Zaprojektuj skrypt do analizowania przychodzących listów. Zwróć JSON {"scenario_name":"...","trigger":"...","ai_step":"...","steps":["..."],"action":"..."}. trigger — wydarzenie z literą; ai_step - co robi sztuczna inteligencja (określ typ + wyciągnij pola + oceń pilność/ton); steps - routing według typu, koniecznie z odgałęzieniem na niezrozumiałe litery, które trafiają do osoby; action - final (folder/zadanie/wersja robocza). NIE wysyłaj automatycznych odpowiedzi bezpośrednio do klientów.
Analizowanie skrzynek odbiorczych to klasyka automatyzacji, ponieważ listy docierają strumieniem i przebiegają według podobnego schematu. Schemat: wyzwalacz - nowy list dotarł do żądanej skrzynki pocztowej; Krok AI – przeczytaj i określ typ (pytanie, wniosek, faktura, spam) i jednocześnie wyciągnij kluczowe pola; kroki - według typu zdecyduj, gdzie go skierować; akcja - umieść ją w wybranym folderze, utwórz zadanie lub przygotuj wersję roboczą. Mechanika polega na tym, że sztuczna inteligencja zamienia chaotyczny tekst w zgrabną tabelę z polami, a wtedy działa prosta logika „jeśli typ = aplikacja, to…”. Dźwignia: nie pozwól, aby automatyzacja od razu wysyłała odpowiedzi do klientów - pozwól im najpierw przygotować wersję roboczą, a Ty je wyślij. Insider: poproś sztuczną inteligencję, aby również oceniła ton i pilność listu („wściekły klient”, „w ogniu”) i podniosła takie listy do góry – spowoduje to pożar, zanim wybuchną. Drugi trik: utwórz kategorię „niejasne” i skieruj ją do osoby, zamiast zgadywać. Typowy błąd: ustawienie automatycznej odpowiedzi na wszystkie listy z rzędu - wtedy bot chętnie odpowiada zarówno spamerom, jak i współpracownikom, powodując hałas i zamieszanie.
Odblokuj dostęp, aby przesyłać rozwiązania do natychmiastowej oceny AI.