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Analizzerò le tue email in dati strutturati e puliti
Kaze
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo team copia manualmente conferme d'ordine, fatture o email di prenotazione in un foglio di calcolo. Io trasformo quella casella di posta in un flusso di dati affidabile.
Ho passato due anni a costruire e rafforzare una pipeline email-to-database che funziona in produzione ogni notte: connessioni IMAP e Gmail, rilevamento del mittente, un parser per ogni modello con fallback LLM, srotolamento di email inoltrate tra provider e lingue, gestione di thread e duplicati, normalizzazione delle valute, e un ciclo di correzione che impara da ogni intervento manuale.
COSA OTTIENI
- Un parser per ogni tipo di email, con uno schema JSON documentato
- Dati di test reali e test automatizzati, così la precisione si misura, non si promette
- Nessun fallimento silenzioso: tutto ciò che non viene analizzato finisce in una coda di revisione
- Documenti di handover così i tuoi sviluppatori possono aggiungere il prossimo mittente
Qualsiasi lingua, qualsiasi provider. TypeScript, Node o Python, OpenAI o Claude, e il tuo database, Google Sheets o un webhook come destinazione.
Inviami 3-5 email di esempio (anche redatte o oscurate) e ti dirò onestamente cosa si può analizzare e cosa no, prima di ordinare.
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Kaze
I automate what slows you down
- DaStati Uniti
- Membro daott 2022
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Francese, Inglese
Developer and automation specialist with experience building production-ready tools across logistics, e-commerce, and SaaS.
My expertise: automation & bots, full-stack web dev (React, Next.js, Node.js), data dashboards, Gmail automation, and API integrations.
I've built and operated my own SaaS platforms — so I deliver code that works in production, not just in theory. Fast delivery, clean code, no unnecessary complexity.
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FAQ
Traduzione automatica.
Devo darti accesso alla mia casella di posta?
No. Sviluppo con email di esempio che esporti e oscuri. Se vuoi la connessione diretta, usa una password specifica per l’app o un indirizzo di inoltro dedicato che puoi revocare in qualsiasi momento.
Quale precisione posso aspettarmi?
Su modelli stabili, quasi il 100% — vengono analizzati da regole, non da un modello. Su email in formato libero, il fallback LLM di solito raggiunge il 90-95%, e tutto ciò che è sotto la soglia di fiducia va in coda di revisione invece che nel tuo database.
Puoi analizzare email in lingue diverse dall'inglese?
Sì. La pipeline che uso in produzione gestisce mittenti in inglese, francese, tedesco, spagnolo e italiano, inclusi messaggi inoltrati dove il mittente originale è nascosto nel corpo.
Puoi consegnare questa integrazione in Zapier, Make o n8n?
No, e preferisco dirlo subito. Scrivo codice personalizzato che possiedi. Gli strumenti no-code sono più economici all'inizio e vanno bene per flussi semplici, ma hanno difficoltà con drift dei modelli, duplicati e riprove, che rappresentano la maggior parte del lavoro qui.
