jev模型不生成邮件文本，而是作为决策中枢负责邮件路由分派、语气风格匹配、合规性预检和多轮策略调度。它通过结构化判断输出选项、分数或指令，驱动模板库或llm完成最终文案生成。
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Jev 模型本身不撰写邮件——它不会生成句子、段落或完整文案。这是它的设计原则：拒绝文本生成，专注结构化判断。所以“用 Jev 做邮件自动撰写”这件事，需要换一种理解方式：Jev 不写邮件，但它能决定邮件怎么写、由谁写、写什么重点、发给谁、是否需要人工复核。
换句话说，Jev 是邮件自动化流程里的“决策中枢”，不是“文案笔杆子”。
以下是几种真实可行、已在社区落地的实操方法：
邮件路由与分派决策
把客户来信作为 state，让 Jev 判断该交由哪个团队/角色处理：
- 选项（Choice）设为：
退款组、物流组、技术客服、法务审核、转人工坐席 - 同时附加一个 Noul 问题：“是否含敏感词或法律风险？”（返回概率值）
- 程序根据 Jev 返回的最高概率选项+风险分，自动分派工单，并触发对应模板库中的预设草稿
✅ 实际效果：某电商客服系统接入后，92% 的常规咨询实现秒级分派，无需人工初筛；高风险邮件自动标红并暂停发送，等待法务确认。
邮件语气与风格匹配
不靠大模型猜语气，而是用 Score 类型做精细化打分：
- 给定客户原始消息 + 当前对话历史（作为 state）
- 提问：“本次回复应倾向哪种沟通风格？”
- 打分刻度定义为：
【安抚型】客户情绪崩溃、已投诉【简洁型】技术问题明确、用户身份是工程师【正式型】对接方是银行/政府机构【轻快型】新用户首单咨询、无负面关键词 - Jev 返回最匹配档位，系统调用对应风格的提示词模板，再交给 LLM 生成终稿
✅ 关键点：Jev 不管“怎么写”，只决定“按什么调性写”。避免了大模型自由发挥导致语气错位。
邮件内容合规性预检
在邮件发出前，用多个 Noul 问题做“安检扫描”：
- “是否包含未经验证的承诺？（如‘明天一定解决’）” → 返回 0.97 → 触发拦截
- “是否引用了未授权的第三方数据？” → 返回 0.03 → 放行
- “是否遗漏了法定免责声明？” → 返回 0.88 → 自动插入标准尾注
✅ 优势：比正则匹配更语义化，比微调小模型更轻量。一次请求可并行检查 5–8 项规则，延迟低于 120ms。
多轮邮件策略调度
针对长期跟进类邮件（如催款、续约提醒），Jev 可驱动状态机：
- 输入 state 包括：客户历史付款记录、最近三次沟通时间、当前账户余额、上一封邮件打开率
- 提问：“下一步应发送哪类话术？”
- Choice 选项为：
温和提醒版、账期强调版、优惠激励版、暂停联系版 - 系统据此选择模板，填充变量后生成最终邮件
✅ 注意：Jev 输出的是动作指令，不是文字。真正生成邮件的仍是已有模板引擎或轻量 LLM，Jev 只负责“选按钮”。
不复杂但容易忽略
