Mengapa Automatikkan Tugasan Anda?

Hai semua?! Sebagai pembangun aplikasi, saya teruja untuk berkongsi cara anda boleh mencipta ejen yang mudah tetapi berkuasa untuk mengautomasikan tugas harian anda.

? Seperti kebanyakan anda, saya menerima sejumlah besar e-mel setiap hari. Walaupun saya berusaha sedaya upaya, mencapai Sifar Peti Masuk yang sukar difahami tetap menjadi cabaran. Mengisih melalui e-mel seperti pengesahan pesanan dan kemas kini penghantaran adalah membosankan dan memakan masa.

Tetapi inilah berita baiknya: automasi boleh menyelamatkan hari!

? Saya telah menulis skrip asas yang memanfaatkan AI untuk membantu mengautomasikan pengkategorian e-mel—dan anda juga boleh.

Dalam artikel ini, saya akan berkongsi coretan kod boleh guna semula untuk membantu anda membina ejen automasi anda sendiri yang disesuaikan dengan keperluan anda. ?

Keindahan Automasi

Terdapat banyak alat, termasuk platform tanpa kod, yang boleh mengendalikan keseluruhan proses untuk anda. Walau bagaimanapun, saya lebih suka memecahkan tugas kepada coretan kod modular. kenapa?

1. Fleksibiliti: Kod modular boleh menyesuaikan diri dengan perubahan keperluan.
2. Kebolehgunaan semula: Tulis sekali, guna selamanya.
3. Kebolehselenggaraan: Potongan kod yang kecil dan bebas lebih mudah untuk dinyahpepijat dan diperbaiki.

Dengan mengambil pendekatan tambahan, anda boleh menggantikan langkah manual dengan langkah automatik secara beransur-ansur.

?? Alat pilihan saya untuk membuat prototaip skrip ialah Znote—buku nota dengan pengekodan langsung dan AI yang membantu saya menjejak dan meningkatkan aliran kerja saya. Cubalah, atau gunakan IDE kegemaran anda!

Mari Bina Ejen Automasi E-mel

Matlamat

Apabila e-mel baharu tiba, kami ingin:

1. Baca e-mel dan ekstrak maklumat yang berkaitan.
2. Gunakan LLM untuk menentukan kategorinya daripada senarai yang dipratentukan.
3. Buat label Gmail (jika ia belum wujud).
4. Kemas kini label e-mel untuk menggambarkan kategori yang ditetapkan.

Bermula

Prasyarat

Langkah 1: Dayakan API Gmail

1. Pergi ke Google Cloud Console dan dayakan API Gmail.
2. Sediakan bukti kelayakan OAuth untuk aplikasi desktop. Ikut langkah ini untuk memuat turun fail google-credentials.json anda dan meletakkannya dalam direktori projek anda.

Langkah 2: Pasang Ollama

Muat turun Ollama untuk menjalankan LLM tempatan. Setelah dipasang, muat turun model:

ollama pull mistral  

Langkah 3: Pasang Ketergantungan

Pasang perpustakaan Node.js yang diperlukan:

ollama pull mistral  

Menulis Kod

1. Sahkan dengan Google API

Sediakan sambungan OAuth ke Gmail:

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

2. Buat Label Gmail

Gunakan fungsi ini untuk membuat label dan mendapatkan semula ID mereka:

// 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. Baca E-mel

Ekstrak butiran daripada api mesej:

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. Nyahsulit maklumat berkaitan

Ekstrak butiran bermakna daripada e-mel:

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. Gunakan LLM untuk Pengkategorian

Sepadukan Ollama atau OpenAI untuk mengklasifikasikan e-mel:

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;
}

Menyatukan Semuanya

Begini cara semuanya berfungsi bersama:

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();
}

? Itu sahaja! Peti masuk anda kini lebih pintar dan lebih teratur.

Pergi lebih jauh

Tetapi kenapa berhenti di sini? Terokai contoh yang lebih lanjutan untuk membaca kandungan e-mel, menghantar draf dan membina semua yang anda perlukan untuk respons automatik sepenuhnya.
Untuk lebih banyak idea automasi dan skrip boleh guna semula, lihat Znote.

Mari tukar tugas harian anda menjadi sesuatu yang menyeronokkan dan cekap! ?

Atas ialah kandungan terperinci Bina Agen E-mel Dikuasakan AI dengan Kod Boleh Digunakan Semula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!