这是一个虚构但很典型的案例：小李是一位经营十几人规模小公司或门店的老板，最近手头在忙“面试 2 名新员工”，同时还要准备“制定第四季度销售目标”。这次小李需要整理一份给合伙人和员工的公司制度，决定试试 AI 邮件分拣与回复。

背景

对小李来说，既要管业务又要管人和钱，很多文书、制度、宣传材料没有专人负责。偏偏这次还遇到一个变数：主要原材料价格上涨，毛利可能被压缩。公司制度需要尽快交给合伙人和员工，时间并不宽裕。

第一次尝试：问题出在哪

小李一开始只写了一句话：

帮我写一份关于“门店第四季度促销计划”的公司制度。

结果 AI 给出的内容四平八稳却用不上。复盘下来，主要有两个问题：

  • 让 AI 自动发送回复。
  • 只分类不跟进。

改进后的提示词

小李按照邮件分拣回复的思路重写了提示词，核心是定义分类规则：哪些算紧急：

下面是小老板今天收到的若干封邮件（已去除敏感信息）。请：
1. 按以下类别分类：【需要今天处理】【本周内处理】【仅供参考】【可以忽略】；
2. 每封邮件用一句话说明内容和需要我做什么；
3. 对【需要今天处理】的邮件，各起草一封回复，语气礼貌简洁，不做任何我没有提到的承诺；
4. 列出邮件中提到的所有截止时间。
邮件：[粘贴]

结果（示意）

下面的效果为虚构演示，用来说明这类改进通常带来的变化：

示例（虚构）：一位销售休假三天回来，有 80 多封未读邮件。AI 分类后，只有 9 封需要当天处理，其中 5 封附上了回复草稿。他用一个小时处理完了紧急邮件，其余的按优先级排进了本周计划。

拿到结果后，小李没有直接转发，而是先删掉不符合实际情况的内容，再补上 AI 不知道的背景。

复盘：这次用到的方法

  • 让 AI 按规则分类，并为每封邮件写一句话摘要。
  • 对需要回复的邮件，让 AI 根据你的语气起草回复。
  • 逐封检查草稿，修改事实和承诺后再由你发送。
  • 草稿必须由你检查和发送，避免错误承诺或错发。

之后小李发现，同样的方法也适用于另一类场景：很多邮件回复内容相似，比如确认、预约、答复常见问题。

复盘时小李还想到一个问题：适合处理客户投诉吗？答案是：可以起草回复，但投诉处理需要你仔细判断，尤其是涉及补偿和责任的内容。

给小老板的提醒

把 AI 当作随叫随到的文员和参谋，先让它起草，再按公司实际修改。劳动用工、税务和合同相关内容涉及法律责任，AI 的回答只能参考，不能替代专业意见。另外，对话里不要出现员工个人信息、公司账目和合同细节。

一个额外的小技巧：定期清理无用的订阅邮件，减少噪音。

换成你的场景

把案例中的公司制度换成你手头的材料，把合伙人和员工换成你的读者，提示词结构基本不用改。真正需要花心思的是背景描述：写得越贴近实际，结果越可用。

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