用 AI 词元开发邮件日历桥接工具

用 AI 词元开发邮件日历桥接工具

背景

学校邮箱里经常会收到课程作业截止时间、考试安排、会议通知、报名提醒等信息。这些时间点分散在不同邮件中，人工逐封查看和手动添加到手机日历比较耗时，也容易漏掉重要事项。

因此，我希望做一个自动化工具：定期读取 USTC 邮箱中的新邮件，识别邮件里的 DDL 和日程信息，并生成可以导入或订阅到 Android 日历的 .ics 文件。

项目代码见：Mail-Calendar-Bridge。

AI 工具

本项目主要使用 DeepSeek-V4-Pro 辅助完成需求拆解、代码生成、调试和文档整理。

在开发过程中，我主要让 AI 协助完成以下任务：

• 设计 Python 项目的整体结构。
• 编写 IMAP 邮件读取逻辑。
• 设计用大模型从邮件正文中提取日程事件的结构化输出格式。
• 生成 iCalendar .ics 文件。
• 编写 README、配置示例和 GitHub Actions 自动运行流程。

使用方式

我的基本工作流是先向 DeepSeek-V4-Pro 描述目标功能，再让它把任务拆成若干模块，之后逐个模块生成代码并人工检查。

一开始的提示词大致是：

我想做一个 Python 工具，自动读取 USTC 邮箱中的课程通知、作业截止时间、考试安排等邮件，用大模型提取其中的 DDL 和日程信息，然后生成 Android 手机日历可以导入的 .ics 文件。请帮我设计项目结构、核心模块和实现步骤。

在确定结构后，我继续按模块追问，例如：

请帮我实现一个 mail_reader.py，通过 IMAP SSL 连接学校邮箱，读取最近 7 天的邮件，解析中文邮件标题和正文，并返回结构化的邮件对象。

请帮我设计一个适合大模型 tool use 的 JSON schema，用来从邮件正文中提取作业截止、考试、会议、报名、缴费等日程事件。

请帮我把提取出的事件写入 .ics 日历文件，要求同一封邮件重复运行时不要产生重复事件，并尽量兼容 Android 日历导入。

请帮我写一个 GitHub Actions workflow，每天定时运行脚本，生成 docs/ddl_events.ics，并提交到仓库，方便用 GitHub Pages 做日历订阅。

AI 生成初稿后，我会本地运行、查看报错、把错误信息继续发给 AI，让它协助定位问题。对于涉及邮箱密码、API Key 的部分，我只让 AI 生成 .env.example 模板，真实密钥保存在本地环境变量或 GitHub Secrets 中。

成果与收获

最终完成了一个可以本地运行的邮件日历桥接工具，主要功能包括：

• 通过 IMAP SSL 读取 USTC 邮箱最近若干天的邮件。
• 解析中文邮件标题和正文，支持 HTML 邮件转纯文本。
• 调用大模型从邮件中提取作业截止、考试、会议、报名等日程事件。
• 使用 SQLite 记录已处理邮件，避免重复处理。
• 生成 .ics 日历文件，方便导入 Android 手机日历。
• 支持 GitHub Actions 定时运行，并通过 GitHub Pages 发布可订阅的日历文件。

这次实践让我感受到，AI 很适合帮助完成这种“胶水型自动化项目”：它可以快速把 IMAP、SQLite、LLM 结构化抽取、iCalendar、GitHub Actions 等多个环节串起来。相比完全手写，AI 显著降低了查文档和搭框架的时间。

心得与建议

这类项目最适合让 AI 先做整体设计，再分模块逐步实现。不要一开始就要求 AI 一次性生成完整项目，否则很容易出现细节遗漏或调试困难。

我觉得比较有效的做法是：

• 先把目标、输入、输出和运行环境说清楚。
• 让 AI 给出项目结构和模块边界。
• 每次只生成一个模块，并马上本地运行验证。
• 把真实报错完整贴给 AI，让它基于错误信息修改。
• 对密码、API Key、邮件内容等敏感信息保持警惕，不要直接发给 AI。
• 对 AI 生成的自动化脚本要人工检查，尤其是涉及提交、推送、定时任务和公开发布的部分。

这次经验说明，AI 不只是“帮我写代码”的工具，更像是一个可以随时讨论方案、查漏补缺和陪伴调试的开发助手。只要把需求拆清楚，并保持人工审查，个人也可以比较快地做出一个可用的自动化工具。