问题的开始
每天早上打开 Windows 桌面的邮件收件箱，都有 10 到 15 封物流通知。每封邮件里物流公司名称、追踪码、运输状态混在一起。
负责人每天的工作：
1. 逐一打开邮件
2. 从正文中找出追踪码（没有突出显示）
3. 手动输入谷歌表格
4. 手动输入物流公司名称
这个过程每天花 30 分钟。每周白白浪费 2.5 小时。
转折点
有人喃喃自语：「这好像有某种规律吧？」
真的有。
物流公司的追踪码字符组合和位数几乎是固定的。
• A 公司：12 位数字开头
• B 公司：两个字母 + 10 位数字
• C 公司：10 位数字 + 1 个校验码
我们把这些模式写成正则表达式，让 Claude Code 自动扫描邮件正文。
前后对比
之前（手动处理）
• 时间：每天 30 分钟
• 准确度：90~92%（疲劳导致误输入）
• 处理件数：日均 12 件（速度受限）
之后（Claude Code + 谷歌表格）
• 时间：2 分钟（自动化后仅需验证）
• 准确度：99.7%（模式识别几乎无误）
• 处理件数：日均 60 件（提升 5 倍）
意外的收获
追踪码自动汇总后，新工作开始出现。
团队能自动比较物流公司的速度。更快的是谁、延误最频繁的是谁，一目了然。
在谷歌表格加上简单的筛选和数据透视表，月度物流报告开始自动生成。
30 分钟的自动化最终带来了每周 2 小时的节省，加上 1 项新洞察。
学到的东西
「自动化不必宏大」
正则表达式 3~4 行、Claude Code 简单的扫描逻辑、谷歌表格的 IMPORTRANGE 函数。就这么简单。
如果发现重复的工作，先找规律，再交给工具。这是非技术背景小团队学到的自动化循环。
下一个目标已经定好了。「实时将订单单据的数量同步到库存表」。