タスクを自動(dòng)化する理由

皆さん、こんにちは?!アプリ開発者として、日常のタスクを自動(dòng)化するシンプルかつ強(qiáng)力なエージェントを作成する方法を共有できることを嬉しく思います。

?皆さんの多くと同じように、私も毎日膨大な數(shù)のメールを受け取ります。私の最善の努力にもかかわらず、とらえどころのないInbox Zeroを達(dá)成することは依然として課題です。注文確認(rèn)や発送の最新情報(bào)などのメールを整理するのは面倒で時(shí)間もかかります。

しかし、良いニュースがあります: 自動(dòng)化が窮地を救うことができます!

?私は AI を活用して電子メールの分類を自動(dòng)化する基本的なスクリプトを作成しました。あなたもそれが可能です。

この記事では、ニーズに合わせた獨(dú)自の自動(dòng)化エージェントを構(gòu)築するのに役立つ再利用可能なコード スニペットを共有します。 ?

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自動(dòng)化の美しさ

ノーコード プラットフォームを含め、プロセス全體を処理できるツールは無(wú)數(shù)にあります。ただし、私はタスクを モジュール化されたコード スニペット に分割することを好みます。なぜ？

1. 柔軟性: モジュール化されたコードは、変化する要件に簡(jiǎn)単に適応できます。
2. 再利用性: 一度書いたら永久に使用できます。
3. 保守性: 小さく獨(dú)立したコードの塊は、デバッグと改善が容易です。

段階的なアプローチを採(cǎi)用することで、手動(dòng)の手順を徐々に自動(dòng)化された手順に置き換えることができます。

???スクリプトのプロトタイピングに私がよく使うツールは Znote です。これは、ワークフローの追跡と強(qiáng)化に役立つライブ コーディングと AI を備えたノートブックです。試してみるか、お?dú)荬巳毪辘?IDE を使用してください。

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電子メール自動(dòng)化エージェントを構(gòu)築してみよう

目標(biāo)

新しいメールが屆いたら、次のことを行います:

1. メールを読んで、関連情報(bào)を抽出します。
2. LLM を使用 して、事前定義されたリストからカテゴリを決定します。
3. Gmail ラベルを作成します (まだ存在しない場(chǎng)合)。
4. メールのラベルを更新して、割り當(dāng)てられたカテゴリを反映します。

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はじめる

前提條件

ステップ 1: Gmail API を有効にする

1. Google Cloud Console に移動(dòng)し、Gmail API を有効にします。
2. デスクトップ アプリケーションの OAuth 資格情報(bào)を設(shè)定します。次の手順に従って、google-credentials.json ファイルをダウンロードし、プロジェクト ディレクトリに配置します。

ステップ 2: Ollama をインストールする

Ollama をダウンロードしてローカル LLM を?qū)g行します。インストールしたら、モデルをダウンロードします:

ollama pull mistral  

ステップ 3: 依存関係をインストールする

必要な Node.js ライブラリをインストールします:

ollama pull mistral  

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コードを書く

1. Google APIで認(rèn)証する

Gmail への OAuth 接続をセットアップします:

npm install -S @google-cloud/local-auth googleapis openai  

2. Gmail ラベルを作成する

この関數(shù)を使用してラベルを作成し、その ID を取得します。

// google-api.js
const fs = require("fs");
const path = require("path");
const { authenticate } = require("@google-cloud/local-auth");
const { google } = require("googleapis");

class GoogleAPI {
  constructor(credentialFilename) {
    this.TOKEN_PATH = path.join(__dirname, `token-${credentialFilename}`);
    this.CREDENTIALS_PATH = path.join(__dirname, credentialFilename);
    this.SCOPES = [
      "https://mail.google.com/",
      "https://www.googleapis.com/auth/gmail.modify",
    ];
  }

  async authorize() {
    const loadSavedCredentials = () => {
      try {
        const content = fs.readFileSync(this.TOKEN_PATH);
        return google.auth.fromJSON(JSON.parse(content));
      } catch {
        return null;
      }
    };

    const saveCredentials = (client) => {
      const keys = JSON.parse(fs.readFileSync(this.CREDENTIALS_PATH));
      fs.writeFileSync(
        this.TOKEN_PATH,
        JSON.stringify({
          type: "authorized_user",
          client_id: keys.installed.client_id,
          client_secret: keys.installed.client_secret,
          refresh_token: client.credentials.refresh_token,
        })
      );
    };

    let client = await loadSavedCredentials();
    if (!client) {
      client = await authenticate({
        scopes: this.SCOPES,
        keyfilePath: this.CREDENTIALS_PATH,
      });
      if (client.credentials) saveCredentials(client);
    }
    return client;
  }
}

module.exports = GoogleAPI;

3. メールを読む

メッセージ API から詳細(xì)を抽出します:

async function createAndGetLabels(labelsToCreate) {
  const google = await getGoogleClient();
  const gmail = google.gmail({ version: "v1" });

  const existingLabels = (await gmail.users.labels.list({ userId: "me" })).data.labels || [];

  const labelsMap = new Map();
  for (const label of labelsToCreate) {
    const existing = existingLabels.find((l) => l.name === label);
    if (existing) {
      labelsMap.set(label, existing.id);
    } else {
      const res = await gmail.users.labels.create({
        userId: "me",
        requestBody: { name: label },
      });
      labelsMap.set(label, res.data.id);
    }
  }
  return labelsMap;
}

4. 関連情報(bào)を復(fù)號(hào)化する

メールから意味のある詳細(xì)を抽出します:

async function readEmails(gmail, maxResults = 10) {
  const res = await gmail.users.messages.list({ userId: "me", labelIds: ["INBOX"], maxResults });
  return Promise.all(
    res.data.messages.map(async ({ id }) => {
      const email = await gmail.users.messages.get({ userId: "me", id });
      return email.data;
    })
  );
}

5. 分類に LLM を使用する

Ollama または OpenAI を統(tǒng)合してメールを分類します:

function extractMailInfos(mail) {
  // Define the headers to extract
  const relevantHeaders = ["Date", "Subject"];

  // Extract and structure the relevant headers
  const headers = mail.payload.headers
    .filter(header => relevantHeaders.includes(header.name))
    .reduce((accumulator, header) => {
      accumulator[header.name] = header.value;
      return accumulator;
    }, {});

  // Add the unique mail ID directly to the headers object
  headers.id = mail.id;

  return headers;
}

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すべてをまとめる

すべてが連攜してどのように機(jī)能するかは次のとおりです:

async function classifyEmail(prompt) {
  const { OpenAI } = require("openai");
  const openai = new OpenAI({ baseURL: "http://127.0.0.1:11434/v1", apiKey: "not-needed" });

  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "mistral",
    temperature: 0.3,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
  });

  return response.choices[0].message.content.trim();
}

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?それでおしまい！受信トレイはよりスマートに整理されています。

さらに進(jìn)んでください

しかし、なぜここで止まるのでしょうか?電子メールの內(nèi)容を読み取り、下書きを送信し、完全に自動(dòng)化された応答に必要なものをすべて構(gòu)築するための、より高度な例を確認(rèn)してください。
自動(dòng)化のアイデアや再利用可能なスクリプトについては、Znote をご覧ください。

日々のタスクを楽しく効率的なものに変えましょう。 ?

以上が再利用可能なコードを使用して AI を活用した電子メール エージェントを構(gòu)築するの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。