受信文字を解析するためのスクリプトを設計します。 JSON {"scenario_name":"...","trigger":"...","ai_step":"...","steps":["..."],"action":"..."} を返します。 trigger — 手紙付きのイベント。 ai_step - AI が行うこと (タイプを決定 + フィールドを抽出 + 緊急性/トーンを評価); steps - タイプ別のルーティング。必然的に、その人に送信される理解できない文字の分岐が必要になります。 action - 最終 (フォルダー/タスク/下書き)。自動応答を顧客に直接送信しないでください。
手紙はストリームで到着し、同様のパターンに従うため、受信箱の解析は自動化の古典です。スキーム: トリガー - 新しい手紙が目的のメールボックスに到着しました。 AI ステップ - タイプ (質問、申請書、請求書、スパム) を読み取って判断し、同時にキー フィールドを抽出します。ステップ - タイプによって、どこに送信するかを決定します。アクション - 目的のフォルダーに置き、タスクを作成するか、下書きを準備します。そのメカニズムは、AI が混沌としたテキストをフィールドを含むきちんとしたテーブルに変換し、「タイプ = アプリケーションの場合は...」という単純なロジックが機能するというものです。活用: 自動化によってクライアントに回答をすぐに送信させないでください。最初にクライアントに下書きを準備させてから、あなたがクライアントに送信します。インサイダー: AI に手紙の口調と緊急性 (「怒っているクライアント」、「炎上」) も評価して、そのような手紙を一番上に上げるように依頼します。これにより、燃え上がる前に炎上します。 2 番目のトリック: 「不明瞭」というカテゴリを作成し、推測するのではなく、それをその人に向けます。典型的な間違い: 連続してすべての文字に自動返信を設定すると、ボットはスパマーと同僚の両方に喜んで応答し、騒音と混乱が生じます。
アクセスのロックを解除して、AI による即時レビューのためにソリューションを送信します。