从邮件中评分离市房地产交易
【销售增长】构建一个Python脚本,从[邮箱或导出的.eml文件文件夹]读取房地产交易邮件,使用Claude提取字段到固定JSON模式(地址、询问价格、单元、租金、NOI、卖家联系),并使用纯代码对每笔交易进行评分,与[我的标准]进行比较;当数据缺失时,将字段标记为null并在'需要跟进'的输出中列出,而不是猜测。完成意味着我可以在10封邮件的样本上运行它,并得到带有评分和缺失数据标记的排名CSV文件。
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【销售增长】构建一个Python脚本,从[邮箱或导出的.eml文件文件夹]读取房地产交易邮件,使用Claude提取字段到固定JSON模式(地址、询问价格、单元、租金、NOI、卖家联系),并使用纯代码对每笔交易进行评分,与[我的标准]进行比较;当数据缺失时,将字段标记为null并在'需要跟进'的输出中列出,而不是猜测。完成意味着我可以在10封邮件的样本上运行它,并得到带有评分和缺失数据标记的排名CSV文件。
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