AI 邮件生成器
@tusummary
回复写好了，一直没发出去
写一封回复，多数人是写得出来的。卡住的地方是判断它落到对方眼里是什么样：短回复会不会显得冷淡，客气一点会不会显得不认真，上午写好的那句在经过一串难谈的往来之后还成不成立。
从一份草稿开始，空白页和这个判断一起被拿掉了。生成出来的版本先保持中性的口气，选定语气再调；改一段已经存在的文字，比从零拼一段要快。
写这封邮件AI 邮件生成器SubtitleVideoThumbnail
免费写邮件的工具
AI 邮件生成器
这个 AI 邮件生成器根据一两句目的说明，写出一封新邮件或者一封回复。设好邮件类型和语气，生成草稿，发之前还能扩写、精简或者换一种说法。
- 写新邮件，也可以回一封
- 跟进、道歉、致谢等类型
- 六种语气，从正式到随意
- 扩写、精简、换说法、改正式
- 不用账号，也没有每日上限
什么是 AI 邮件生成器
它根据一段关于目的的简短说明，写出收件人预期的那种口气下的一封完整草稿。
AI 邮件生成器是从一份要点开始的，不是从一张空白页。目的填进一个字段，可选的关键点填进另一个，邮件类型和语气决定回来的是哪一种信。离开工具的时候，问候和落款都已经放在该在的位置。
它和填空式的模板不一样的地方在于，措辞是围着提供的细节搭起来的。目的和关键点决定内容，所以同一个提示写出来的两封邮件，差别和提示之间的差别一样大。
为什么选 AI 邮件生成器
类型、语气，还有生成之后的几个调整控件，决定这是一封能用的草稿，还是一张留着空格的模板。
开一封新邮件，或者回一封
两个标签页把这件事分开。写新邮件只从目的开始，回复邮件则从收到的那封出发，回复因此留在对方提起的话题上。
选它是哪一种邮件
跟进、说明、论证、说服、道歉、致谢和祝贺各有各的形状。道歉的开头和跟进的开头不一样，选类型就是在动笔之前把这个形状定下来。
设好收件人预期的语气
可以选 Professional、casual、friendly、formal、enthusiastic 和 empathetic。同一个请求能从一段提示出发，分别写给客户和同事，措辞各按各的读者换。
把必须出现的点列出来
关键点字段是选填的，用来放不能漏掉的事实，比如日期、发票号或者某个条件。填进去的内容会当成必须写到的信息，而不是一个建议。
草稿回来之后还能调
扩写、精简、换说法、改正式都作用在生成出来的邮件上。精简把一封长信拉回到它的请求，改正式则把口气抬起来，而不重搭开头。
最多给它 1000 个词
一长串往来或者一份粗糙的草稿可以整段贴进去，不用先自己总结一遍。不需要账号，每天能生成多少封也没有上限。
AI 邮件生成器
@tusummary
一封道歉信，不是显得冷就是显得慌
道歉邮件会往两个方向写坏。细节给少了，读起来像模板；给多了，又像写的人在对方还没表态之前就自己跟自己谈起了条件。
道歉类型把信控制在三个动作里：发生了什么、正在怎么处理、接下来会怎样。目的和关键点填好，措辞交给工具，而恰恰是这一部分，在写信人自己也带着情绪的时候最卡。
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@tusummary
第一次发出去没人回的那封跟进
第二封、第三封信得做第一封没做到的事。把原来的说辞重复一遍像是施压，而从头重写一遍，花的时间通常比第一次还多。
跟进类型默认收件人手上已经有前一封。工具给出一封更短的信，回头指到已经发出去的那封，写信的人因此有东西可改，而不是对着空框决定该有多硬。
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@tusummary
写给完全不认识你的人的第一封
冷启动邮件能犯错的余地最小。讲自己公司的那句排在想对方之前，回复率通常就丢在这里，因为读者还没有理由在意。
用一两句话把目的说清楚，工具就知道这封信在要什么，关键点字段负责带上必须出现的事实。回来的内容可以剪到两段，而一个陌生人大约也只会读这么多。
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@tusummary
坏消息今天必须用文字发出去
延期、调价、申请没通过，最后都是邮件送出去的，发信的人往往不是做决定的人，手上只有客户发现之前的一个小时。宣布这件事的那句话，会被改上十遍。
生成之前把语气设成 empathetic，消息就会走在解释前面，而不是跟在后面。之后对着草稿核对必须准确的地方，比如日期和下一步安排。
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@tusummary
第一版草稿读起来像翻译过来的
用第二语言写一封商务邮件，每一行都慢。语法可能是对的，读起来仍然像拼装的，因为客套话在各种语言里不一样，直译过来的一句常常落得很难看。
直接用目标语言生成这封信，这一整道工序就省掉了。草稿送到手的时候，请求已经落在读者预期它出现的位置，写作者的修改是在一个本来站得住的结构上做。
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@tusummary
一行邮件，写了二十分钟
介绍、道谢、确认这类信在清单上看着没什么。每一封仍然要问候、要说清为什么写、要收尾，一封四秒钟读完的信里有三个决定。
目的字段收的是短语，不需要写成稿，所以两行输入就够产出一封完整的信。回来的东西是拿过来接受或者微调，而不是一个要启动的任务。
写这封邮件AI 邮件生成器
@tusummary
队列里每张工单都要同一个形状
客服队列是重复的。四十个客户问同一场延期，而每一封答复都得读起来像是单独写的，同时对公司在做什么这件事保持准确。
每封询问都过同一个邮件类型和语气，回复口径就统一了，又不用把一段话粘四十遍。真正变化的部分，也就是这位客户具体该得到什么，由手工改进去，注意力本来也该放在那里。
写这封邮件AI 邮件生成器
@tusummary
那段话在写到请求之前就变成一堵墙
长邮件通常是一口气写完、一眼扫完的。背景排在请求前面，等真正的问题出现，读者已经决定这件事要不要晚点再说。
生成的草稿可以用结果下方那几个控件压缩，请求因此往上挪，而不用逐句权衡。两段话、请求在第一段，是多数收件箱会照顾的形状。
写这封邮件怎么使用 AI 邮件生成器
从一个简短要点到一封进得了收件箱、而不是进备忘录的草稿，一共四步。
Step 1
选写新的还是回信
选写新邮件就从零开始，有信要回就选回复邮件。第二个标签页让草稿始终挂在它所属的那串往来上。
Step 2
说明目的
用一两句话写清这封信要办成什么，必须出现的事实补进关键点字段。日期、名字和数字放那里，不要放进描述里。
Step 3
设好类型和语气
选邮件类型，比如跟进或者道歉，再选收件人预期的那个声音。两个设置一起决定草稿怎么开头、怎么收尾。
Step 4
生成，然后改到能用
点生成邮件，草稿出现。之后用扩写、精简、换说法或者改正式就地调整，合适的版本直接发出去。
谁在写这些邮件
一封信要在同一个上午写完、写准、发出去的地方，都用得上。
KF
客服岗
回复队列和投诉
答复要准，还得对每个客户都不一样。道歉类型给了回复一个形状，让它变得具体的那个细节由人手工补上，不是凭空编出来的。
XS
做外呼和销售的人
冷启动邮件和跟进
第二封才难。对着上一封生成，跟进就短而具体，而一个忽略了第一版的人，会读下去的正是这种。
GZ
找工作的人
投递和回复招聘方
写给招聘方的邮件得像人写的，不像表格。把草稿改正式，语气稳住了，关键点字段里填的细节也没有丢。
常见问题
费用、账号、覆盖范围，以及这封草稿离能发出去还有多远，按大家通常问的顺序回答。
发出去之前
生成出来的邮件，仍然需要一个发信人
草稿不知道这串往来里两个人之间发生过什么，也判断不了信里的承诺能不能兑现。发出去之前把事实核一遍，把说过头的地方往回收一点，把它当成第一稿来读。