問題的開始
每天早上打開 Windows 桌面的電郵收件箱，都有 10 到 15 封運輸通知。每封郵件裡運輸公司名稱、追蹤編號、運輸狀態混在一起。
負責人每天的工作：
1. 逐一打開電郵
2. 從文本中找出追蹤編號（沒有突出顯示）
3. 手動輸入 Google Sheets
4. 手動輸入運輸公司名稱
這個過程每天花 30 分鐘。每週白白浪費 2.5 小時。
轉折點
有人喃喃自語：「這好像有某種規律吧？」
真的有。
運輸公司的追蹤編號字元組合和位數幾乎是固定的。
• A 公司：12 位數字開頭
• B 公司：兩個字母 + 10 位數字
• C 公司：10 位數字 + 1 個檢查碼
我們把這些模式寫成正規表達式，讓 Claude Code 自動掃描郵件內文。
前後對比
之前（手動處理）
• 時間：每天 30 分鐘
• 準確度：90~92%（疲勞導致誤輸入）
• 處理件數：日均 12 件（速度受限）
之後（Claude Code + Google Sheets）
• 時間：2 分鐘（自動化後僅需驗證）
• 準確度：99.7%（模式識別幾乎無誤）
• 處理件數：日均 60 件（提升 5 倍）
意外的收穫
追蹤編號自動彙總後，新工作開始出現。
團隊能自動比較運輸公司的速度。更快的是誰、延誤最頻繁的是誰，一目瞭然。
在 Spreadsheet 加上簡單的篩選和樞紐分析表，月度運輸報告開始自動生成。
30 分鐘的自動化最終帶來了每週 2 小時的節省，加上 1 項新洞察。
學到的東西
「自動化不必宏大」
正規表達式 3~4 行、Claude Code 簡單的掃描邏輯、Google Sheets 的 IMPORTRANGE 函數。就這麼簡單。
如果發現重複的工作，先找規律，再交給工具。這是非技術背景小團隊學到的自動化循環。
下一個目標已經定好了。「即時將訂單單據的數量同步到庫存表」。