問題：一天 40 封郵件，其中 80% 有附件
由非開發人員運營的我們團隊的日常工作很簡單。上午 9 點，打開電郵。下載附件。分類到資料夾。重複。
採購商發送的檔案格式各不相同。商品照片（JPG、PNG）、訂單（PDF）、價格表（XLSX），有時甚至是手寫掃描件。每次都要手動分類，放入 Google Drive 的正確資料夾中。僅一個月就花費了 8 小時以上。
正在此時，一位團隊成員提出了問題。「這個，機器人不能做嗎？」
嘗試：Claude Code + Gmail API 的組合
我們連接了三個工具。
1. **Gmail 自動標籤規則** - 在採購商郵件上貼上特定標籤
2. **Google Apps Script** - 在 Gmail 中檢測附件
3. **通過 Claude Code 的檔案分類邏輯** - 讀取檔案格式和內容，決定正確的資料夾
初始設置很簡單。
Gmail 觸發器 → 新郵件檢測附件 → 調用 Claude Code → 判斷檔案類型 → 移至相應資料夾
意外發現：檔名才是真正的線索
第一週全是失敗。當 Claude Code 問「這個檔案應該放在哪個資料夾？」時，我們只看檔名來判斷，但那不夠準確。
但我們發現了一件事。採購商使用了一致的檔名模式。
• 「PO_202502_StyleA.xlsx」
• 「2025_Catalog_Men_20pc.pdf」
• 「QC_Check_Batch3.jpg」
當我們教 Claude Code 讀取檔名中的關鍵字時，準確度從 92% 躍升至 98%。剩餘 2% 是模稜兩可的檔案，我們自動將它們收集在檢查資料夾中。
更驚人的事：團隊「重新發現」了時間
機器人進行了 3 週的自動分類後，我們首次進行了定量計算。
• **之前：** 每天平均 2 小時 20 分鐘（檢查郵件、下載、分類）
• **之後：** 每天平均 12 分鐘（只檢查自動化機器人的錯誤、審查檢查資料夾）
按月計算，超過 40 小時。我們找回了一個月的 1 週的工作時間。
有趣的是，團隊成員用那些時間做了什麼。有些人致力於改進採購商回應品質，有些人開始了新的市場研究。自動化不再是單純的「節省時間」，而成為了「開啟其他工作大門的鑰匙」。
非開發人員也能進行的設置步驟
步驟 1：在 Gmail 中設置過濾標籤
Gmail 設置 → 篩選和封鎖的地址 → 建立新篩選 → 輸入採購商電郵地址 → 應用標籤（例如：「自動分類_待處理」）
步驟 2：創建 Google Apps Script 基本框架
Google Drive → 新建檔案 → Google Apps Script → 添加以下代碼：
function autoSortAttachments() {
var label = GmailApp.getUserLabelByName('自動分類_待處理');
var threads = label.getThreads();
// Claude Code 調用邏輯在此
}
步驟 3：將判斷交由 Claude Code
Apps Script 調用 Claude API，發送每個附件的檔名和元數據。Claude Code 根據分類規則進行回應。
步驟 4：確認 Google Drive 資料夾結構
保持資料夾名稱一致（例如：「_訂單」、「_產品照片」、「_價格表」、「_需檢查」），這樣機器人才能正確移動它們。
剩下的問題：這真的是自動化嗎？
3 個月後的今天，我們懷有另一種疑問。機器人分類檔案已成定論，但我們究竟能將這個系統擴展到什麼程度呢？
下一步已定。自動將分類好的檔案製成 Google 工作表清單，從清單中偵測缺少的信息（例如：最終批准狀態），並自動向採購商發送通知。工作越來越少，下一份工作就越來越清楚。