邮件AI助手

要解决的问题

邮件场景里的重复劳动往往分散在几个环节：梳理一封邮件到底要做什么、把零散信息整理成可执行的待办、以及在信息不全时判断该追问什么。直接丢给通用对话模型，得到的常是泛泛的模板化回复，要么缺少针对性，要么跳过了“先对齐需求再产出方案”这一步。

邮件AI助手（规范名 @kunlungrowth/kg-prod60-054）就是为这类场景设计的。它不追求多功能堆叠，而是把能力收敛到邮件相关的咨询与建议这一件事上。

工作方式

核心是一个固定的四步工作流，每步职责单一，便于审查和复现：

• 步骤 1 · 理解需求：解析用户的输入，识别这次要解决的是邮件撰写、流程梳理还是时间安排问题。
• 步骤 2 · 分析生成：基于上一步的结论构造针对性方案。
• 步骤 3 · 组织结果：把方案整理成结构清晰、可直接阅读的输出。
• 步骤 4 · 输出建议：给出专业且实用的建议，并标注必要的参考，让结论有据可查。

I/O 约定也很明确：输入是用户的具体需求，输出是针对性解决方案。触发词覆盖 邮件、流程、时间、productivity，因此即使你只提到其中一个词，也能正常进入流程。

适用边界

• 只处理邮件相关需求。超出范围时应明确说明，不要硬凑一个答案。
• 输入信息不足时，会礼貌追问而不是直接猜测意图。
• 它提供的是建议与方案，不替代你自己对业务上下文的判断；引用外部参考时需要自行核对来源。

如果你希望在一个固定节奏里快速拿到邮件侧的可执行建议，并且接受“先问清楚再给方案”的交互方式，这个技能值得一试。