Mail Mate

IMAP 邮件处理流水线（imap-mail-pipeline） v1.0.0

简介

通用型邮件处理流水线 Skill — "路由 → 精确时间窗 → 归一化匹配 → 结构化提取 → 推送 → 定时"六位一体：

• 🧭 内置服务商路由：provider="qq" / "gmail" / "outlook" …… 一个参数搞定 host/port，告别手抄地址。
• ⏱️ 绝对精准时间窗：start_datetime / end_datetime 下沉到代码，数学比对不漏件、不越界。
• 🧹 极端字符串归一化：全角空格、零宽字符、换行、制表等全部剥离，【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】 无视后续空白全文稳命中。
• 🔍 复合检索：主题 + 正文多关键字，AND/OR 组内可选，组间 AND。
• 🧬 正则结构化提取：正文字段→extracted_data。
• 📤 多平台推送：钉钉 / 飞书 / Telegram。
• ⏰ 一键 crontab：setup_cron.sh 幂等注册。
• 📦 零依赖：仅 Python 3 标准库。

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目录结构

imap-mail-pipeline/
├── _meta.json
├── main.py           # 调度入口
├── reader.py         # 路由/时间窗/归一化匹配/正则提取
├── pusher.py         # 钉钉/飞书/Telegram 推送
├── setup_cron.sh     # crontab 一键注册
└── skill.md          # 本文档

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参数说明

⚠️ 时间控制使用 start_datetime / end_datetime 精确参数，不再使用早期设计中的 time_window_hours。

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🧭 内置服务商路由表（provider 参数）

路由优先级

provider（命中内置表） > imap_host/imap_port（自定义） > 默认 aliyun

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⏱️ 精确时间窗过滤

输入格式

• 标准：YYYY-MM-DD HH:MM:SS
• 接受：YYYY-MM-DD（当 00:00:00 处理）、YYYY-MM-DDTHH:MM:SS、带时区的 ISO 8601（如 2026-04-21T23:00:00+08:00）
• 不含时区时：按 服务器本地时区 解析

底层流程

1. 用 start_datetime 的本地日期调用 IMAP SEARCH SINCE（粗筛，保守扩大）
2. 对每封邮件解析 Date 头为 aware datetime
3. 转换到与用户参数相同的本地时区
4. 严格数学比对：start_datetime ≤ 邮件真实时间 ≤ end_datetime
5. 不满足则直接丢弃

常用写法

// 最近 24 小时（什么都不填）
{}

// 指定绝对时间窗（跨日）
{"start_datetime": "2026-04-20 23:00:00", "end_datetime": "2026-04-21 10:00:00"}

// 带时区
{"start_datetime": "2026-04-20T23:00:00+09:00"}

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🧹 极端字符串归一化匹配

清洗范围

匹配前对 目标文本 和 用户关键字 同时执行归一化，清除：

命中示例

• 用户传入关键字：【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】
• 邮件真实主题：【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】　正常終了（中间有全角空格）
• 清洗后：
  • 关键字 → 【seo順位チェック_夜間バッチ処理】
  • 主题 → 【seo順位チェック_夜間バッチ処理】正常終了
  • in 判定 → ✅ 100% 命中

同理适用于正文中的换行、零宽字符干扰。

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调用示例

场景 A：最简单（过去 24h + 关键字）

echo '{
  "email_account": "user@example.com",
  "auth_password": "YOUR_AUTH_CODE",
  "provider":      "qq",
  "subject_keywords": "【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】"
}' | python3 main.py

场景 B：绝对时间窗 + 归一化匹配 + 正则提取

echo '{
  "email_account":   "user@example.com",
  "auth_password":   "YOUR_AUTH_CODE",
  "provider":        "outlook",
  "start_datetime":  "2026-04-20 23:00:00",
  "end_datetime":    "2026-04-21 10:00:00",
  "subject_keywords":"並行,SEO",
  "match_logic":     "OR",
  "extract_patterns": {
    "parallel_id": "【並行(\\d+)番目】",
    "machine":     "(本番\\d+号機)",
    "status":      "(成功|失敗|完了|エラー)"
  }
}' | python3 main.py

场景 C：自定义 host（内置表没有的服务商）

{
  "imap_host": "mail.corporate.internal",
  "imap_port": 993,
  "email_account": "user@corporate.internal",
  "auth_password": "xxx"
}

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推送配置

推送的 Markdown 消息会携带 extracted_data 字段，群里一眼可见关键信息。

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定时任务配置

chmod +x setup_cron.sh

export SKILL_EMAIL_ACCOUNT=user@example.com
export SKILL_AUTH_PASSWORD=YOUR_AUTH_CODE
export SKILL_PROVIDER=qq
export SKILL_SUBJECT_KEYWORDS="【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】"
export SKILL_EXTRACT_PATTERNS='{"status":"(成功|失敗|完了)"}'
export SKILL_PUSH_PLATFORM=dingtalk
export SKILL_WEBHOOK_URL="https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx"
export SKILL_PUSH_SECRET="SECxxxxxxxx"

# 每天 09:00 自动跑；时间窗留空即为过去 24h（滑动窗口，适合定时场景）
./setup_cron.sh "0 9 * * *" /var/log/mail-pipeline.log

💡 为什么定时任务要留空时间窗参数？ 留空时默认为"当前时间 - 24h"到"当前时间"，每次 cron 触发都是滚动窗口，天然适配定时任务。固定的 start_datetime 反而会让每次都查同一段历史，不是你想要的。

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输出示例

{
  "success": true,
  "server": "imap.qq.com:993",
  "window": {
    "from": "2026-04-20 23:00:00 +0800",
    "to":   "2026-04-21 10:00:00 +0800",
    "tz":   "CST"
  },
  "filter": "时间窗[2026-04-20 23:00:00 +0800 ~ 2026-04-21 10:00:00 +0800] AND 主题[OR:並行,SEO] AND 提取[parallel_id,machine,status]",
  "count":  2,
  "emails": [
    {
      "uid":             "10311",
      "from":            "batch@example.com",
      "timestamp":       "2026-04-21T09:32:15+08:00",
      "timestamp_local": "2026-04-21 09:32:15 +0800",
      "subject":         "【並行2番目】SEO 日次バッチ　完了通知",
      "extracted_data": {
        "parallel_id": "2",
        "machine":     "本番1号機",
        "status":      "完了"
      },
      "preview": "本番1号機にて 並行2番目 の SEO バッチが 09:31 に正常に完了しました……"
    },
    {
      "uid":             "10308",
      "from":            "batch@example.com",
      "timestamp":       "2026-04-20T23:15:02+08:00",
      "timestamp_local": "2026-04-20 23:15:02 +0800",
      "subject":         "【並行1番目】SEO 跑批　失敗通知",
      "extracted_data": {
        "parallel_id": "1",
        "machine":     "本番2号機",
        "status":      "失敗"
      },
      "preview": "本番2号機の 並行1番目 で例外が発生しました……"
    }
  ]
}

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🎯 高级 Prompt 示例：机器号 × 並行号 复合状态汇总

Skill 保持通用，所有业务语义都在 Prompt 里表达：

你是批处理作业监控助手。请调用 imap-mail-pipeline 完成汇总：

【调用参数】
{
  "email_account":   "<用户邮箱>",
  "auth_password":   "<授权码>",
  "provider":        "qq",
  "start_datetime":  "2026-04-20 23:00:00",
  "end_datetime":    "2026-04-21 10:00:00",
  "subject_keywords":"【SEO順位チェック_夜間バッチ処理】",
  "extract_patterns": {
    "parallel_id": "【並行(\\d+)番目】",
    "machine":     "(本番\\d+号機)",
    "status":      "(成功|失敗|完了|エラー|異常)"
  }
}

【分析步骤】
1. 读取每封邮件的 extracted_data。
2. 以 (machine, parallel_id) 为复合主键聚合，按 timestamp 取最新状态。
3. 构建矩阵：行=機器、列=並行号、单元格=最新 status。
4. 高亮异常：status ∈ {失敗, エラー, 異常} 用 ⚠️；成功/完了 用 ✅。
5. 时间窗内未出现的 (machine, parallel_id) 标 "—"。

【输出格式】
- Markdown 表格
- 下方列出异常项目的主题 + timestamp_local，便于快速定位

为何这个 Prompt 稳定 work

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返回字段参考

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从早期版本迁移

其余参数（关键字、正则、推送）均向前兼容。