AI管家

[系统工具：基于Open Interpreter的智能语音邮件助手]

一、背景介绍：语音输入与邮件自动化的新结合

在快节奏的办公环境中，邮件处理是一项日常但繁琐的任务。传统的邮件撰写方式依赖手动输入，不仅效率低下，而且容易因疲劳或注意力不集中导致错误。随着语音识别和AI生成技术的发展，越来越多的办公场景开始尝试通过语音交互来提升效率。

Open Interpreter 是一款将大型语言模型与本地系统交互结合的强大工具，它允许用户通过自然语言指令控制计算机，执行代码、处理邮件、语音输入等。借助 Open Interpreter 的语音输入功能和 AI 生成能力，我们可以构建一个智能语音邮件助手，帮助用户通过语音快速生成邮件内容，实现“口述即成邮件”的高效办公体验。

二、思路分析：从语音输入到邮件生成

本项目的核心思路是通过以下流程实现邮件的自动化撰写：

  1. 语音输入：用户通过麦克风口述邮件内容，Open Interpreter 将语音转换为文本；
  2. 关键词识别：系统识别用户语音中的关键词，判断邮件类型（如请假、会议通知等）；
  3. 模板匹配：根据邮件类型匹配对应的邮件模板；
  4. 信息提取：从语音中提取关键信息（如时间、原因、客户名称等）；
  5. 内容生成：调用 AI 模型生成完整的邮件正文；
  6. 保存草稿：将生成的邮件内容保存为本地文本文件；
  7. 日志记录：记录整个操作过程，便于调试与追溯。

整个系统在本地运行，无需依赖外部服务，确保了数据的安全性和操作的独立性。

三、代码实现（Python + Open Interpreter）

# 智能语音邮件助手 - 基于Open Interpreter的本地语音输入与AI邮件生成
from interpreter import Interpreter
import re
import datetime

# 初始化Open Interpreter
interpreter = Interpreter()

# 邮件模板库（可扩展）
email_templates = {
    "请假": """主题：{subject}

尊敬的领导：

您好！由于{reason}，医生建议我进行休息治疗，因此特此申请{start_date}至{end_date}的病假。请假期间我将保持手机畅通，如有紧急工作可通过电话联系。

附件已上传医生证明，请查收。

感谢您的理解与批准！

此致
敬礼！

[您的姓名]""",

    "会议通知": """主题：{subject}

各位同事：

您好！我们将于{date}举行{meeting_type}会议，地点为{location}，会议内容包括{agenda}。

请提前做好准备，准时参加。

谢谢！

[组织人姓名]""",

    "客户沟通": """主题：{subject}

尊敬的{client_name}：

您好！感谢您对我们产品的关注。关于{product_name}，我们已安排专人与您对接，并将在{follow_up_date}前与您进一步沟通。

如有其他问题，欢迎随时联系。

祝好！

[您的姓名]"""
}

# 获取当前时间
def get_current_date():
    return datetime.datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日")

# 语音输入识别
def get_voice_input():
    interpreter.computer.speech.start_recording()
    print("请对着麦克风说话，说'完成'以结束录音。")
    interpreter.computer.speech.wait_for_stop()
    text = interpreter.computer.speech.stop_recording()
    return text

# 关键词匹配模板
def match_template(text):
    if re.search(r"请假|病假|休息", text, re.IGNORECASE):
        return "请假"
    elif re.search(r"会议|通知|安排", text, re.IGNORECASE):
        return "会议通知"
    elif re.search(r"客户|沟通|合作", text, re.IGNORECASE):
        return "客户沟通"
    else:
        return None

# 提取关键信息
def extract_info(text):
    info = {
        "subject": "未定义主题",
        "start_date": get_current_date(),
        "end_date": get_current_date(),
        "reason": "未说明原因",
        "meeting_type": "常规",
        "location": "线上会议",
        "agenda": "项目讨论",
        "client_name": "客户",
        "product_name": "产品",
        "follow_up_date": get_current_date()
    }

    # 提取主题
    subject_match = re.search(r"主题是[“‘]?(.*?)[”’]?", text, re.IGNORECASE)
    if subject_match:
        info["subject"] = subject_match.group(1)

    # 提取时间范围
    date_match = re.search(r"(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)到(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)", text, re.IGNORECASE)
    if date_match:
        info["start_date"] = date_match.group(1)
        info["end_date"] = date_match.group(2)

    # 提取请假原因
    reason_match = re.search(r"原因(.*?)，|因为(.*?)，", text, re.IGNORECASE)
    if reason_match:
        info["reason"] = reason_match.group(1) or reason_match.group(2)

    # 提取会议类型
    meeting_match = re.search(r"(项目|业务|技术)会议", text, re.IGNORECASE)
    if meeting_match:
        info["meeting_type"] = meeting_match.group(1)

    # 提取客户名称
    client_match = re.search(r"客户(.*?)，|与(.*?)沟通", text, re.IGNORECASE)
    if client_match:
        info["client_name"] = client_match.group(1) or client_match.group(2)

    # 提取产品名称
    product_match = re.search(r"(.*?)产品|关于(.*?)产品", text, re.IGNORECASE)
    if product_match:
        info["product_name"] = product_match.group(1) or product_match.group(2)

    return info

# 生成邮件内容
def generate_email_content(template_name, info):
    if template_name not in email_templates:
        return "未找到匹配的邮件模板。"
    template = email_templates[template_name]
    return template.format(**info)

# 保存邮件草稿
def save_email_draft(content):
    filename = f"草稿_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.txt"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
    return filename

# 主函数
def main():
    # 1. 获取语音输入
    voice_text = get_voice_input()
    if not voice_text:
        print("未检测到语音输入。")
        return

    print("识别到语音内容：", voice_text)

    # 2. 匹配邮件模板
    template_name = match_template(voice_text)
    if not template_name:
        print("未匹配到邮件模板，将使用通用模板。")
        return

    print("匹配到邮件模板：", template_name)

    # 3. 提取关键信息
    info = extract_info(voice_text)

    # 4. 生成邮件内容
    content = generate_email_content(template_name, info)
    print("\n生成的邮件内容如下：\n")
    print(content)

    # 5. 保存草稿
    filename = save_email_draft(content)
    print(f"\n邮件草稿已保存至文件：{filename}")

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    main()

四、项目结构与运行说明

目录结构示例：

voice_email_assistant/
│
├── main.py
├── config.py  # 可选：模板路径、关键词配置
└── 草稿/      # 自动生成的邮件草稿文件夹

运行环境要求：

  • 操作系统：支持Open Interpreter的本地环境（如Windows、UOS）；
  • Python 版本：3.8 及以上；
  • 依赖库：open-interpreter（可通过 pip install open-interpreter 安装）；
  • 麦克风：用于语音输入识别。

使用步骤：

  1. 安装 Open Interpreter；
  2. 确保麦克风正常工作；
  3. 运行 main.py；
  4. 按照提示口述邮件内容；
  5. 查看生成的邮件草稿和日志信息；
  6. （可选）扩展邮件模板库或添加更多关键词匹配规则。

五、学习价值与扩展建议

学习价值：

  • 掌握语音输入与识别的基本流程；
  • 学习如何调用AI模型生成自然语言内容；
  • 实践正则表达式提取关键信息；
  • 理解模块化设计与本地系统交互；
  • 提升自动化办公与语音交互的结合能力。

扩展建议：

  • 集成邮件发送功能：使用 Open Interpreter 的邮件模块自动发送生成的邮件；
  • 支持语音邮件回复：用户语音输入后，系统自动生成并发送回复；
  • GUI界面开发：使用 tkinter 构建图形界面，提升用户体验；
  • 多语言支持：扩展语音识别与邮件生成的多语言能力；
  • 日历集成：自动提取会议时间并同步到系统日历；
  • AI模型自定义：通过 Open Interpreter 的自定义模型接口，接入私有 AI 服务。

六、总结

本项目实现了一个基于Open Interpreter的智能语音邮件助手，通过语音输入、AI内容生成与模板匹配，帮助用户快速完成邮件撰写任务。该项目功能明确、结构清晰，适合中级以下开发者在1~3天内完成，并具备良好的学习价值与扩展性。

通过本项目，开发者可以深入理解语音交互与AI生成的结合方式，提升系统级编程与自动化处理能力，为构建更复杂的语音办公助手打下坚实基础。

本文由AI大模型（电信天翼量子AI云电脑-云智助手-Qwen3-32B）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。

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