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Email 智慧回信系統
AI 幫你寫回信、自動學習你的修改、持續進化產品知識。業務只需要一個動作：貼入 email，說「幫我回」。
學習飛輪
每一封回信都讓系統更聰明。業務的修改 = AI 的學習素材。
產品
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知識回寫
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飛輪運轉方式：客戶來信 → AI 用知識庫寫草稿 → 業務修改並說明原因 → 修改回寫到知識庫 → 下次 AI 寫得更好 → 業務改得更少 → 飛輪越轉越快
目前狀態
運行中

每日自動 Pipeline

Mac Mini cron · 每天 7am 台北時間
  • Gmail 掃描 24hr 未回覆信件
  • HubSpot API 查客戶 + 公司 + 職稱
  • Persona 偵測（建築師/承包商/經銷商...）
  • Claude Opus 寫 3 層分析 + draft
  • Gemini Flash fact-check
  • 結果存 Supabase → 報告頁面即時顯示
查看結果：每日 Email 報告 →
互動

即時回信（Claude Code）

貼入 email，AI 即時幫你寫回信
  • 說「幫我回這封信」或 /w-email-edit
  • AI 查知識庫 → 判斷客戶類型 → 寫草稿
  • 業務修改 → Claude 問「為什麼改？」
  • 修改回寫到知識庫 → 下次更準
需要 Claude Code 桌面版
管理員設定
系統維護和設定需要的操作。

Pipeline 排程

Mac Mini launchd cron
com.waterson.daily-morning
週一到五 7:00 AM 台北時間
Log: /tmp/daily-morning.log

Supabase Tables

email_suggestions — 回信建議 cache
deals_snapshot — HubSpot deals 快照
draft_feedback — 業務回饋

知識庫

docs/waterson-wiki/
product-facts · corrections-log · communication-rules · email-format-guide

手動觸發

完整 pipeline：
python3 daily_morning.py
單封測試：
python3 daily_morning.py --skip-scan --task-id 3

系統組件
Email 回信系統的所有模組，統一在此管理。

每日 Email 報告

Pipeline 產出 — 5 封/天、3 層分析、Gmail + HubSpot 直連、草稿預覽

Gmail AI 回信助手

Gmail Side Panel + Flask Server + Supabase cache — 業務在 Gmail 裡直接看建議、套用草稿、給回饋

CRM Classify — 客戶分類

Others 重分類、Shopify B2B 分析、persona detection 結果審查
Pipeline 架構
daily_morning.py — 每天 7am 自動執行（Mac Mini cron）

1 掃信 + 分類

Gmail MCP 掃 24hr 內未回覆信件。scan_emails.py + persona-detector.py 分類（0 AI token）。

2 HubSpot 查詢

HubSpot API 查 contact_id、company、title。直接 API，0 AI token。

3 客戶研究

Gemini CLI 研究公司背景、近期專案、建築法規相關性。

4 生成回信

Claude Opus 寫 3 層分析 + draft。Challenger 開場、persona 語調客製。

5 Fact Check

Gemini Flash 驗證產品宣稱。對照 corrections-log.md。

6 Supabase Cache

寫入 email_suggestions table → 報告頁面 + Extension 即時讀取。

Model routing: Script（掃描/分類/persona，0 token）→ HubSpot API（enrichment，0 token）→ Gemini Pro（研究）→ Claude Opus（寫作）→ Gemini Flash（fact check）
相關資源

Product Knowledge Wiki

產品知識圖譜 + 知識庫

Claude Code Guide

完整操作指南（中英雙語）

Daily Reports

每日情報 + 決策項目

Peak Experience Sales

峰值體驗銷售看板 — 管道追蹤、贏率分析