智能邮件分类与自动回复

## 技能概述

智能邮件分类与自动回复是一项利用自然语言处理（NLP）技术，对收件箱中的邮件进行意图识别并自动生成符合用户写作风格的回复的功能。该技能可以帮助用户快速筛选重要邮件、减少手动回复时间，同时保持沟通的专业性和个性化。

## 适用场景

- **客户支持**：对常见问题进行自动分类并提供标准回复模板。
- **内部协作**：快速区分项目进度、会议邀请、请假申请等不同类型的邮件。
- **销售跟进**：根据潜在客户的询问意向，生成针对性的回复草稿。
- **个人事务管理**：对账单、通知、社交邮件等进行分层管理。

## 使用步骤

### 1. 收集邮件数据
在调用技能前，需要将待处理的邮件数据（如发件人、主题、正文、附件信息）以结构化 JSON 形式提交。示例：
```json
{
  "from": "user@example.com",
  "subject": "项目进度询问",
  "body": "您好，想了解当前项目的进展情况，谢谢。",
  "timestamp": "2026-01-25T10:30:00Z"
}
```

### 2. 调用分类模型
使用 `POST /api/email/classify` 接口，传入上述邮件数据。模型会返回意图标签（intent）和置信度（confidence）。常见意图包括：
- `inquiry`（询问）
- `request`（请求）
- `complaint`（投诉）
- `meeting`（会议邀请）
- `other`（其他）

### 3. 生成回复草稿
依据返回的意图标签，调用 `POST /api/email/draft_reply` 接口，传入以下参数：
- `original_email`：原始邮件结构
- `intent`：识别得到的意图
- `tone`：用户希望的写作语气（如正式、友好、简洁）
- `language`：回复语言（默认跟随原始邮件语言）

系统将生成一段符合用户语气、针对该意图的回复草稿。

### 4. 审核并发送
生成的草稿会自动放入草稿箱，用户可在邮件客户端中审阅、编辑后点击发送。若草稿内容涉及敏感信息或关键决策，建议人工复核后再发送。

## 关键参数说明

| 参数 | 类型 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|------|
| `from` | string | 发件人邮箱地址 | `"user@example.com"` |
| `subject` | string | 邮件主题 | `"项目进度询问"` |
| `body` | string | 邮件正文 | `"您好，想了解当前项目的进展情况..."` |
| `intent` | string | 分类得到的意图标签 | `"inquiry"` |
| `tone` | string | 期望的语气风格 | `"professional"` |
| `language` | string | 回复语言 | `"zh-CN"` |

## 示例对话

**用户**：请帮我处理以下邮件的分类并生成回复。

**助手**：
1. 分类结果：`inquiry`（置信度 96%）
2. 回复草稿：
   > 您好，感谢您的来信。
   >
   > 目前项目已进入测试阶段，预计将在下周五完成初步验收。后续我们会向您发送详细进度报告。如有其他疑问，欢迎随时联系。
   >
   > 此致
   > 敬礼

**用户**：满意，直接发送。

## 注意事项

1. **隐私保护**：在提交邮件数据前，请确认已获得发件人的合法授权，避免泄露敏感信息。
2. **审核重要邮件**：涉及财务、法律或人事实宜的邮件，系统仅提供草稿，需人工确认无误后再发送。
3. **多语言支持**：如果邮件为英双语混合，系统默认使用邮件主体语言生成回复；如需切换语言，可在 `language` 参数中指定。
4. **格式兼容**：系统能够处理普通文本、HTML 格式的邮件内容；附件信息仅用于上下文，不自动解析附件内容。
5. **错误处理**：若模型返回低置信度（<70%）或无法识别的意图，系统会返回 `unknown` 并提示用户手动分类。
6. **配额限制**：每个账户每日可调用分类接口 1,000 次，回复生成接口 500 次；如需提升配额，请联系管理员。

## 最佳实践

- **保持语气一致**：在首次使用时设置默认 `tone`，后续调用可复用，减少风格波动。
- **定期训练**：企业可根据内部邮件样本对模型进行微调，提高意图识别准确率。
- **日志审计**：每次 API 调用均会生成日志，建议开启审计功能以便追踪邮件处理记录。
- **异常监控**：若发现分类错误率上升，及时检查模型版本或重新标注训练数据。

## 错误码说明

| 错误码 | 含义 | 处理建议 |
|--------|------|----------|
| `E1001` | 请求体格式错误 | 检查 JSON 结构，确保必填字段完整 |
| `E1002` | 认证失败 | 重新获取 API 密钥并确认权限 |
| `E2001` | 分类模型不可用 | 稍后重试或切换至备用模型 |
| `E2002` | 生成模型异常 | 若多次失败，提交工单获取技术支持 |

通过上述步骤与注意事项，您可以快速实现邮件的智能分类与个性化回复，显著提升日常邮件处理效率。