Несколько недель назад у меня накопилось 340 непрочитанных писем в рабочем ящике. Не спам — реальные письма от реальных людей, которые чего-то ждали. Кто-то просил о сотрудничестве, кто-то слал баги, кто-то хотел консультацию. Я открывал ящик, смотрел на эту кучу и закрывал обратно.
В итоге я потратил выходные не на разбор почты, а на сборку автоматизации. Теперь каждое входящее письмо за 30 секунд получает метку, краткое саммари и попадает в нужную папку. Расскажу, как это устроено.
Что делает связка Make + Claude
Make.com — конструктор автоматизаций. Он следит за событиями — пришло письмо, появилась строчка в таблице, кто-то заполнил форму — и запускает цепочки действий в ответ. Без единой строчки кода.
Claude — языковая модель от Anthropic. Подключаю её через API, и она делает то, в чём реально сильна: читает текст, понимает контекст и отвечает на вопросы вроде "это жалоба или запрос о партнёрстве?".
Вместе они закрывают задачу, которую я раньше решал руками: входящее письмо → понять что это → решить что делать → сделать. Первые два шага теперь происходят автоматически.
Подготовка: что нужно до старта
Я потратил полчаса на ерунду, потому что полез настраивать сценарий раньше, чем проверил всё необходимое. Лучше сделать это по порядку.
Нужен аккаунт на Make.com — для тестирования хватит бесплатного тарифа, там 1000 операций в месяц. Нужен API-ключ Claude: идёшь на console.anthropic.com, создаёшь ключ, кладёшь в безопасное место. И нужен Gmail или любой другой ящик, к которому Make умеет подключаться. Я работал с Gmail.
Ещё до сборки сценария я потратил минут двадцать на список категорий. У меня получилось шесть: партнёрство, техническая поддержка, продажи, пресса, личное, спам. Чем точнее сформулируешь категории — тем лучше будет работать классификация. Это не абстрактный совет: я переделывал список дважды, пока не стало работать нормально.
Собираем сценарий в Make
Открываю Make, создаю новый сценарий. Первый модуль — триггер Gmail "Watch Emails". Подключаю аккаунт, выбираю папку "Входящие", ставлю галочку "Only Unread". Теперь сценарий запускается каждый раз, когда приходит новое непрочитанное письмо.
Второй модуль — HTTP-запрос к API Claude. Здесь я запнулся, потому что у Make нет встроенного коннектора для Anthropic — есть для OpenAI, но не для Claude. Поэтому иду через универсальный модуль HTTP → Make a request.
Настройки запроса:
URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
Метод: POST
Заголовки:
x-api-key: [твой ключ]
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json
В поле Body собираю JSON, где в "content" подтягиваю переменные из предыдущего модуля: тема письма, имя отправителя, первые 1500 символов тела. Почему 1500, а не всё письмо — большинство писем понятны по первым абзацам, а платить за лишние токены смысла нет.
Промпт выглядит примерно так: "Ты помощник по сортировке почты. Прочитай письмо и верни JSON с двумя полями: category (одно из: партнёрство, поддержка, продажи, пресса, личное, спам) и summary (1-2 предложения о чём письмо). Только JSON, без лишнего текста."
Клод честно возвращает JSON. Почти всегда.
Разбираем ответ и раскидываем письма
Третий модуль — JSON Parser. Make умеет парсить JSON из текстовой строки, это встроенная функция. Беру ответ от Claude, скармливаю парсеру, получаю переменные category и summary.
Дальше ставлю Router — модуль-развилку. Из него выходят несколько веток, каждая со своим фильтром. Ветка "партнёрство" срабатывает если category равно "партнёрство", ветка "поддержка" — если "поддержка", и так далее.
В каждой ветке стоит Gmail-модуль "Add Label". Я заранее создал в Gmail метки, совпадающие с категориями. Письмо получает метку и попадает в нужную папку.
Для категории "партнёрство" добавил ещё один шаг — Google Sheets, куда пишется строчка с датой, отправителем, темой и саммари. Удобно потом просматривать одним списком.
Что работает хорошо, что нет
Классификация срабатывает точно примерно в 85-90% случаев. Остальные — это либо очень короткие письма вроде "окей, договорились", либо письма сразу на нескольких языках, либо что-то совсем нетипичное.
Первые две недели я иногда проверял вручную — хотелось убедиться, что система не теряет важное. Ни разу не потерялось. Теперь проверяю раз в несколько дней.
Одна проблема всплыла неожиданно: иногда Claude добавляет перед JSON что-то вроде "Вот JSON:" — и парсер ломается. Я решил это дополнительным модулем Text Parser с регуляркой, которая вытаскивает JSON-блок из любого текста. Некрасиво, но работает.
На практике токены расходуются умеренно. У меня около 400-500 писем в месяц — выходит долларов пять, не больше.
Самое неожиданное открытие: саммари оказались полезнее, чем я думал. Теперь я сначала читаю саммари в таблице и уже потом решаю, какое письмо вообще открывать. Это сэкономило мне больше времени, чем сама сортировка.
Куда двигаться дальше
Сейчас тестирую следующий шаг — автоматические черновики ответов для простых случаев. Если письмо классифицировано как "поддержка" и в нём спрашивают что-то из стандартного FAQ, Claude готовит черновик, который я потом подтверждаю или правлю. Пока работает с переменным успехом: примерно половину черновиков отправляю почти без изменений.
На другом проекте я обжёгся — поэтому отдельно скажу: не давай автоматизации отправлять письма без твоей проверки, особенно на старте. Черновик — нормально. Автоотправка — это риск, что какой-нибудь кривой промпт пошлёт клиенту что-нибудь странное.
340 писем превратились в привычку просматривать аккуратно разложенные папки раз в день. Иногда достаточно просто построить правильную систему — и задача перестаёт казаться неподъёмной.
