材料里最接近“发邮件、读邮件”的做法，是给通用 agent 足够权限和工具，让它直接操作。立正在访谈中说，他的 AI 可以操作微信，“或者说去发邮件啊等等，这个东西可以给到AI”⁠1。同一段里他推荐 Codex、Kimi Code、DeepSeek Harness 这类开放工具，理由是能使用任何上下文和任何工具，并提醒不要被绑定到某个生态⁠1。所以顺序是：先选一个能调用工具、能接触本地数据的 agent，再把邮箱作为它可用的工具接进去。

具体接口层面，材料只提到一个：一位学员做多邮件 AI 助理时“先用了Gmail的API”，再用条件过滤、大模型分类、生成清单⁠2。这是别人项目的做法，不是对所有人的通用方案；换成其他邮箱服务，材料没有给出对应接口。

立正对 skill 的写法有明确说法：要写“结果类的skill 而不是风格类的skill”，把该有的工具、对结果的要求、边界和案例给 AI，“而不是要教AI做事”⁠1。放到邮件场景，这意味着 skill 里更该写清“哪些邮件要分类、什么算处理完、哪些发送必须先经我批准”，而不是写一套固定的写信腔调。

这个思路在另一个项目里有对应实例：报销材料任务中，立正定义的结果是事实准确、学员拿到可提交材料、任何对外发送由他最后批准，其余信息搬运交给 agent⁠3。这是 AI 把该原则套到邮件上的推演，不是原文对邮件 skill 的逐条规定。

材料里反复出现的建议是先跑通最小版本。那位做邮件助理的学员，最大的 learning 是“怎么样子从最小化的东西先跑通，然后再往上加”⁠2。立正把这件事拆成两个可分别验证的点：Gmail API 能不能把当天邮件抓下来；模型分类效果是否“大差不差”。两个都成立，再拼成工作流⁠2。

如果你要自己试，可以先只做“读”：接一个邮箱、抓一天邮件、让模型分类，看结果是否可接受；确认后再加“写”和“发送”。发送环节建议保留人工批准，这与上面报销案例中“对外发送必须由我最后批准”的做法一致⁠3。这是 AI 的应用建议，不是材料对邮件场景的直接结论。

立正在讲一个读邮件的 AI 助理时，把项目拆成两个成立点：第一，能不能把当天所有邮件抓下来；第二，AI 能不能做比较有效的分类。他建议这两件事分开做——先问 AI 某个接口能否满足抓取，再用一天的邮件让模型分类一遍，觉得大差不差，这个点也算成立，然后把两者拼成工作流⁠1。这是他对 Gmail 案例的复盘，不是对 Outlook 的操作说明；换成 Outlook，对应的是 Microsoft Graph 的邮件读取接口，这一步属于 AI 的类推，需要你自己核对权限和返回字段。

同一段里，立正说分类准不准很个人：有人觉得促销邮件最重要，有人根本不想看。所以做法不是先找一套通用分类，而是你告诉 AI 结果好不好、不好在哪，并主动想哪些上下文能帮它判断，比如你过去怎么处理这类邮件⁠1。最小版本可以先定三到五个类别，拿一天邮件跑一遍，看错分集中在哪，再改规则或补上下文。

立正提到，想跑通核心功能很多时候只需要后端，并用 FastAPI 这类简单工具做最小闭环，再往上加⁠2。把这个项目归为 L3 Tool-using AI，理由是运行时调用 Gmail API 读邮件、提取待办；它值得学的地方是用简单规则先过滤邮件，减少认知负担；风险是邮件量和类型增加后，提取准确性会下降⁠2。按这个框架，Outlook 版最小版本也应是：读取接口 + 规则过滤 + 模型分类 + 输出清单，先只读不写，不急着做自动回复或归档。