AI 邮件总结提示词：适用于ChatGPT和Copilot的8条

邮件串总结提示词要四张清单，而不是一段总结

遇到必须据此行动的邮件串，就用这条提示词。微软2025年6月的Work Trend Index特别报告统计，普通职场人每天收到117封邮件，“多数只用不到60秒扫一眼”，而一条推动了某个决定的60封邮件串，恰恰是扫一眼最容易看错的那种。这条提示词要的是：已决定什么、还有什么未决、谁欠谁什么、哪些归你，每一行都附原文引用。

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下面是一个邮件串，最旧的邮件在最前。请给我四张清单：

1. 已决定：达成了什么共识，由谁决定，哪一天
2. 仍未决：还没人定下来的问题
3. 待交付：谁欠谁什么，附邮件里写的日期
4. 给我的：任何对我提出的要求（我是[你的名字]）

每一条都引用其依据的原句。对含糊的承诺（“周五前应该可以”）标注为“未承诺”。跳过问候和感谢。

[粘贴邮件串]

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引用这一行是安全网。带引用的一行，可以用Ctrl+F在邮件串里找到；没有引用的一行，就是模型自己推断的，你无从核实。“含糊承诺”这一条，是为了抓住隔了一周很容易看错的事项，因为“周五前应该可以”并不是承诺。图表说明了为什么粘贴前要花五分钟整理。每封回复都引用之前的邮件时，一条60封的邮件串会包含1 + 2 + ... + 60 = 1,830份邮件副本，是你真正需要的60封的30.5倍。按每封120词、按Anthropic的每个token约3.5个英文字符估算约200个token，原样粘贴约370,000个token，清理后约12,000个。

另外七条提示词，覆盖单封邮件、收件箱、回复和Copilot

另外七条提示词覆盖其他邮件任务，每条都要求一个有名字的输出，而不是一段总结。把邮件或邮件串粘贴在提示词下面即可。写回复的话，邮件提示词包里还有二十条。

Copilot这一行扩展了微软自己的示例提示词“Summarize my emails from the last week related to [project or customer name]”，出自Chat with Copilot in Outlook，工作或学校账户可从Copilot按钮打开（截至2026年9月）。其余六条可以在ChatGPT、Claude、Gemini或任何你粘贴内容的助手里运行。待办事项提示词里“日期留空”的规则要保留，因为模型推断出来的日期，看起来和别人写下的日期一模一样。如果你的工作就是替客户分拣收件箱，虚拟助理的AI工具里有一条在这些提示词之前运行的分拣提示词：每封邮件一行，标上今天回复、本周回复、归档或标记。

为什么AI会搞错邮件串的顺序？

邮件串按最新在前粘贴时，AI就会搞错顺序，因为模型从上往下读粘贴内容，并把最上面当作开头。Outlook正是这样排序的。微软的会话视图帮助页面写道：“Within each Conversation, messages are sorted with the newest message on top”，并且对经典版Outlook写道：“You cannot change this sort order.”Gmail则相反：Google的Workspace指南写道“the newest message is at the bottom”，所以从顶部开始复制的Gmail邮件串是最旧在前。任何转发的邮件串都是最新在前嵌套，最早的邮件埋在引用堆的最底部。

最新在前地粘贴，时间线就是倒着走的。周二的“就选供应商B”排在周一的“供应商A，同意”上面，于是推翻变成了原来的立场，而最初的决定反倒像是对它的反对。邮件头里的日期能让模型据此发现问题，而在头信息被删掉的邮件串里，大家写“如昨天商定”，就什么线索也没有了。

解决办法是机械的。在Gmail里，展开邮件串中的每一封，从顶部开始复制。在Outlook里，从会话底部往上逐封复制，或者整体粘贴到纯文本编辑器里再挪动各块。如果无法重新排序，就把提示词的第一行改成“最新邮件在前”。告诉模型顺序是次优方案；直接给它正确的顺序才是首选。

一条提示词里能放下多长的邮件串？

截至2026年9月，一条Whizi消息大约能放下100到140封清理过的邮件，而一条原样的60封邮件串根本放不下。Whizi的一条消息上限是100,000个字符，每个模型每一轮的输入上限是40,000个token，长度上限指南列出了每一种拒绝提示。字符上限先到：每封邮件约700个字符，100,000个字符约等于140封，加上发件人和日期行后更接近100封。一条原样的60封邮件串带着1,830份引用副本，会超过一百万个字符。拒绝提示会写出你的字数，“over the 100,000 character limit”，而且是拒绝，不是截断：什么都不会发出去。

所以要先粘贴到纯文本编辑器里。删掉所有以“>”开头的行。删掉每封邮件里“On [date], [name] wrote:”或“From:”标头下面的全部内容，那里就是引用链的起点。删掉签名块、法律声明页脚和退订行。剩下的就是按顺序排好的60封正文，每封上面带一行发件人和日期，这就是要粘贴的内容。

超过大约100封时，就在一个自然的日期处把邮件串拆开。对前后两半分别运行四张清单的提示词，再把两份答案粘贴到同一轮里，要求合并成一份统一的“待交付”清单。

采取行动之前，怎么核对AI的邮件总结？

核对AI邮件总结的方法是：在邮件串里搜索每一句引用，凡是找不到引用原句的条目一律舍弃。每张清单还有各自的一项检查：

找不到的引用，意味着模型把两封邮件混在了一起，而层层引用的链条给了它最多的出错机会。再问一次，并要求带上邮件编号。另一件要查的是：已决定的事项后来是否被某封邮件重新打开，隔了一周，这是你最容易漏掉的一种。

然后在第二个模型里运行同一条提示词，只读两份清单不一致的地方。一个模型列出的未决事项，另一个说已经关闭，就打开邮件串里对应的那封邮件，因为其中一个误读了推翻。在Whizi里，Compare会把两个模型的答案并排放在两列里，适用于Pro和Powerhouse；在Starter上，可以在对话中途切换模型，然后问第二个模型它与第一份清单有哪些分歧。

有不用粘贴就能读你邮件的AI吗？

有：Gmail里的Gemini和Outlook里的Copilot都能就地总结邮件串，对于只在一个邮箱里的邮件串，它们比任何提示词都快。在Gmail里，“At the top of the thread, click Summarize this email”；Google表示该功能在开启智能功能设置后“available to all Gmail users globally”，仅支持部分语言，会综合要点和回复，并能为有截止日期的任务建议提醒（Gmail Help，截至2026年9月）。在Microsoft 365的Outlook以及Windows、Mac、iOS和Android的新版Outlook中，“Summary by Copilot”位于邮件串顶部，可以包含带编号的引用，点击就跳到出处邮件（Microsoft Support）。两者都不需要粘贴，所以都没有顺序陷阱。

粘贴提示词在三种情况下更胜一筹：决定在Slack、邮件和共享文档之间流转；你想要带引用的四张清单，而不是要点；或者你想要第二个模型的判断。免费版ChatGPT就足够用来粘贴，因为OpenAI已于2026年8月6日取消了对所有用户文本聊天的限制（TechCrunch）。对于只在一个邮箱里、你只想知道大意的邮件串，点那个按钮就行。如果必须据此行动，就按最旧在前、清理过的方式粘贴，要四张清单，并在回复任何人之前搜索每一条引用。