Como criar um ranqueador de importância de thread de email inteligente

Desenvolva uma ferramenta de gerenciamento de email de ponta que usa aprendizado de máquina para analisar e classificar threads de email por importância. Este projeto ajudará os usuários a gerenciar suas caixas de entrada de forma eficiente, economizar tempo e garantir que as comunicações críticas nunca sejam perdidas.

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Resumo Simples

Um sistema inteligente que classifica automaticamente threads de email por importância, ajudando os usuários a priorizar sua caixa de entrada e se concentrar no que é mais importante.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um sistema inteligente para classificar automaticamente threads de email por importância
Melhorar a produtividade do usuário, priorizando emails importantes
Reduzir o tempo gasto gerenciando caixas de entrada

Publico-alvo:

Profissionais com alto volume de emails
Usuários de negócios
Qualquer pessoa que busque otimizar seu fluxo de trabalho de email

Recursos-chave:

Algoritmo de classificação de importância de threads de email
Interface amigável para exibir threads classificados
Critérios de importância personalizáveis
Integração com provedores de email populares
Atualizações em tempo real à medida que novos emails chegam
Painel de análises para insights de gerenciamento de email

Requisitos do usuário:

Configuração e integração fáceis com contas de email existentes
Interface intuitiva para visualizar threads classificados
Capacidade de personalizar critérios de importância
Acesso rápido aos threads mais importantes
Opção de ajustar manualmente as classificações
Aplicativo móvel para gerenciamento de email em movimento

Fluxos de Usuário

Integração de Conta de Email:
- O usuário se registra no serviço
- O usuário autoriza o acesso à sua conta de email
- O sistema sincroniza e analisa os threads de email existentes
Visualizando Threads Classificados:
- O usuário abre o aplicativo
- O sistema exibe uma lista de threads de email classificados por importância
- O usuário pode classificar, filtrar ou pesquisar através dos threads classificados
Personalizando Critérios de Importância:
- O usuário navega até as configurações
- O usuário seleciona e pondera vários fatores de importância
- O sistema aplica os novos critérios e reclassifica os threads

Especificações Técnicas

Use a containerização (Docker) para ambientes consistentes
Implante o backend em uma plataforma de nuvem escalável (por exemplo, AWS ECS ou Google Cloud Run)
Hospede o frontend em uma CDN para acesso global rápido
Utilize um serviço de banco de dados gerenciado para PostgreSQL
Implemente um pipeline de CI/CD usando GitHub Actions ou GitLab CI
Configure monitoramento e registro com ferramentas como Prometheus e ELK stack
Use implantação azul-verde para atualizações sem tempo de inatividade
Implemente backups automatizados e procedimentos de recuperação de desastres

Endpoints da 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

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

id (PK)
email
password_hash
created_at
updated_at

ContasDeEmail:

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

Threads:

id (PK)
email_account_id (FK)
assunto
importance_score
last_updated
created_at
updated_at

Configurações:

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

Estrutura de Arquivos

/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

Plano de Implementação

Configuração do Projeto (1 semana)
- Configurar ambiente de desenvolvimento
- Inicializar o repositório Git
- Criar a estrutura do projeto
Desenvolvimento do Backend (3 semanas)
- Implementar autenticação de usuário
- Desenvolver serviços de integração de email
- Criar endpoints de API
- Configurar o banco de dados e os modelos
Modelo de Machine Learning (4 semanas)
- Coletar e pré-processar os dados de treinamento
- Desenvolver e treinar o modelo de classificação de importância
- Implementar a integração do modelo com o backend
Desenvolvimento do Frontend (3 semanas)
- Criar componentes de interface do usuário responsivos
- Implementar fluxos de usuário
- Integrar com a API de backend
Testes e Refinamento (2 semanas)
- Realizar testes de unidade e integração
- Realizar testes de usabilidade e coletar feedback
- Refinar a interface do usuário com base no feedback
Implantação e Lançamento (1 semana)
- Configurar o ambiente de produção
- Implantar o aplicativo
- Monitorar o desempenho e corrigir problemas

Justificativa do Design

React e React Native escolhidos por compatibilidade multiplataforma e rico ecossistema
Node.js backend para consistência de JavaScript em toda a pilha e alto desempenho
PostgreSQL para armazenamento de dados relacionais robustos com suporte a JSON para flexibilidade
Integração de machine learning para fornecer classificação inteligente e adaptativa
API RESTful por simplicidade, com opção GraphQL para futuras necessidades de dados complexos
Containerização e implantação em nuvem para escalabilidade e facilidade de gerenciamento
Ênfase na personalização do usuário para atender às diversas necessidades de gerenciamento de email
Inclusão de aplicativo móvel para suportar produtividade em movimento