問題的開始：1000封亂七八糟的郵件
上週，在Windows設備上用Claude Code構建的「買家郵件自動分類機器人」突然開始報錯。原因很簡單, 客戶們用英文、中文、韓文混合發送郵件。
**改善前**：每天早上手動分類500~1000封郵件（約4小時），誤分率超過15%
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第一次嘗試：天真的自動化
初期機器人只是簡單地用「主題關鍵詞 → 類別」的規則設計。
英文標題："Purchase Order" → ✅ 檢測成功
中文標題："采购单" → ❌ 檢測失敗
韓英混合："구매 문의 (Inquiry)" → 🤔 部分檢測
失敗原因：字符編碼不匹配 + 多語言標記化錯誤
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意外發現：Claude Code的多語言優勢
給Claude Code精確指令後，它開始自動檢測語言並進行優先級排序。
# 改進的機器人邏輯（偽代碼）
1. 將整個郵件文本標準化為UTF-8
2. 建立語言別關鍵詞字典（同時支持英·中·韓）
3. 用置信度分數進行排序
4. 檢測到混合語言時，優先選擇最高分
**改善後**：1000封郵件在3小時內以99%準確度分類，人工審核時間縮短至30分鐘
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實務中學到的3個技巧
1️⃣ 從一開始就明確編碼
• CSV導入時必須移除BOM
• 向Claude Code明確指示「UTF-8處理」
2️⃣ 語言別字典分離 > 單一規則
• 韓文關鍵詞：「구매」、「발주」、「가격표」
• 中文關鍵詞：「采购」、「订单」、「样品」
• 尊重每種語言的細微差別
3️⃣ 導入置信度分數
• 只有100%確信的項目才自動分類
• 70~90%區間標記為人工審核
• 誤分反饋 → 機器人重新學習
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現在團隊更聰明了
夢幻團隊的其他機器人開始參考這個邏輯，各自開始多語言處理自動化。非開發者也發現，「語言複雜性」不是自動化的障礙，而是機會。
下一個挑戰：將郵件分類機器人升級到自動生成回覆草稿的階段。