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利用本地Ollama大语言模型进行AI分类的IMAP邮件扫描与分级功能。扫描未读邮件,将其归类为紧急、需回复、参考信息等。

电子邮件 Trage. 扫描您的 IMAP 收件箱, 将电子邮件分类为优先类, 并显示需要注意的类

功能概述

电子邮件 Trage. 扫描您的 IMAP 收件箱, 将电子邮件分类为优先类, 并显示需要注意的类是一项面向实际任务的技能,主要用于使用本地 LLM( Ollama) 进行智能分类, 并基于规则。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

邮件分类(Email Triage)

扫描您的 IMAP 收件箱,将邮件按优先级分类,并突出显示需要您关注的邮件。默认使用本地大语言模型(Ollama)进行智能分类;当 Ollama 不可用时,自动回退至基于规则的启发式分类器。

前提条件

  • Python 3.10+
  • 支持 IMAP 访问的邮箱账户(如 Gmail、Fastmail、自托管邮箱等)
  • Ollama (可选) — 用于 AI 驱动的分类。若未安装 Ollama,脚本将启用基于关键词的启发式分类器,该方式对常见模式仍具备良好效果。

分类类别

图标 类别 说明
🔴 urgent 服务中断、安全告警、法律事务、支付失败、时效性极强的事项
🟡 needs-response 商业咨询、问题询问、需回复的待办事项
🔵 informational 收据、确认邮件、新闻简报、自动化通知
⚫ spam 营销推广、促销信息、未经请求的垃圾邮件

配置方式

所有配置均通过环境变量完成:

变量 是否必需 默认值 说明
IMAP_HOST ✅ — IMAP 服务器主机名
IMAP_PORT — 993 IMAP 端口(SSL)
IMAP_USER ✅ — IMAP 用户名 / 邮箱地址
IMAP_PASS ✅ — IMAP 密码或应用专用密码
EMAIL_TRIAGE_STATE — ./data/email-triage.json JSON 状态文件路径
OLLAMA_URL — http://127.0.0.1:11434 Ollama API 接口地址
OLLAMA_MODEL — qwen2.5:7b 用于分类任务的 Ollama 模型

写入的目录

  • EMAIL_TRIAGE_STATE(默认:./data/email-triage.json)— 持久化状态文件,记录已分类邮件及其“是否已突出显示”状态

命令列表

# 扫描收件箱并分类新收到的未读邮件
python3 scripts/email/email-triage.py scan

# 启用详细输出模式(显示每封邮件的分类结果)
python3 scripts/email/email-triage.py scan --verbose

# 试运行:执行扫描与分类,但不保存状态
python3 scripts/email/email-triage.py scan --dry-run

# 显示尚未被突出显示的重要邮件(urgent + needs-response)
python3 scripts/email/email-triage.py report

# 同上,但以 JSON 格式输出(适用于程序化调用)
python3 scripts/email/email-triage.py report --json

# 将已报告的邮件标记为“已突出显示”,使其不再出现在后续报告中
python3 scripts/email/email-triage.py mark-surfaced

# 显示分类统计信息
python3 scripts/email/email-triage.py stats

工作原理

  1. 连接 IMAP:通过 SSL 连接 IMAP 服务器,获取最多 20 封未读邮件。
  2. 去重处理:依据邮件 Message-ID 去重;若不可用,则使用“主题 + 发件人”的哈希值作为备选标识符,确保每封邮件仅被分类一次。
  3. 邮件分类:优先调用 Ollama 进行语义理解分类;若 Ollama 不可用,则自动切换至关键词启发式分类器。
  4. 状态存储:将每封邮件的分类结果、判定依据及“是否已突出显示”状态持久化保存至本地 JSON 文件。
  5. report:仅列出尚未被突出显示的 urgent 和 needs-response 类邮件,并按优先级排序。
  6. mark-surfaced:将已在报告中列出的邮件标记为“已突出显示”,避免其重复出现在后续报告中。
  7. 自动清理:状态文件最多保留最近 200 条记录,防止无限增长。

集成建议

  • 心跳 / 定时任务(cron):周期性执行 scan,随后调用 report --json 检查是否存在需处理的邮件。
  • 智能体工作流(Agent workflow):典型流程为 scan → report --json → 根据结果执行操作 → mark-surfaced。
  • 不使用 Ollama 的场景:启发式分类器已能良好识别常见模式(如自动化通知、营销邮件、“urgent”“ASAP”等关键词),Ollama 主要提升对语义模糊邮件的判断精度。
  • 应用专用密码(App passwords):若您所用邮箱服务商启用了双重验证(2FA),请为其生成专用的 IMAP 应用密码。
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