Responder a emails de rotina consome horas, mas a automação total parece arriscada porque um envio errado vai direto para um cliente. Este agente lê cada conversa recebida, escreve um rascunho no seu tom e espera que uma pessoa o aprove.
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Claude
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Porquê este subagente
Responder a emails de rotina consome horas, mas a automação total parece arriscada porque um envio errado vai direto para um cliente. Este agente lê cada conversa recebida, escreve um rascunho no seu tom e espera que uma pessoa o aprove.
Os rascunhos chegam ao Slack com botões de Aprovar e Editar. Nada sai até um humano dizer que sim. As respostas aprovadas são enviadas por SMTP e ficam registadas, para que mantenha um registo de auditoria de quem enviou o quê e quando.
Como funciona
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.
Consultar o histórico anterior da thread e qualquer registo de cliente correspondente para dar contexto ao modelo na elaboração da resposta.
pending
Gerar um rascunho da resposta e publicá-lo num canal de aprovação no Slack, com botões Aprovar e Editar.
pending
Enviar o rascunho aprovado via SMTP e registar o texto final associado à thread no PostgreSQL.
pending
Saída de exemplo
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.