Comment construire un classeur d'importance des fils de discussion par courrier électronique intelligent

Développer un outil de gestion de courrier électronique de pointe qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser et classer les fils de discussion par ordre d'importance. Ce projet aidera les utilisateurs à gérer efficacement leurs boîtes de réception, à gagner du temps et à s'assurer que les communications essentielles ne sont jamais manquées.

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Résumé Simple

Un système intelligent qui classe automatiquement les fils de discussion par ordre d'importance, aidant les utilisateurs à hiérarchiser leur boîte de réception et à se concentrer sur ce qui compte le plus.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Créer un système intelligent pour classer automatiquement les fils de discussion par ordre d'importance
Améliorer la productivité des utilisateurs en priorisant les emails importants
Réduire le temps passé à gérer les boîtes de réception

Public cible :

Professionnels avec un volume élevé d'emails
Utilisateurs professionnels
Toute personne cherchant à optimiser son flux de travail par email

Principes clés :

Algorithme de classement d'importance des fils de discussion
Interface conviviale pour afficher les fils classés
Critères d'importance personnalisables
Intégration avec les fournisseurs de messagerie électronique les plus populaires
Mises à jour en temps réel à l'arrivée de nouveaux emails
Tableau de bord analytique pour la gestion des emails

Exigences des utilisateurs :

Configuration et intégration faciles avec les comptes email existants
Interface intuitive pour afficher les fils classés
Possibilité de personnaliser les critères d'importance
Accès rapide aux fils classés en haut de la liste
Option pour ajuster manuellement le classement
Application mobile pour la gestion des emails en déplacement

Flux Utilisateur

Intégration du compte de messagerie :
- L'utilisateur s'inscrit au service
- L'utilisateur autorise l'accès à son compte de messagerie
- Le système synchronise et analyse les fils de discussion existants
Affichage des fils classés :
- L'utilisateur ouvre l'application
- Le système affiche une liste des fils de discussion classés par ordre d'importance
- L'utilisateur peut trier, filtrer ou rechercher parmi les fils classés
Personnalisation des critères d'importance :
- L'utilisateur accède aux paramètres
- L'utilisateur sélectionne et pondère les différents facteurs d'importance
- Le système applique les nouveaux critères et reclasse les fils

Spécifications Techniques

Frontend :

React pour l'application web
React Native pour l'application mobile

Backend :

Node.js avec Express.js
PostgreSQL pour le stockage des données
Redis pour la mise en cache

Apprentissage automatique :

TensorFlow ou PyTorch pour développer l'algorithme de classement
Bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse textuelle

API :

API RESTful pour la communication entre le frontend et le backend
GraphQL pour des requêtes de données plus complexes

Authentification :

JWT pour l'authentification sécurisée des utilisateurs
OAuth2 pour l'intégration des fournisseurs de messagerie

Points de Terminaison API

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/threads
GET /api/threads/:id
PUT /api/threads/:id/rank
GET /api/settings
PUT /api/settings
GET /api/analytics

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id (PK)
email
password_hash
created_at
updated_at

ComptesEmail :

id (PK)
user_id (FK)
fournisseur
access_token
refresh_token
created_at
updated_at

Fils :

id (PK)
email_account_id (FK)
sujet
score_importance
dernière_mise_à_jour
created_at
updated_at

Paramètres :

id (PK)
user_id (FK)
critères_importance (JSON)
created_at
updated_at

Structure de Fichiers

/src
  /components
    Header.js
    Footer.js
    ThreadList.js
    ThreadItem.js
    ImportanceMeter.js
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Register.js
    Settings.js
    Analytics.js
  /api
    auth.js
    threads.js
    settings.js
  /utils
    rankingAlgorithm.js
    emailIntegration.js
  /styles
    global.css
    components.css
/public
  /assets
    logo.svg
    icons/
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /middleware
/ml
  trainModel.py
  predictImportance.py
README.md
package.json

Plan de Mise en Œuvre

Configuration du projet (1 semaine)
- Configurer l'environnement de développement
- Initialiser le dépôt Git
- Créer la structure du projet
Développement du backend (3 semaines)
- Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs
- Développer les services d'intégration de messagerie
- Créer les points de terminaison de l'API
- Configurer la base de données et les modèles
Modèle d'apprentissage automatique (4 semaines)
- Collecter et prétraiter les données d'entraînement
- Développer et entraîner le modèle de classement d'importance
- Mettre en œuvre l'intégration du modèle avec le backend
Développement du frontend (3 semaines)
- Créer des composants d'interface utilisateur responsive
- Mettre en œuvre les flux utilisateur
- Intégrer l'API backend
Tests et perfectionnement (2 semaines)
- Mener des tests unitaires et d'intégration
- Effectuer des tests utilisateur et recueillir les commentaires
- Affiner l'interface utilisateur/l'expérience utilisateur en fonction des commentaires
Déploiement et lancement (1 semaine)
- Configurer l'environnement de production
- Déployer l'application
- Surveiller les performances et résoudre les problèmes

Stratégie de Déploiement

Utiliser la conteneurisation (Docker) pour des environnements cohérents
Déployer le backend sur une plateforme cloud évolutive (par exemple, AWS ECS ou Google Cloud Run)
Héberger le frontend sur un réseau de diffusion de contenu (CDN) pour un accès rapide à l'échelle mondiale
Utiliser un service de base de données géré pour PostgreSQL
Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions ou de GitLab CI
Configurer la surveillance et la journalisation avec des outils comme Prometheus et la pile ELK
Utiliser un déploiement bleu-vert pour des mises à jour sans interruption
Mettre en place des sauvegardes automatiques et des procédures de reprise après sinistre

Justification de la Conception

React et React Native choisis pour leur compatibilité multiplateforme et leur riche écosystème
Node.js pour le backend pour une cohérence JavaScript sur l'ensemble de la pile et de hautes performances
PostgreSQL pour un stockage de données relationnelles robuste avec une prise en charge JSON pour la flexibilité
Intégration de l'apprentissage automatique pour fournir un classement intelligent et adaptatif
API RESTful pour la simplicité, avec l'option GraphQL pour répondre aux futurs besoins de données complexes
Conteneurisation et déploiement cloud pour la mise à l'échelle et la facilité de gestion
Accent mis sur la personnalisation par l'utilisateur pour répondre aux divers besoins de gestion des emails
Inclusion d'une application mobile pour prendre en charge la productivité en déplacement