Email-to-AI Pipeline for NotebookLM
Find a file
2026-06-26 21:36:09 +04:00
.gitignore 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
.muttrc 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
analyze_emails.py 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
analyze_emails_detailed.py 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
chronology.html feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
consolidate_to_mega_pdf.py feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
export_emails.py feat(email_auditor): scan Spam folder and fix TG proxy connection error 2026-06-21 13:52:19 +04:00
export_phase2.py 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
extract_legal_references.py feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
generate_html.py feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
last_ai_sync.txt feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
LEGAL_REFERENCES.md feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
master_ai_sync.py feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00
README.md 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:30:44 +04:00
report_detailed.txt 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
report_table.txt 🚀 Initial commit: Mutt Email-to-AI Pipeline 2026-04-29 11:05:22 +04:00
test_chronology.py feat: авторазбиение PDF по 175 МБ и логирование запусков/ведомств в PostgreSQL 2026-06-26 21:36:09 +04:00

📬 Проект Mutt: Email-to-AI Pipeline (NotebookLM)

🎯 Назначение проекта

Проект предназначен для автоматизированного сбора, фильтрации и преобразования электронной переписки в формат, пригодный для глубокого анализа искусственным интеллектом в NotebookLM.

Основная цель: поддерживать актуальный «цифровой слепок» всей важной переписки (госуслуги, суды, ЖКХ) в виде единого PDF-файла, который AI использует как базу знаний.

⚙️ Как это работает

Процесс разбит на две основные стадии:

  1. Экспорт (export_emails.py):
    • Подключается к Gmail через IMAP.
    • Сканирует почту начиная с заданной даты (SINCE_DATE).
    • Фильтрует письма по списку доменов (DOMAINS).
    • Конвертирует каждое письмо и все его вложения (картинки, документы, PDF) в индивидуальные PDF-файлы.
  2. Консолидация (consolidate_to_mega_pdf.py):
    • Собирает все индивидуальные PDF из папки exported_emails/all/.
    • Сортирует их хронологически по именам файлов.
    • Склеивает их в один монолитный файл ALL_EMAILS_CONSOLIDATED.pdf.

🤖 Автоматизация

Запуск настроен через системный планировщик Cron. Каждый день в 04:00 утра выполняется последовательность команд:

0 4 * * * /usr/bin/python3 export_emails.py && /usr/bin/python3 consolidate_to_mega_pdf.py

Это гарантирует, что к началу рабочего дня у вас всегда есть свежий сводный файл.

🛠 Настройки

  • Креденциалы (Gmail IMAP): Берутся из файла ~/.muttrc (параметры imap_user и imap_pass).
  • Фильтры доменов и Дата: Настраиваются в начале скрипта export_emails.py (переменные DOMAINS и SINCE_DATE).
  • Уведомления (Telegram): Токен бота и ID чата прописаны в consolidate_to_mega_pdf.py. Используется прокси localhost:10808.

🏁 Итоговый результат

По завершении работы в корне проекта обновляется файл ALL_EMAILS_CONSOLIDATED.pdf. Этот файл необходимо загрузить в Google Drive (в папку, которая является источником для NotebookLM). Сразу после обновления файла бот @lkmthreeseven_bot отправляет уведомление в Telegram с отчетом о количестве обработанных писем.


by MatrixHasYou & Gemini CLI | 2026-04-29