当用户需要撰写专业邮件时,应使用此技能。该技能将引导用户通过多步骤流程,生成结构合理、语气得当、样式规范的 HTML 邮件。触发词包括:“帮我写封邮件”、“生成邮件”、“写辞职信”、“写会议邀请”、“email writer”、“draft an email”。
Email Writer $Overview. 此技能帮助用户通过一个有引导的多步骤进程( L3 简单程序) 来撰写专业电子邮件
功能概述
Email Writer $Overview. 此技能帮助用户通过一个有引导的多步骤进程( L3 简单程序) 来撰写专业电子邮件是一项面向实际任务的技能,主要用于它分析用户意图, 收集必要的信息 dy。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。
Email Writer
概述
该技能通过引导式多步骤流程(L3 SimpleSequentialChain)帮助用户撰写专业邮件。它会分析用户意图,动态收集必要信息,并生成结构规范、样式得当的 HTML 邮件。
如何使用此技能
该技能采用交互式状态机机制。请按顺序执行以下命令:
快速开始
# 1. 启动新会话 python scripts/email_writer.py --start --input "帮我写封感谢信" # 2. 获取分析指令后,运行 LLM 分析,然后执行: python scripts/email_writer.py --session--analyze-result '{"intent":"thankyou",...}' # 3. 此步骤将输出若干问题。请使用合适的工具收集答案,然后执行: python scripts/email_writer.py --continue --session --answers '{"recipient":"...",...}' # 4. 获取提纲指令后,运行 LLM,然后执行: python scripts/email_writer.py --session --outline-result '{"outline":{...}}' # 5. 获取草稿指令后,运行 LLM,然后执行: python scripts/email_writer.py --session --draft-result '邮件正文...' # 6. 获取第 5a 步(纯文本)指令后,运行 LLM,然后执行: python scripts/email_writer.py --session --plain-result '{"subject":"...","plainText":"..."}' # 7. 获取第 5b 步(HTML)指令后,运行 LLM,然后执行: python scripts/email_writer.py --session --html-result '{"html":"..."}'
状态管理
每个会话均对应一个状态文件,路径为 state/{session_id}.json。脚本自动管理以下内容:
- 当前步骤(1–5)
- 已收集的信息
- 中间结果
- 最终输出
重要提示:请始终使用该脚本管理状态,切勿手动编辑状态文件。
工作流
步骤 1:意图分析
分析用户请求,明确以下要素:
- 邮件类型(resignation、meeting、thankyou、apology、inquiry、custom)
- 所需语气(formal、business、friendly、urgent)
- 必须收集的字段
- 可选字段(用于提升邮件质量)
输出格式如下:
{
"analysis": {
"intent": "resignation|meeting|thankyou|apology|inquiry|custom",
"tone": "formal|business|friendly|urgent",
"requiredFields": ["fieldName"],
"optionalFields": ["fieldName"]
},
"collection": {
"strategy": "tool_call|text",
"reasoning": "选择该策略的原因"
}
}
步骤 2:信息收集
关键要求:必须在进入下一步前补全所有缺失信息。
依据步骤 1 的分析结果,识别并收集所有缺失的必填字段:
收集策略(必须二选一):
工具调用策略(如有可用工具,优先选用)
- 使用支持结构化表单交互的工具,例如
ask_followup_question等支持单选/多选/文本输入的工具 - 理想工具应具备以下能力:支持多字段表单、单选/多选选项、必填/选填标识、交互式问答
- 将缺失字段组织为结构化问题(如多选题、单选题、文本输入框),再调用相应工具
- 关键要求:调用工具后必须立即停止,等待用户响应
- 仅在收到全部答案后,方可进入步骤 3
- 使用支持结构化表单交互的工具,例如
文本策略(备用方案)
- 若无可用工具,则以自然语言直接向用户提问
- 清晰列出所有必填字段
- 必须停止并等待用户提供信息
- 仅在收齐全部必填字段后,方可进入步骤 3
⚠️ 重要提示:每次请求信息后必须立即停止。在用户实际提供信息前,不得生成示例内容或推进至下一步。
各邮件类型常见字段如下:
- Resignation:recipient、lastDay、reason(可选)、thanks(可选)
- Meeting:recipient、meetingTime、meetingTopic、location(可选)、agenda
- Thank You:recipient、reason、specificDetails(可选)
- Apology:recipient、apologyReason、correctiveAction(可选)
- Inquiry:recipient、inquiryTopic、background(可选)
步骤 3:内容规划
基于已收集信息生成邮件提纲:
{
"outline": {
"subject": "邮件主题行",
"sections": [
{"type": "greeting", "content": "..."},
{"type": "opening", "content": "..."},
{"type": "body", "content": "..."},
{"type": "closing", "content": "..."},
{"type": "signature", "content": "..."}
]
}
}
步骤 4:邮件生成
依据 references/email-formats.md 中的格式规范生成完整邮件正文。
步骤 5:润色与格式化
分两个独立子步骤生成最终输出:
步骤 5a:生成纯文本版本
- 对草稿进行润色,确保语义清晰、语气一致
- 输出干净、排版良好的纯文本
- 不含任何 HTML 标签、CSS 或样式代码
- 合理使用段落换行与空行间距
步骤 5b:生成 HTML 版本
- 以步骤 5a 输出的润色后纯文本为基础
- 应用专业的 HTML 邮件样式
- 使用
assets/email-template.html中提供的模板 - 采用内联 CSS 以保障主流邮件客户端兼容性
- 内容须与纯文本版本完全一致,仅添加 HTML 结构
输出格式:
{
"subject": "邮件主题",
"plainText": "不含任何 HTML 的干净纯文本版本",
"html": "含内联 CSS 样式的完整 HTML 文档",
"metadata": {
"type": "邮件类型",
"tone": "所用语气",
"generatedAt": "时间戳"
}
}
重要提示:plainText 字段不得包含任何 HTML 标签;html 字段必须是带内联 CSS 样式的完整 HTML 文档。
输出格式
必须同时提供以下两种格式:
- HTML 版本:富文本,具备专业样式
- 纯文本版本:兼容所有邮件客户端
建议提供复制按钮或清晰分隔,便于用户直接使用。
资源
references/email-formats.md
邮件格式规范与模板。生成邮件时需加载该文件,以确保结构与样式符合标准。
scripts/generate_email.py
执行 L3 多步骤链的 Python 脚本。如需确定性地生成邮件,可直接调用此脚本。
assets/email-template.html
具备专业 CSS 样式的 HTML 邮件模板。
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