用本地 Ollama 模型做每日紧急邮件提醒

用本地 Ollama 模型做每日紧急邮件提醒

一个 n8n 工作流，用一个 Python 脚本通过 IMAP 读取你收件箱最近一天的邮件，并把常见的促销邮件和招聘提醒静音。它再让运行在你自己机器上的 Ollama 模型判断哪些邮件串需要处理。有的话，就把一份带紧急邮件串表格的简短报告发到 Telegram，Telegram 失败时发到一个 ntfy 主题。平静的一天什么也不发。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十四个节点全部会运行，没有便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• 编出来的值 YOUR_EMAIL@example.com、YOUR_APP_PASSWORD、YOUR_IMAP_HOST、YOUR_NTFY_TOPIC、YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID 和 YOUR_OLLAMA_MODEL 现在都是带尖括号的占位符，比如 <YOUR_APP_PASSWORD>。
• 提示词里的示例邮件原来用的是一个真实服务的地址，现在是 Example Accounts <no-reply@example.com>。
• Telegram 节点上的凭据关联已删掉，请选你自己的。
• 别的都没改。脚本、规则清单、提示词、模型设置和消息的版式都和原来一样。

开始之前

• 一台自托管的 n8n，打开了 Execute Command 节点。n8n Cloud 没有这个节点，n8n 2.0 又默认把它关掉，所以要把它从 NODES_EXCLUDE 里去掉。
• 运行 n8n 的机器上要有 Python 3 和 POSIX shell。在 Docker 里，命令在 n8n 容器内运行。
• 一个 IMAP 邮箱，以及它的主机、用户名和应用专用密码。对 Gmail，Google 的帮助说应用专用密码需要开启两步验证。
• 同一台机器上的 Ollama，监听 http://127.0.0.1:11434，并已拉取一个聊天模型。
• 一个 Telegram 机器人令牌和你的聊天 ID。
• 一个没人猜得到的 ntfy 主题名，用于备用提醒。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 打开 Fetch Gmail via IMAP。在命令的开头，把 <YOUR_EMAIL_ADDRESS>、<YOUR_APP_PASSWORD> 和 <YOUR_IMAP_HOST> 换成你自己的值，引号要保留。
3. 打开 Call Ollama Summary API，把 <YOUR_OLLAMA_MODEL> 换成你已拉取的某个模型的名字。ollama list 能列出它们。
4. 用你机器人的令牌添加一个 Telegram 凭据，在 Send Telegram Summary 里选中它。把这个节点里的 <YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID> 换成你的聊天 ID。
5. 在 Send ntfy Summary 里，把地址中的 <YOUR_NTFY_TOPIC> 换成你的主题，并在 ntfy 应用里订阅这个主题。
6. 点 Test workflow。Manual Trigger 启动运行。只有模型找到紧急邮件串时才会发出消息。
7. 在工作流设置里检查时区，因为定时运行是按它的 23:59 来的。然后保存，再点画布顶部的 Publish（或按 Shift+P）。

一次运行的过程

1. Manual Trigger 或 Schedule Trigger 启动运行。定时每天 23:59 触发。
2. Fetch Gmail via IMAP 运行一个 Python 脚本。它通过 SSL 在 993 端口登录，打开收件箱，搜索从昨天的日期开始的邮件。它用 BODY.PEEK[] 取每封邮件，所以不会有任何邮件被标为已读，并保留最近 24 小时内的邮件。
3. 同一个脚本把每封邮件的正文截到 2000 个字符，把邮件分成邮件串，每个邮件串最多保留 6 封邮件和 6000 个字符的文字。它输出一个 JSON 对象。
4. Parse JSON Output 把这份输出变成一条数据。输出为空时，会变成一条带说明的数据。
5. Build Summary Prompt 把匹配促销、招聘提醒、新闻通讯等规则清单的邮件串静音，用另一份清单标出紧急的邮件串。它准备一个备用结果，最多 5 个紧急邮件串和 3 个供参考的，以及一份最多 12 个邮件串、24000 个字符的上下文。
6. Prepare Structured Prompt 写出系统提示词和用户提示词。它们要求返回一个 JSON 对象，里面有一句摘要、最多 5 条紧急事项和最多 3 条供参考的事项。
7. Call Ollama Summary API 把提示词 POST 到你的 Ollama 的 /api/chat，温度为 0，上下文 32768 个 token，回答最多 260 个 token。它最多等 90 秒，出错不会让运行停下。
8. Parse Ollama Summary 从回复里读出 JSON，并裁剪每个字段。回复不是有效 JSON 时，就用备用结果。
9. Has Urgent Items? 只在至少还剩一条紧急事项时让运行继续。
10. Normalize Summary Message 写出报告：一句摘要、一张紧急邮件串的文字表格、最多 3 行供参考的内容，以及被静音邮件串的数量。它还做一个 HTML 版本，表格放在 pre 块里。
11. Fix Action Table Layout 把数据原样传下去。
12. Send Telegram Summary 发出 HTML 版本。失败时，Telegram Delivery Failed? 把运行交给 Send ntfy Summary，它把纯文字连同标题、高优先级和标签 mail 发出去。

改变样子

• 时间窗口：Fetch Gmail via IMAP 里脚本中的截止时间和搜索日期。
• 什么被静音、什么算紧急、什么供参考：Build Summary Prompt 里的规则清单。
• 提示词和回答的上限：Prepare Structured Prompt。
• 模型和它的设置：Call Ollama Summary API 里的请求体。
• 消息的样子：Normalize Summary Message。表格的列宽是 26、18 和 30 个字符。
• 时间：Schedule Trigger。

值得知道的

• 未运行：Mindket 没有调用过 IMAP 服务器、Ollama、Telegram 或 ntfy。它检查了 Python 脚本的语法，并在自己的机器上用一个示例邮件串和一个示例模型回复运行了 Code 步骤。
• 邮箱密码就在命令文字里。任何能打开这个工作流的人都能读到它，所以请用应用专用密码，并把工作流留给自己。
• ntfy 不用注册。它的文档说主题本质上就是密码。备用的文字里列着你紧急邮件的主题和发件人，所以请选一个没人猜得到的主题。
• 静音规则匹配主题、发件人和正文里任何位置的词的一部分，没有词边界。一封含有 “deal”、“offer” 或 “sale” 的真实邮件会在模型看到之前就被静音。如果这造成困扰，请改清单。
• 没有紧急邮件串的日子什么也不发，连一条说明“今天很平静”的消息也没有。
• 请求把 think 设为 false，并要求 JSON 输出。Ollama 的文档是把 think 描述给会思考的模型用的。
• 32768 个 token 的上下文比 Ollama 的默认值要用更多内存，它的文档说在显存不足 24 GiB 的机器上默认是 4k。260 个 token 的限制可能把较长的回答截断，工作流随后会改用自己的清单。
• 邮件正文只发给你自己的 Ollama。紧急邮件的主题和发件人会发到 Telegram，Telegram 失败时发到 ntfy.sh。
• 一封邮件可能夹带想引导模型的文字，所以一封邮件可能被列为紧急，也可能被漏掉。请把报告当作提醒你去看一看，而不是完整的检查。