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## 功能概述

- **自动解析**：从邮件标题、正文、发件人、收件时间等字段中抽取关键信息。
- **意图分类**：基于轻量级意图识别模型（BERT‑based）对邮件进行多标签分类，如「重要」「普通」「垃圾」「待办」「请求」「投诉」等。
- **语气生成**：根据用户预设的称呼、结束语、签名等写作风格，结合邮件意图，生成符合个人口吻的回复草稿。
- **多语言支持**：支持中、英、日等多语言邮件的语义分析，用户可指定回复语言。

## 适用场景

- 日常工作中需要对大量邮件进行快速筛选和批量化回复的用户。
- 需要保持统一沟通风格但缺乏时间撰写每封回复的业务人员。
- 将邮件分类结果对接任务管理或归档系统，实现自动化工作流。

## 调用步骤

1. **输入邮件数据**
   通过 API 传入邮件的原始内容（可使用 MIME 格式或结构化 JSON）。示例：

```json
{
  "subject": "项目进度汇报",
  "from": "zhangsan@example.com",
  "to": "lisi@example.com",
  "date": "2026-01-25T09:30:00+08:00",
  "body": "李四，你好！..."
}
```

2. **解析与预处理**
   系统自动去除 HTML 标记、统一编码，并提取关键字段。若邮件包含附件信息，仅记录附件名称和大小，暂不处理附件内容。

3. **意图分类**
   使用意图识别模型对邮件进行多标签分类，输出示例：

```json
{
  "intent": ["urgent", "request", "project"]
}
```

4. **生成回复草稿**
   根据用户配置的写作风格（称呼方式、结束语、签名）以及邮件意图，调用大语言模型生成回复。系统会：
   - 选取合适的语气（如正式、友好、简洁）；
   - 自动插入必要的礼貌用语；
   - 在正文中引用原邮件关键句，保证上下文连贯。

5. **输出结果**
   返回结构化的回复内容，支持 Markdown、纯文本或 HTML 格式。用户可在界面上编辑后再发送。

```json
{
  "reply": "张总，您好！感谢您提供的项目进度汇报。..."
}
```

6. **后续操作（可选）**
   - **保存草稿**：将回复保存至草稿箱，待确认后发送。
   - **自动分类归档**：根据邮件意图将原始邮件和回复关联后写入任务系统。
   - **标记已处理**：在邮件列表中标记状态，便于后续审计。

## 示例代码（Python）

```python
import requests

def classify_and_reply(email_json, user_profile):
    url = "https://api.example.com/email/assistant"
    payload = {
        "email": email_json,
        "style": {
            "greeting": "您好",
            "closing": "祝好",
            "signature": "张三"
        },
        "language": "zh-CN"
    }
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    return response.json()
```

## 注意事项

- **隐私合规**：在上传邮件数据前，请确保已获得发件人和收件人的同意，并遵守当地的数据保护法规。系统不会将邮件内容用于模型训练。
- **邮件发送**：本技能仅生成回复草稿，实际发送仍需用户在邮件客户端手动确认或通过授权的邮件发送 API 完成，以防止误发。
- **语气校准**：首次使用时建议提供 3–5 封已有人工回复的邮件样本，系统会微调语气模型，以更贴合个人风格。
- **多语言支持**：若邮件正文涉及非中文语言，请提前在请求中指定 `language` 字段，否则系统默认使用中文生成回复。
- **错误处理**：若邮件内容无法解析（如加密或损坏），API 会返回错误码 `E001`，用户需手动检查原始邮件。

## 常见问题

- **问**：是否可以一次处理多个邮件？  
  **答**：支持批量模式，可在一次请求中传入最多 20 条邮件 JSON 数组，系统会顺序返回对应的意图与回复。

- **问**：生成的回复是否会保留原文的专有名词？  
  **答**：系统具备实体识别能力，会自动保留并正确拼写原文中的公司名、产品名、日期等关键实体。

- **问**：如果邮件被误判为垃圾邮件怎么办？  
  **答**：可以在分类结果中加入 `spam` 标签，用户自行决定是否将邮件标记为「垃圾」或「误判」后重新分类。

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以上即为「邮件意图分类与自动回复」技能的使用说明，帮助您在保持个人沟通风格的同时，高效管理收件箱。若有进一步需求，请随时联系技术支持。
邮件意图分类与自动回复助手

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