Помощник, который раскладывает почту по меткам и учится на ваших ответах

Сценарий читает каждое новое письмо и ставит метку. Если уверенности мало — спрашивает вас в чате и запоминает ответ как правило. Со временем вопросов становится меньше.

  • Метки ставятся по смыслу письма, а не по жёстким фильтрам
  • Сомнительные письма уходят вам на подтверждение
  • Каждое ваше решение становится правилом на будущее
  • Правила можно удалять — помощник перестанет их применять
Data table ToolGmail

Как это работает

Чтобы связать Telegram и Data table Tool, не нужен программист: готовый сценарий соединяет их за пару минут.

  1. Запуск: Запуск из другого сценария
  2. Затем: Заполнить Gmail повторно
  3. Затем: Получить метки
  4. Проверка: Пометить filter для ИИ
  5. Затем: Добавить карту меток
  6. Затем: Установить порог уверенности
  7. Затем: AI: проверить письмо
  8. Затем: Добавить метку и метаданные email к выводу ИИ
  9. Проверка: Если низкая уверенность...
  10. Если да — Добавить правило для проверки
  11. Затем: Добавить рекомендованные ИИ метки
  12. Затем: Добавить фиксированные метки
  13. Затем: PipeTelegram: Ошибка
  14. Затем: Парсер вывода нежелательных писем
  15. Затем: Модель чата OpenAI
  16. Затем: Модель чата OpenAI1
  17. Затем: Инструмент правил и действий
  18. Запуск: Запуск вручную
  19. Затем: Получить все метки
  20. Проверка: Получить метки ИИ
  21. Затем: Получить все ожидающие правила
  22. Проверка: Обработать по одному
  23. Затем: PipeTelegram: Обучить
  24. Проверка: Переключить
  25. Если да — Обновить правило
  26. Затем: Сообщение: Правило добавлено
  27. Затем: Удалить метки: ИИ, Требует проверки
  28. Если нет — Удалить правило
  29. Затем: Сообщение: Правило удалено
  30. Запуск: Триггер Gmail

Настроить такую автоматизацию (Telegram + Data table Tool) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.