嫌 AI 寫的信全是套話，他索性把整張廚房檯面自己釘了出來

你有沒有遇過這種狀況：請人幫忙寫一封信，對方交來的東西四平八穩，每個字都漂亮，但你一看就知道不能直接用。味道不對。就像一碗別人家的高湯，濃是濃，可它不知道你今天要煮什麼菜。

近日在 V2EX 的分享創作版上，一位獨立開發者 JollyJ 發文，說自己平常要處理不少海外業務與跨國溝通郵件，深度用了一輪市面上的郵箱 AI 之後實在受不了，於是花業餘時間自己寫了一個直接嵌在工作軟體裡的郵件工作臺「知了 OnIt」，並把程式碼全部開源。

他的抱怨其實很具體。大廠郵箱自帶的 AI 寫信，本質上只是個文本潤色器，它不知道你是誰、不知道你的公司背景，更不知道你在這個崗位上有什麼談判底線，生成出來的全是放諸四海皆準的空話。而把郵件貼進外部聊天框的作法更折騰：每次說一句「語氣委婉點」，AI 就嘩啦啦重吐一整篇新的長文，你得一段一段人工挑揀複製，像在別人家廚房借爐子炒菜，調味料全在錯的位置。

還有一件事他講得特別實在：郵件從來都不只是回幾句話。客戶信裡敲定下週開會，你得退出郵箱、開視訊軟體建會議室、查同事的空檔、去系統裡搶會議室，最後再回信附上連結。一個簡單的排期，要在五個軟體之間來回搬運。這就像煮一道菜，瓦斯在後院，砧板在客廳，調味料放在樓上，每做一個動作都要換一個房間。

他給出的解法，廚房裡的人一聽就懂：工作的事情，交給工作的軟體來做。換句話說，把所有工具收進同一張檯面。這道理我們在把聊天視窗、旋鈕和帳本收進同一張檯面那篇也聊過：一張順手的檯面，省下的全是來回跑的時間。

AI 帶著你的身分去寫信，等於它讀過你家冰箱

知了 OnIt 的做法是內建一套可以自訂的企業背景與員工崗位畫像，讓 AI 帶著你的真實身分去思考和落款。你的業務模式、崗位底線、公文格式都先寫清楚，AI 產出的信就少了那種硬套出來的塑膠感。

這跟做菜是一個道理。替你掌勺的人得先知道這桌客人是誰：有沒有人忌口、誰愛重鹹、長輩是不是不喫牛。同樣一鍋紅燒，給家用和給客戶用，鹹淡就是不一樣。不知道這些的人再會炒，端出來的也是餐廳菜，不是你家的菜。

新信進來之後，系統還會結合畫像自動拆解三件事：這封信具體講了什麼、字面背後的商業意圖是什麼、建議怎麼應對。就像收到一整箱菜，先分門別類：哪些今天要煮、哪些要冰、哪些其實是鄰居寄錯的。

左手改一句，右手讓 AI 調一段

界面上的安排也頗有廚房感：左邊是完整的郵件編輯器，右邊是 AI 伴隨思考與草擬，兩邊即時雙向同步。你可以自己在左邊手改兩句，也可以在右邊用大白話下指令，「推遲到週五」「態度稍微硬氣點」，不用再來回複製貼上。

這像什麼？像站在一起煮菜的兩個人。你顧爐火，對方備料，你喊一聲「湯再收乾一點」，鍋裡就真的變稠，而不是對方重炒一鍋新的給你，再叫你自己挑哪鍋能用。

開會排期一鍵解決，翻譯也不毀排版

信裡提到開會，點一個按鈕，系統直接呼叫釘釘官方介面建好正式視訊會議、把同事拉進行程，外商那頭還會自動收到標準的 .ics 日曆附件，甚至順手把公司實體會議室也訂下來。五個軟體之間的人肉搬運，收成一個動作。

讀外文長信時，它做解耦翻譯，保留原信的表格、字體與排版層級，不會把客戶精心排版的郵件弄成一張白板純文字，還會依視窗等比縮放，消掉那條令人煩躁的橫向捲軸。對常看信的人來說，這就像收到一封手寫食譜，翻譯的人至少沒把人家畫的重點記號全部塗掉。

輕量、本地、不折騰人

技術上他走的是輕量路線：後端 Python 加 FastAPI 加 SQLite，前端 React 19，串流靠 SSE。所有資料只存在本地一個 SQLite 檔案裡，不依賴第三方雲端，無追蹤、無遙測。他還特意做了一個純記憶體的 Mock 演示模式，不用配釘釘憑證、不用綁真實信箱、不用申請 API Key，克隆下來跑一行命令就能把玩。理由很樸素：他自己體驗開源專案時，最煩的就是配一堆環境搞半小時然後報錯勸退。

這種「把工具收進一張檯面然後大方端出來給大家用」的痛快，跟貨拉拉開源除錯工具那篇所有工具終於收進同一張檯面的故事，是同一種脾氣。

說到底，這件事打動人的地方很家常：受不了借來的廚房，就自己釘一張檯面；釘好了，門打開，讓別人也能進來煮兩道。至於那些還在五個軟體之間搬運的日子，或許可以從今天這封想回又不敢直接回的信開始，慢慢收進同一張桌子上處理。