邮件自动归类提取要点，行政销售照这套流程就能跑通

一句话结论

固定格式的邮件可以靠一段结构化提示词加一个自动触发条件，在收件后自动归类并把要点写进表格，不用人读。

这篇解决什么问题

行政每天要处理一批格式差不多的邮件，比如报销申请、请假单、供应商报价；销售手里则是询价、订单变更、对账通知。这些邮件结构相似，但分散在不同时间进来，一封封看很碎。

适用：邮件格式相对固定、字段位置可预期的场景。不适用：正文全是自由发挥的长篇沟通，或者一封邮件里混了好几件不相关的事。

开始前要准备什么

• 一个邮箱账号，且支持自动转发或规则筛选。多数个人邮箱免费版就够，企业邮也基本自带
• 一个能接收并处理邮件的自动化工具。低代码平台通常有免费额度，跑几十封邮件用不完
• 能建表的地方，在线表格即可，用来存提取结果
• 一段真实邮件样本。挑 3~5 封同类邮件，化名处理，先别看它们长得像，细节差异往往就在这里
• 预计耗时：第一次配置通常 30 分钟到 1 小时以内，跑顺之后维护基本不占时间

具体怎么做

第 1 步 · 把同类邮件收进一个入口

别一上来就搞全量。先挑一类邮件，比如”供应商报价”，在邮箱里建规则，让这类邮件自动带上标签或转发到一个专门的收件地址。

在邮箱设置里新建筛选规则，条件设为：发件人域名包含 supplier 或主题包含”报价”。动作选择”添加标签：报价”，并转发到专门的接收地址。不要勾选删除原邮件。

预期产出：一个干净的邮件入口，你打开这个标签，看到的全是同一类邮件，其他干扰都过滤掉了。

第 2 步 · 让工具在收到邮件时触发

低代码平台一般都有”邮件触发”这类节点。连上刚才那个收件地址，主题、发件人、正文、附件都能拿到。

新建流程，触发条件选”收到新邮件”。收件地址填上一步的专用地址。触发后先做一步格式处理：把邮件正文转成纯文本，去掉签名档里重复的图片和表格边框代码。

预期产出：流程能被一封测试邮件触发，你点开运行记录，能看到正文内容被完整抓取进来。

第 3 步 · 写提示词，让模型只做字段提取

这一步最容易翻车。很多人写”帮我总结这封邮件”，结果模型自由发挥，字段忽有忽无。要给它一张固定的表，让它填空。

你是邮件信息提取器。请从下面这封邮件中提取信息，严格按 JSON 输出，不要输出任何解释文字。
字段定义：
– 公司名称：发件方公司全称，没有就填”未提及”
– 联系人：写信人姓名，没有就填”未提及”
– 涉及金额：只填数字和币种，没有就填”未提及”
– 关键日期：邮件里提到的交付日、有效期等，多个用顿号隔开
– 事项类型：只能从”报价、询价、订单变更、对账、其他”里选一个
– 一句话要点：20 字以内，说明这封邮件想让你做什么
– 是否需要回复：是或否
邮件正文：
{{邮件正文}}
发件人：{{发件人}}
主题：{{主题}}
如果正文信息不全，对应字段填”未提及”，不要猜测。

预期产出：一段结构规整的 JSON，每个字段都在，缺信息的地方明确写了”未提及”，你能一眼看出哪些邮件需要人工补。

第 4 步 · 接上表格，把结果写进去

把上一步输出的字段映射到在线表格的列。这一步在低代码平台里就是拖几下，把 JSON 里的键对应到表格列名。

流程最后一环：新增表格记录。列名依次设置为：接收时间、发件人、公司名称、联系人、涉及金额、关键日期、事项类型、一句话要点、是否需要回复、原始邮件链接。把模型输出的字段一一对应填进去，原始邮件链接用邮件的永久链接变量。

预期产出：每来一封新邮件，表格自动多一行，字段是拆开的，能直接排序和筛选。

第 5 步 · 加一条回复分支

有些邮件必须回，有些只是通知。让流程判断”是否需要回复”这个字段，为”是”的时候单独标记出来。

在写入表格之后加一个条件分支：如果”是否需要回复”等于”是”，则在这一行的”待办”列写入”待跟进”，并给这条记录加一个醒目标记色；如果不等于”是”，跳过，不做任何动作。

预期产出：表格里需要你动手的邮件被单独挑出来，不用的自动沉底，早上一眼扫过去就知道先处理哪几封。

第 6 步 · 用旧邮件回测一遍

别急着让它接新邮件。先把过去攒的 10 到 20 封同类邮件批量喂进去，看哪些字段抽错了。

把历史邮件导出为文件，逐条送入流程的测试入口，观察输出。重点看”涉及金额”和”关键日期”两类字段：如果出现明显不对的值，回到第 3 步，在提示词里补一条反例说明，比如”金额只取明确写出的数字，不要把电话或编号当成金额”。

预期产出：一份回测清单，你知道这套流程在自己邮件上的真实准确度大概在哪，也能看出哪几个字段需要人工复核。

实测记录

我在实操中发现，头两版提示词输出都不稳定，问题不在模型，在于我没把字段定义写死。后来把每个字段的取值范围、缺失时填什么，一条条列清楚，输出立刻就稳了。

最容易错的 3 个地方

1. 让模型自由总结而不是填空。纠正办法是把字段表写进提示词，并要求缺失时输出”未提及”，而不是省略。
2. 没有先做正文清洗。签名图、免责声明里的文字会被当成正文，污染金额和日期字段。转纯文本这一步别省。
3. 直接上线不回测。判断逻辑看着对，跑在真实邮件上才发现边界情况一堆。拿历史邮件回测一轮，比事后改流程省事得多。

可复用的东西

全文真正能带走的就三样：一张字段定义表、一段要求 JSON 输出的提取提示词、一条”是否需要回复”的分支判断。把这三块存成一个模板，下次换一类邮件，只改字段定义就行，触发和写表的部分原样复用。

同类事情只要格式固定，思路都通用。真正花时间的从来不是工具，是你有没有把”我要拿到什么”想清楚。

你手上哪类邮件最想先自动化？可以先从量最大、格式最死的那一种试。

如果你也经常要做这件事，欢迎在评论区说说你的卡点和做法；也可以留言告诉我，你想看哪个岗位的哪件活怎么用 AI 拆。

admin 普通

收藏 海报 链接