Відповіді на рутинні листи з'їдають години, але повна автоматизація здається ризикованою, бо одне хибне надсилання іде одразу клієнту. Цей агент читає кожен вхідний ланцюжок, пише чернетку у вашому тоні та чекає, поки людина її затвердить.
sonnet4 дніIMAPSMTPClaudePostgreSQL
Claude
65ROI
85Scale
$4.1k95Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Відповіді на рутинні листи з'їдають години, але повна автоматизація здається ризикованою, бо одне хибне надсилання іде одразу клієнту. Цей агент читає кожен вхідний ланцюжок, пише чернетку у вашому тоні та чекає, поки людина її затвердить.
Чернетки з'являються в Slack із кнопками «Затвердити» та «Редагувати». Нічого не надсилається, поки людина не скаже «так». Затверджені відповіді йдуть через SMTP і записуються в журнал, тож у вас є аудиторський слід: хто, що й коли надіслав.
Як він працює
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.
Завантажує історію попередніх повідомлень та відповідні записи про клієнтів, щоб надати моделі контекст для формування відповіді.
pending
Генерує чернетку відповіді та публікує її в каналі Slack із кнопками Approve (Затвердити) та Edit (Редагувати).
pending
Надсилає затверджену чернетку через SMTP і фіксує остаточний текст у базі PostgreSQL щодо цього ланцюжка.
pending
Приклад результату
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.