Routinemail beantwoorden vreet uren, maar volledige automatisering voelt riskant omdat één verkeerd verstuurd bericht rechtstreeks naar een klant gaat. Deze agent leest elke binnenkomende thread, schrijft een concept in jouw toon en wacht tot een mens het goedkeurt.
sonnet4 dagenIMAPSMTPClaudePostgreSQL
Claude
65ROI
85Scale
$4.1k95Saved
ROI for
README.md
Waarom deze subagent
Routinemail beantwoorden vreet uren, maar volledige automatisering voelt riskant omdat één verkeerd verstuurd bericht rechtstreeks naar een klant gaat. Deze agent leest elke binnenkomende thread, schrijft een concept in jouw toon en wacht tot een mens het goedkeurt.
Concepten landen in Slack met knoppen Goedkeuren en Bewerken. Niets gaat de deur uit tot een mens ja zegt. Goedgekeurde antwoorden gaan via SMTP de deur uit en worden gelogd, zodat je een audittrail houdt van wie wat wanneer verstuurde.
Hoe hij werkt
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Haal de eerdere threadhistorie en een bijpassend klantrecord op om het model context voor het antwoord te geven.
pending
Genereer een conceptantwoord en post het in een Slack-goedkeuringskanaal met knoppen Goedkeuren en Bewerken.
pending
Verstuur het goedgekeurde concept via SMTP en log de definitieve tekst bij de thread in PostgreSQL.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Draft a reply to the incoming email; return JSON with subject, body, and a confidence score from 0 to 1.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.