Co-creation-projects/bichchibui5-hub-EmailSmartAssistant/README.md
基于AI的智能邮件处理系统，自动分类邮件、生成回复草稿、提取关键信息并设置智能提醒
智能邮件助手是一个基于Python和机器学习的自动化邮件处理工具，旨在解决现代职场和个人生活中邮件处理效率低下的问题。
解决的问题：
特色功能：
适用场景：
pip install -r requirements.txt
无需配置邮箱，直接体验所有功能：
# 运行简化演示（推荐）
python demo.py
# 或运行完整演示（需要安装依赖）
jupyter notebook EmailSmartAssistant.ipynb
如需处理真实邮件，请配置邮箱信息：
# 编辑配置文件
# config/email_config.json
常见邮箱配置：
| 邮箱服务 | IMAP服务器 | IMAP端口 | SMTP服务器 | SMTP端口 |
|---|---|---|---|---|
| Gmail | imap.gmail.com | 993 | smtp.gmail.com | 587 |
| Outlook | outlook.office365.com | 993 | smtp.office365.com | 587 |
| QQ邮箱 | imap.qq.com | 993 | smtp.qq.com | 587 |
# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook
# 选择运行的版本：
# 1. EmailSmartAssistant.ipynb - 原始完整版本
# 2. EmailSmartAssistant_HelloAgents.ipynb - HelloAgents框架版本
# 运行简化演示
python demo.py
# 在Jupyter中运行HelloAgents版本
# 打开 EmailSmartAssistant_HelloAgents.ipynb
# 运行所有单元格即可体验完整功能
输出示例：
🤖 智能邮件助手 - 演示版本
==================================================
📧 演示邮件数量: 6
处理邮件 1/6: 紧急：项目进度汇报会议安排...
处理邮件 2/6: 客户咨询：产品功能详情...
...
✅ 处理完成！
� 处理统件计:
总邮件数: 6
已分类: 6
生成回复: 5
创建提醒: 8
📋 分类统计:
work: 2
customer: 1
personal: 1
spam: 1
other: 1
# 分类结果示例
{
"type": "work", # 工作邮件
"priority": "high", # 高优先级
"sender_type": "colleague" # 同事发送
}
# 回复草稿示例
{
"to": "[email protected]",
"subject": "Re: 紧急：项目进度汇报会议安排",
"content": "感谢您的邮件。关于紧急：项目进度汇报会议安排，我已收到您的信息。我将在24小时内回复您详细的反馈...",
"language": "zh",
"template_type": "work"
}
基于演示数据的处理效果：
欢迎提出Issue和Pull Request！
git checkout -b feature/AmazingFeature)git commit -m 'Add some AmazingFeature')git push origin feature/AmazingFeature)MIT License
感谢以下开源项目和技术：
EmailSmartAssistant/
├── EmailSmartAssistant.ipynb # 原始完整版本
├── EmailSmartAssistant_HelloAgents.ipynb # HelloAgents框架版本
├── demo.py # 简化演示脚本
├── email_assistant.py # Python脚本版本
├── test_installation.py # 安装测试脚本
├── requirements.txt # 依赖列表
├── README.md # 项目说明
├── .env.example # 环境变量示例
├── config/ # 配置文件目录
│ └── email_config.json # 邮箱配置模板
├── templates/ # 回复模板目录
│ └── reply_templates.json # 回复模板
└── output/ # 输出目录
├── reports/ # 处理报告
└── drafts/ # 回复草稿
# 如果pip安装失败，尝试使用conda
conda install pandas numpy matplotlib seaborn
pip install -r requirements.txt
# 或者使用清华源加速
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/