Inbox Cleaner开源项目 – 帮助管理Gmail收件箱的Python脚本

ReplyAuto.ai 是一款基于历史对话背景自动回复邮件的工具，能够通过分析过去的邮件交流，帮助用户更高效地管理邮箱并自动草拟回复。用户只需连接邮箱账户，定制设置，AI 即可处理收件箱中的邮件，节省时间并实现个性化的邮件互动。

Ellie是一款创新的AI工具，通过学习用户的写作风格，帮助高效处理邮件沟通。它利用先进的GPT-4语言模型生成符合用户个性化风格的回复，适用于各种专业人士，特别是需要处理大量邮件的用户。

EmoGPT是一个为Gmail设计的安全聊天机器人邮件写作工具，利用OpenAI的ChatGPT生成个性化的邮件回复、跟进和外展模板，帮助用户节省写邮件的时间和精力，提升邮件的个性化和效率。

Mails.ai帮助企业通过人工智能自动化和优化他们的冷邮件推广活动。您可以连接来自任何提供商的无限电子邮件账户，自动化您的电子邮件活动和跟进，并使用AI驱动的电子邮件撰写器快速创建有效的活动。此外，Mails.ai优化电子邮件发送模式以增加送达率和回复率。

AYCD是一款集成多种功能的软件，旨在帮助用户提高生产力、效率和利润。它提供邮箱管理、密码更改、数据抓取、自动化包裹追踪、虚拟卡创建等多种服务。用户可以通过OneClick解决验证码问题，并在多种平台上生成和管理账户。AYCD支持GPS位置模拟和云服务创建，适合各种用户需求。

Spark Mail是一款智能邮箱管理工具，帮助用户高效管理电子邮件，通过智能收件箱和首页优先组织邮件，让用户能够即时识别重要邮件，并轻松清理其他邮件。它提供了多种协作工具和隐私保护功能，适合团队使用。

Spell是一个基于GPT-4的自主AI代理平台，旨在帮助用户委托和完成各种任务。它提供革命性和直观的AI工具，能有效转变你的日常工作流程。用户只需免费注册即可访问平台，选择多种插件并自定义设置，便可将任务委托给AI代理。这些代理能够解决问题、达成目标并执行多种任务，此外，Spell还提供提示变量、强大的提示与模板库，以及同时生成多个代理的功能，界面友好，方便用户与AI代理互动，促进高效任务完成。

GPT-3 Anywhere 是一个基于OpenAI技术的文本生成工具，用户只需输入提示，便可获得高质量的文本补全。该工具集成于Chrome浏览器，方便用户随时随地使用。

OmniMind 是一个多功能的语言模型，兼容各种数据类型，如 URL 和 PDF，具有无限的处理规模，并利用 GPT-4 的先进特性。它允许用户为不同的平台（如网站和应用程序）定制小部件，从而提高业务效率。

Albus利用GPT-4从Google Drive、Notion等构建综合知识库，使信息通过自然语言查询变得易于访问。

IdeaMaster是一个利用GPT-3人工智能语言模型的网站，能够为初创公司生成全面的商业计划。用户可以选择自己的行业和产品类型，以创建定制的商业计划。

Double 是一款专为销售团队设计的工具，结合了GPT-4与插件的强大功能，能够同时运行数千个提示，抓取任何网站的信息，实时搜索谷歌以获取最新数据，并在几次点击内找到经过验证的电子邮件。所有这些功能都在一个熟悉的电子表格中实现，让用户轻松上手。

VenturusAI 利用 GPT-3.5 和 GPT-4 生成商业创意分析，提供反馈，帮助用户实现商业成功。用户可以创建账户生成报告，查看和分享已生成的报告，订阅付费计划并获取高级报告。

AlphaPredict是一个专业的股市预测和洞察提供者，分为两个级别：'Pro'和'Max'。AlphaPredictPro使用GPT-3.5 Turbo提供见解，而AlphaPredictMax则利用GPT-4o实现最先进的预测精度。

HelloAI是一款使用GPT-4技术构建的聊天机器人应用，用户只需输入提示，便能生成智能回复。

一个概念验证示例，展示了语言模型如何管理和组织文件。通过一个脚本，可以让GPT-4操纵文件系统，并以用户需求的形式进行排序和展示。

Mask Browser是一款简单快速的安卓网页浏览器，支持多个扩展和免费的ChatGPT智能聊天助手。用户可以在同一个商店中找到Chrome和Edge的扩展，同时提供五种免费的AI模型，包括免费的GPT-4，带来更多可能性！

AutoGPT是一个基于GPT-4的自主智能体，展示了AGI（通用人工智能）的初步迹象。它能够独立执行任务，进行学习和适应，提供高度智能的交互体验。

Fabrie是一个无限的白板，专为设计项目协作而设计，能够组织研究材料、管理设计评审并与团队在整个工作流程中进行合作。除了视觉协作，Fabrie还内置了一个集成数据库，使得在设计文档旁边轻松管理成本和材料变得简单。此外，Fabrie最近升级了所有你喜爱的AI工具，包括GPT-4和Stable Diffusion。

结合了CLIP和Agent的能力，使用GPT-4直接对3D空间进行提问，能够定位和分割特定三维物体，进行空间推理。

KNOWNET是一个将大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KG）相结合的项目，旨在提高信息检索的准确性和结构化探索能力。它通过三元组提取、嵌入向量与余弦相似度匹配、验证与信息提取等方法解决LLMs输出信息不准确的问题。同时，通过用户状态建模、子图构建、推荐生成和动态调整等机制，提供结构化的探索建议。此外，KNOWNET还通过图形化表示和逐步构建的方式，帮助用户逐步探索知识图谱，避免信息过载。该项目使用了GPT-4作为LLMs，并利用了ADInt KG，该KG包含了162,212个节点和1,017,284条边，涵盖了15种类型的实体和754,224篇科学文献。