Se você olhar para as ferramentas de e-mail com IA que estão surgindo hoje em dia, há uma característica em comum.
Em vez de reduzir os problemas, elas ampliam ainda mais a tela, colocam cartões de sugestão em cada e-mail ou exibem selos como “a IA recomenda responder”, e os rascunhos não revisados continuam se acumulando.
Então a caixa de entrada fica mais silenciosa? Na verdade, ela fica ainda mais barulhenta.
Por isso, o Klorn partiu de uma ideia diferente. Em vez de “adicionar” algo ao e-mail, ele foi implementado de uma forma que remove tudo e deixa só uma coisa.
Cada e-mail resulta em exatamente um único desfecho, e nenhuma outra informação é exibida.
O método de classificação termina em um sistema de 4 níveis
- SILENT — só armazena e não mostra nada na tela (marketing, recibos etc.)
- QUEUE — acumula na fila, mas sem notificação
- PUSH — e-mails que precisam ser vistos agora (notificação / Telegram / ligação opcional)
- AUTO — por enquanto, apenas classifica (a execução está desativada de propósito)
O ponto importante é que todo e-mail obrigatoriamente é organizado em apenas uma dessas categorias. Não há múltiplos estados ambíguos.
No Klorn, o LLM não toma a “decisão”. Em vez disso, ele analisa o e-mail e extrai apenas 4 números:
- quão confiante está
- quanto o remetente é confiável
- se a ação é reversível
- quão urgente é
E o tier final é calculado com regras fixas a partir desses números. O motivo é simples.
Para que o resultado não oscile mesmo quando o modelo mudar. Na minha opinião, isso é o mais importante.
Além disso, mesmo que o LLM saia do ar ou esbarre em rate limit, um fallback baseado em palavras-chave gera os mesmos 4 valores para que e-mails urgentes não deixem de passar.
O resultado da classificação não pode ser alterado depois.
As entradas usadas na classificação (from, subject, snippet etc.) são armazenadas com hash exatamente como foram usadas, e quando o e-mail é lido de novo mais tarde, esses dados são novamente hasheados e comparados. Se os valores forem diferentes, simplesmente falha.
Com isso, mesmo que algo acrescente ou altere dados depois, não acontece de um julgamento feito anteriormente “mudar em silêncio”.
As ações perigosas foram deliberadamente tornadas inconvenientes
Pensando bem, não existem tantas ações perigosas em e-mail:
- enviar e-mail
- excluir permanentemente
- encaminhar para fora
Como um único erro aqui já basta para dar problema,
todas elas foram colocadas atrás de uma etapa extra de verificação, então nada vira uma ação real sem que você clique diretamente.
- o payload é fixado no momento da aprovação
- ele é verificado de novo no momento da execução
- se houver qualquer diferença, simplesmente falha
A execução automática também é bloqueada por padrão. Foi escolhida a opção de não funcionar automaticamente.
Ele foi feito com foco em self-host. É open source sob AGPLv3, e qualquer API compatível com OpenAI pode ser conectada.
- compatível com Ollama / LM Studio / vLLM
- é possível configurar para não enviar dados de e-mail para fora
- chaves de nuvem são usadas apenas opcionalmente
Também não é obrigatório usar web push para notificações; receber pelo Telegram pode ser mais simples.
O estado atual ainda é inicial. Mas isso não significa que o desempenho seja ruim.
Porque:
- com base em 50 e-mails pessoais, acertou cerca de 80% (um teste, pelo meu critério)
- o único usuário real sou eu
- a execução de AUTO está desativada de propósito
- a UI ainda está sendo organizada
Em vez de exagerar, escrevi exatamente como está hoje.
Como ainda é uma demo, o Google OAuth está em modo de teste (limite de 100 pessoas), então se você quiser usar, me mande seu e-mail que eu adiciono na hora.
O jeito mais rápido é simplesmente fazer self-host.
- você pode usar OAuth pessoal
- roda direto, sem autenticação do Google
Repositório: https://github.com/k08200/klorn
2 comentários
Você precisa enviar com
show.Não consegui editar, então da próxima vez vou publicar como
show..