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邮件与线索分诊

一次调用即可对一封进线邮件进行分类、优先级排序和路由 —— 支撑数秒内分拣 500 封邮件背后的判断力。

500 封邮件 · 数秒 · $0.035@rileybrown

Riley 让 Jev 在数秒内、花 3.5 美分对 500 封邮件做了分类 —— 类别、优先级、是否垃圾、要不要回复。这些都不是开放式的写作任务;而是答案空间固定的高频判断。把高置信度的自动路由,只把不确定的交给人工。

Live toolRun this on your own data with the Email Classifier →

Try it live

This is the real thing, not a mockup. Edit the input, hit Run, and Jev returns every typed answer in one round trip — free, no signup. Now picture the same call fired across thousands of items in parallel.

POST api.typesafe.ai/v1/systemone
state — 软件传给 Jev 的输入130c
questions — 你想拿回的类型化决策
choicecategory
这封邮件主要是关于什么的?
→ 其中之一: sales, support, billing, spam, personal
scorepriority
回复的紧急程度如何?
→ 0…3 · 4 个等级
noulis_spam
这是否为垃圾邮件或未经请求的陌生推销?
→ 概率 0.0 … 1.0
noulneeds_reply
这封邮件是否需要人工回复?
→ 概率 0.0 … 1.0
choiceroute
这封邮件应该被路由到哪里?
→ 其中之一: sales_rep, support_agent, finance, auto_archive
真实 API · 免费 · 无需注册
类型化、已校准的输出将显示在这里。
选一个示例,调整输入,然后点击 运行 Jev.
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Jev 做出的决策

在一次调用中，Jev 针对同一份输入并行评估以下每一项：

choicecategory

这封邮件主要是关于什么的?

从这些选项中挑一个：

  • sales — 进行中的潜在客户 / 交易
  • support — 现有客户需要帮助
  • billing — 发票、付款或退款
  • spam — 垃圾邮件、陌生推销或无关内容
  • personal — 私人或内部事务
scorepriority

回复的紧急程度如何?

在一个有序量表上给它打分：

  1. 随时都行
  2. 本周内
  3. 今天
  4. 立即
noulis_spam

这是否为垃圾邮件或未经请求的陌生推销?

返回一个已校准的是/否概率。

noulneeds_reply

这封邮件是否需要人工回复?

返回一个已校准的是/否概率。

choiceroute

这封邮件应该被路由到哪里?

从这些选项中挑一个：

  • sales_rep — 客户经理
  • support_agent — 支持工单队列
  • finance — 财务 / 账单团队
  • auto_archive — 无需处理,直接归档

确切的请求

这就是实时演示背后真实的载荷——复制它，改一下 state，你就开始构建了：

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "发件人:dana@brightpathlogistics.com\n主题:回复:方案 —— 签约前的几个问题\n\n你好 —— 团队看过你们的方案,我们很想推进。有两件事:能否提供 net-45 的付款账期?12 个席位是否包含上手引导?我们希望下个月就开始。谢谢!",
  "questions": {
    "category": {
      "type": "choice",
      "instructions": "这封邮件主要是关于什么的?",
      "criteria": {
        "sales": "进行中的潜在客户 / 交易",
        "support": "现有客户需要帮助",
        "billing": "发票、付款或退款",
        "spam": "垃圾邮件、陌生推销或无关内容",
        "personal": "私人或内部事务"
      }
    },
    "priority": {
      "type": "score",
      "instructions": "回复的紧急程度如何?",
      "criteria": [
        "随时都行",
        "本周内",
        "今天",
        "立即"
      ]
    },
    "is_spam": {
      "type": "noul",
      "instructions": "这是否为垃圾邮件或未经请求的陌生推销?"
    },
    "needs_reply": {
      "type": "noul",
      "instructions": "这封邮件是否需要人工回复?"
    },
    "route": {
      "type": "choice",
      "instructions": "这封邮件应该被路由到哪里?",
      "criteria": {
        "sales_rep": "客户经理",
        "support_agent": "支持工单队列",
        "finance": "财务 / 账单团队",
        "auto_archive": "无需处理,直接归档"
      }
    }
  }
}

把它接进你的代码

读取类型化的答案，用普通代码分支判断——无需解析。自动处理高置信度的情形，把不确定的路由给更大的模型或人工。这只是一次 API 调用，而且输出免费，所以把你需要的每个问题一次都问了吧。

构建你自己的

上面每个场景都是一次 API 调用。在 playground 里免费试用其中任意一个，然后拿一个托管 key 把它上线——无需 waitlist。

运行这个演示 ▶获取 API key →
邮件与线索分诊 — 一个带实时演示的 Jev 用例 · Jev by TypeSafe AI