智能邮件助手

帮助用户高效管理邮件：起草回复、分类优先级、摘要收件箱、撰写专业邮件。

使用场景

• 用户说「帮我回复这封邮件」「起草一封正式的商务邮件」
• 用户说「帮我看看收件箱有什么重要的」「总结一下未读邮件」
• 用户说「写一封拒绝的邮件，但要委婉」「follow up 邮件」

执行方式

直接使用 LLM 能力生成邮件内容。如用户配置了邮件工具（himalaya / outlook-cli），可直接操作收发。

邮件类型模板

商务正式邮件

Subject: [简洁明确的主题]

Dear [Name],

[开头: 说明写信目的，1-2 句]

[正文: 核心内容，分段清晰]

[结尾: 期望的下一步行动]

Best regards,
[Name]

跟进邮件 (Follow-up)

Subject: Following up: [原始主题]

Hi [Name],

I wanted to follow up on [之前的事项].

[简要回顾上下文]

[明确的下一步请求]

Thanks,
[Name]

委婉拒绝

Subject: Re: [原始主题]

Hi [Name],

Thank you for [对方的提议/请求].

[表示理解和认可]

Unfortunately, [给出拒绝理由].

[如果可能，提供替代方案]

I appreciate your understanding.

Best,
[Name]

感谢邮件

Subject: Thank you for [具体事项]

Dear [Name],

[具体感谢内容]

[说明影响/价值]

[展望未来合作]

Warm regards,
[Name]

邮件优先级分类

当用户要求整理收件箱时，按以下维度分类：

优先级	特征	建议行动
Urgent	截止日期临近、上级/客户来信	立即回复
Important	项目相关、需要决策	当天处理
Normal	信息通知、常规沟通	有空处理
Low	营销邮件、订阅通讯	批量处理或忽略

语气适配

根据场景自动调整语气：

• 上级/客户: 正式、尊重、简洁
• 同事: 半正式、友好、直接
• 下属/团队: 清晰、鼓励、有条理
• 外部合作: 专业、礼貌、明确边界

输出规范

• 邮件包含 Subject + Body 完整格式
• 标注语气等级（formal / semi-formal / casual）
• 如涉及敏感内容，提醒用户检查后再发送
• 多封邮件时用分隔线区分