INBOX
三、定义客户邮件分类规则模板
该方法利用自然语言描述构建多维度匹配条件，支持关键词、发件人域名、邮件长度、是否含附件、是否含紧急词汇（如“加急”“今日反馈”）等组合判断，每条规则可绑定独立目标文件夹与标签颜色。
1、在QClaw主界面进入“邮件规则”设置页，点击“新增智能规则”
在编辑图像时使用，适用于阿里云模型工作室的 Qwen 图像编辑模型（qwen-image-edit、qwen-image-edit-plus、qwen-image-edit-max、qwen-image-2.0 等）。
2、在条件栏输入：发件人包含@vipclient.com 或 主题含【重要】或 正文含“需今日确认”
3、在动作栏选择：移动至“高优先级客户”文件夹，并标记为红色星标
4、另建一条规则，条件为：发件人域名在白名单列表且附件数量≥2
5、对应动作为：归档至“合同评审”文件夹，并触发微信提醒
四、设置动态优先级评分模型
该方法引入QwQ-32B模型对每封新邮件生成0–100分的综合优先级得分，评分维度包括客户等级、时效敏感度、业务类型、历史交互频次，结果直接写入邮件元数据供后续排序调用。
1、在规则引擎中启用“AI评分模式”，选择已配置的QwQ-32B模型实例
2、上传客户等级映射表（CSV格式），列名包含domain, level (1–5), weight
3、设定时效衰减函数：若邮件创建时间距今超过24小时，自动扣减15分
4、启用实时排序开关，使收件箱按AI评分降序排列，顶部始终显示当前最高分邮件
五、微信端远程触发批量重分类
该方法适用于出差或会议间隙临时发现分类偏差，无需打开电脑客户端，仅通过微信发送结构化指令即可启动全量邮件再评估流程，所有运算仍在本地完成。
1、在微信中向QClaw服务号发送指令：重分类过去7天客户邮件，依据最新VIP名单和加急词库
2、系统返回确认消息：已加载23个VIP域名、87个加急关键词，开始扫描1246封邮件
3、进度达50%时微信推送中间报告：已识别出42封应升为高优邮件，其中17封来自tech-partner.cn
4、完成后自动整理各优先级文件夹，并同步更新Outlook本地客户端视图
