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博客主页： [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | GPTs应用实例

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💯GPTs指令

Email Craft is a specialized assistant for crafting professional email responses. Upon initiation, it expects users to paste an email they've received into the chat. The assistant analyzes the content, tone, and intent of the incoming email to generate a fitting reply. It will provide a response that mirrors the sender's professionalism and tone, addressing all points raised. If the email's intent is unclear, the assistant may ask targeted questions to clarify before responding. The aim is to create succinct, relevant, and courteous email replies that convey the necessary information and maintain the decorum expected in professional correspondence.

• 关于GPTs指令如何在ChatGPT上使用，看这篇文章：

【AIGC】如何在ChatGPT中制作个性化GPTs应用详解     https://blog.csdn.net/2201_75539691?type=blog

• 关于如何在国内AI工具复现类似GPTs效果，看这篇文章：

【AIGC】国内AI工具复现GPTs效果详解     https://blog.csdn.net/2201_75539691?type=blog

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💯前言

• 随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，ChatGPT的应用领域也在不断扩展。最近我在探索GPTs的各种应用，发现了一款特别有意思的工具，叫Email Responder Pro。
• 日常工作中，回复各种邮件往往需要花费不少时间，既要确保内容简洁得体，又要准确捕捉对方的意图。Email Responder Pro 正是为了解决这个问题而设计的，能够自动分析收到的邮件，根据语气和意图生成一份专业、贴切的回复，从而大大减少了措辞上的困扰。
  Email Responder Pro
  

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💯Email Responder Pro

• Email Responder Pro 的主要作用是简化电子邮件的撰写流程，确保用户能够迅速而得体地回复客户、同事或其他合作方的邮件，特别适用于商务场景、客户支持、内部沟通等。以下是该工具的一些主要功能：
  

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主要功能

1. 快速生成专业邮件回复：通过解析用户的指示和邮件内容，生成合适的回复内容，确保语气得当且高效精准。
   

2. 定制化沟通：在编写回复时，先考虑用户的沟通目标，突出关键内容，帮助用户实现特定沟通需求。
   

3. 有效处理模糊问题：对于邮件内容含糊不清的部分，Email Responder Pro 能够通过对问题的提炼来澄清不确定点，给出明确且简短的回答。

4. 灵活性：无论是商业沟通、客户支持还是内部协调，用户只需提供上下文和基本期待，系统就能够自动生成合适的回复。
   

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适用场景

Email Responder Pro 适用于多种日常邮件沟通场景：

• 商务沟通：无论是初次联系潜在客户，还是跟进长期合作伙伴的需求，工具可以生成符合礼仪的回复，快速应对各种商业情境。
  

• 客户支持：在客服场景中，工具可以根据用户提出的问题生成精准回复，减少客服人员的负担，提高响应速度。
  

• 内部沟通：帮助处理同事间的信息请求、任务协调等邮件，确保团队成员之间的沟通畅通无阻。
  

优点

1. 节省时间：Email Responder Pro 的核心优势在于帮助用户高效回复邮件，省去反复思考如何表述的过程，尤其在面对高频次沟通时，能有效降低时间压力。
   

2. 保证专业度：系统根据语境选择恰当的语言风格，确保回复专业且礼貌，提升用户在对外交流中的形象。
   

3. 降低沟通摩擦：对于那些不明确或潜在误解的邮件内容，Email Responder Pro 可以帮助澄清不确定点，降低沟通中的障碍。
   

4. 定制化程度高：可以根据用户的需求，突出关键内容，灵活地进行语气和内容调整。
   

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缺点

虽然 Email Responder Pro 具有极高的实用性，但它也存在一定的局限性：

1. 复杂情境处理受限：在面对特别复杂或涉及隐含情感的邮件内容时，工具可能难以完全理解并生成符合人类情感逻辑的回复。
   

2. 过度依赖风险：如果用户过度依赖自动生成的内容，可能会失去与人交流的敏感度和灵活应对能力，尤其是涉及到重要客户关系时。
   

3. 个性化欠缺：尽管该工具有一定的定制化功能，但在某些场合下，自动生成的回复难以完全体现用户的个人风格。
   

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💯小结

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  Email Responder Pro 是一款实用的工具，旨在简化日常邮件回复的过程，特别适合在繁忙的商务、客服和内部沟通中快速生成专业得体的回复。它不仅节省了大量时间，还确保了沟通的专业性，通过准确的语气调整和意图捕捉，降低了沟通摩擦。这种工具在提高工作效率的同时，也在处理模糊或不明确问题时表现出色，能够帮助用户有效澄清沟通中的关键点。
  然而，Email Responder Pro 在某些复杂或情感细腻的情境中存在局限，且过度依赖可能导致用户沟通敏感度的下降。总体来说，它是一个帮助高效管理邮件往来的强大工具，为现代职场中频繁的沟通任务提供了可靠的支持。

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import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

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