自动化收件箱管理,将邮件分为紧急、一般和垃圾,生成每日摘要,并为低优先级邮件起草回复。
收件箱 Trage Skill. 自动端口信息管理, 分类、 总结和起草回复, 以保持收件箱的清洁和可操作性.
功能概述
收件箱 Trage Skill. 自动端口信息管理, 分类、 总结和起草回复, 以保持收件箱的清洁和可操作性.是一项面向实际任务的技能,主要用于QQ快速启动.;Core Start.;
核心要点
- Core Features.;
- Message Categorration.;
- Messa.。
使用与执行
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。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。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。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;
结果检查与注意事项
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。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。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
收件箱分诊技能
通过自动对消息进行分类、摘要生成和回复草稿,实现消息管理自动化,助您保持收件箱整洁、任务可执行。
快速开始
# 安装该技能 npx clawhub install inbox-triage # 触发指令 "帮我分诊一下我的收件箱"
核心功能
1. 消息分类
消息被划分为以下三类:
- 紧急(Urgent):需立即处理(含截止时间、直接提问、突发事件等)
- 常规(Normal):重要但可延后处理(通知更新、新闻简报、日常事务等)
- 垃圾/噪音(Spam/Noise):可忽略或直接删除(促销信息、系统通知、无关内容等)
触发分类的条件包括:
- 包含时效性关键词(如 "ASAP"、"urgent"、"deadline")
- 含直接提问或明确行动请求
- 来自已知联系人且消息中带有时间约束
2. 每日摘要生成
汇总当日所有收到的消息,生成结构化摘要:
📧 每日收件箱摘要 — 2026年4月15日 🔴 紧急(2 条): - 会议提醒:今日下午 3 点团队同步会 - Sarah 的提问:请于今日下班前审批预算 🟡 常规(5 条): - 新闻简报:本周科技动态汇总 - 项目更新:里程碑目标已达成 - ... 🟢 垃圾/噪音(12 条): - 促销信息、系统通知、告警消息
3. 回复草稿生成
为常规与垃圾类消息自动生成回复草稿:
- 确认型回复:"感谢联系,我会尽快查阅并回复您。"
- 转介型回复:"此事超出我的职责范围,请联系 X 进一步处理。"
- 自动拒绝型回复:针对垃圾信息或未经请求的内容,提供礼貌性拒收表述
适用场景
✅ 收件箱/消息数量庞大、难以应对
✅ 需要高效梳理各类通知与告警
✅ 希望节省常规回复所需的时间
✅ 需要每日汇总关键事项
✅ 希望自动过滤垃圾信息
❌ 不适用于高风险通信场景(法律、医疗、金融建议等)
❌ 不适用于创意类工作(写作、编辑、头脑风暴等)
❌ 不适用于需即时人工响应的实时对话
工作原理
输入处理流程
- 采集(Collect):从已配置的消息源获取全部消息
- 分析(Analyze):解析消息正文、发件人、时间戳及上下文信息
- 分类(Categorize):应用优先级规则与分类逻辑进行判定
- 摘要(Summarize):生成整体摘要或重点告警摘要
- 草稿(Draft):为待审阅消息生成多种回复选项
配置说明
# 可选配置文件:~/.inbox-triage/config.yaml
sources:
- type: signal
enabled: true
- type: telegram
enabled: true
- type: discord
enabled: false
rules:
urgent_keywords:
- "urgent"
- "ASAP"
- "deadline"
- "important"
spam_keywords:
- "unsubscribe"
- "promotion"
- "offer"
auto_draft_for:
- "normal"
- "spam"
输出格式
JSON(机器可读)
{
"timestamp": "2026-04-15T12:00:00Z",
"digest": {
"urgent": [...],
"normal": [...],
"spam": [...]
},
"drafed_responses": [...]
}
Markdown(人类可读)
# 每日分诊报告 ## 🔴 紧急 - [ ] 事项 1 - [ ] 事项 2 ## 🟡 常规 - 事项 1 - 事项 2 ## 🟢 垃圾 - 已过滤 12 条
限制说明
- 准确性:分类结果基于概率模型,非 100% 准确
- 上下文理解:可能无法识别消息中细微的语义或背景信息
- 需人工审核:绝不允许未经人工确认即自动发送回复
- 平台支持范围:在纯文本通道(Signal、Telegram、Discord、电子邮件)中效果最佳
持续迭代
记录分类结果是否正确,用于后续模型优化:
# 记录校正日志 echo "CORRECT: urgent - meeting reminder" >> ~/.inbox-triage/corrections.log echo "INCORRECT: spam - actually important" >> ~/.inbox-triage/corrections.log
系统将随时间推移,从校正日志中持续学习改进。
集成示例
与 Cron Manager 集成
# 每日上午 8 点自动执行分诊,并输出 Markdown 摘要 0 8 * * * clawhub run inbox-triage --output daily-digest.md
与天气告警集成
# 仅当天气晴好时才发送摘要 if [ "$(weather is-clear)" = "true" ]; then clawhub run inbox-triage --send-summary fi
与文件整理工具集成
# 将 JSON 格式摘要保存为每日日志文件 clawhub run inbox-triage --format json | tee ~/logs/daily-triage-$(date +%Y-%m-%d).json
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