كيفية الاحتفاظ بصور توقيع البريد الإلكتروني خارج مرفقات OneDrive

تبسيط سير عمل البريد الإلكتروني الخاص بك باستخدام Power Automate

قد تبدو إدارة مرفقات البريد الإلكتروني بكفاءة وكأنها حل لغز، خاصة عندما يصبح سير عملك مزدحمًا بصور التوقيع غير ذات الصلة. لقد واجه الكثير منا الإحباط الناتج عن الخوض في المرفقات التي تحمل علامة "image001.png" أو ما شابه ذلك، ليكتشفوا أنها جزء من تذييل البريد الإلكتروني للمرسل. 🖼️

تخيل إعداد تدفق Power Automate الذي ينشئ المهام بسلاسة في Planner مع مرفقات البريد الإلكتروني ذات الصلة المخزنة في OneDrive. ومع ذلك، تصبح هذه الأتمتة صعبة عند التمييز بين الصور المفيدة وأيقونات التوقيع المزعجة. لا تريد استبعاد جميع الصور أيضًا، حيث أن بعضها يمثل إضافات قيمة إلى نص البريد الإلكتروني.

يتزايد التحدي عند التعامل مع اصطلاحات التسمية غير المتناسقة لصور التذييل هذه. وهي تختلف بين المرسلين وتزداد تعقيدًا عندما يتضمن البريد الإلكتروني صورًا مضمنة. لا يعد الاستبعاد حسب نوع الملف حلاً مثاليًا أيضًا، لأنه يخاطر بتصفية المحتوى الضروري.

إذًا، كيف نحقق التوازن المثالي؟ في هذا الدليل، سنستكشف الأساليب العملية لتصفية مرفقات التوقيع غير الضرورية مع الحفاظ على المحتوى ذي المعنى. باستخدام التقنيات الصحيحة، يمكنك تحسين التشغيل الآلي لديك واستعادة ساعات من الإنتاجية. دعونا نتعمق! 🚀

تحسين تصفية مرفقات البريد الإلكتروني باستخدام البرامج النصية العملية

تعالج البرامج النصية المقدمة مشكلة شائعة في أتمتة البريد الإلكتروني: استبعاد الصور غير ذات الصلة من مرفقات البريد الإلكتروني، وخاصة تلك الموجودة في توقيع البريد الإلكتروني. النص الأول، المكتوب بلغة بايثون، يستخدم ملحق بريد إلكتروني مكتبة لتحليل ملفات .eml واستخراج المرفقات. فهو يحدد صور التوقيع من خلال تحليل الأنماط في أسماء الملفات ومعرفات المحتوى. على سبيل المثال، يتم وضع علامة على أسماء الملفات مثل "image001.png" أو تلك التي تحتوي على مصطلحات مثل "logo" أو "footer" على أنها مرتبطة بالتوقيع. استخدام BytesParser يضمن معالجة رسائل البريد الإلكتروني بالتنسيق المناسب، مما يسمح بتحديد المرفقات واستبعادها بدقة. تخيل أنك تتلقى تقارير يومية ولكنك تقضي وقتًا غير ضروري في تنظيف المرفقات غير ذات الصلة، حيث يعمل هذا الحل على أتمتة هذه العملية. 🛠️

في الخلفية باستخدام Power Automate، تظهر تعبيرات مثل @فلتر() و @يبدأ مع() تعزيز التدفق عن طريق إضافة تصفية المرفقات الديناميكية. تتيح لك هذه الأدوات تحديد المرفقات التي لا تتطابق مع أنماط معينة، مثل تلك التي تبدأ بـ "image00". على سبيل المثال، يمكن لشركة تدير استفسارات العملاء من خلال مهام Planner تجنب المهام المزدحمة عن طريق استبعاد صور التوقيع. يضمن هذا الجزء من الحل حفظ الملفات ذات الصلة فقط - العقود أو الفواتير أو الصور التي يرسلها العملاء - في OneDrive، مما يؤدي إلى تبسيط إدارة المهام.

يوفر تطبيق JavaScript المرونة للمعالجة الأمامية، حيث يمكن تصفية الملفات ديناميكيًا بناءً على أسمائها أو بيانات التعريف الخاصة بها. وظائف مثل مرشح المرفقات () وتسمح أنماط regex للمطورين بتخصيص منطق الاستبعاد ليناسب سير العمل الخاص بهم. على سبيل المثال، إذا كان عملك يتعامل مع الحملات التسويقية ويتلقى رسائل بريد إلكتروني مليئة بالوسائط المتعددة، فيمكن لهذا البرنامج النصي أن يضمن حفظ الصور الترويجية فقط بينما تتم تصفية رسومات التوقيع ذات العلامة التجارية. ومن خلال أتمتة هذه المهمة الشاقة، يمكن للمستخدمين التركيز على العمل الإبداعي بدلاً من التنظيف اليدوي. 🎨

بشكل عام، تعطي هذه البرامج النصية الأولوية للنمطية والوضوح. يعالج كل جزء من الحل طبقة معينة من المشكلة، بدءًا من تحليل مرفقات البريد الإلكتروني في Python وحتى التكامل بسلاسة مع Power Automate وتمكين التصفية الديناميكية في JavaScript. يتيح الجمع بين الأدوات إمكانية التوسع، مما يعني أنه يمكن تكييف نفس النهج مع الأنظمة الأساسية أو مسارات العمل الأخرى. سواء كنت متخصصًا في تكنولوجيا المعلومات تدير العشرات من رسائل البريد الإلكتروني المميزة يوميًا أو كنت مستقلاً تنظم اتصالات العملاء، فإن هذه الحلول تقلل من الضوضاء وتوفر الوقت، مما يجعل التشغيل الآلي ذا قيمة حقيقية. 🚀

import email
import os
from email import policy
from email.parser import BytesParser
def is_signature_image(file_name, content_id):
    signature_indicators = ["image001", "logo", "footer", "signature"]
    if any(indicator in file_name.lower() for indicator in signature_indicators):
        return True
    if content_id and "signature" in content_id.lower():
        return True
    return False
def process_email(file_path):
    with open(file_path, "rb") as f:
        msg = BytesParser(policy=policy.default).parse(f)
    attachments = []
    for part in msg.iter_attachments():
        file_name = part.get_filename()
        content_id = part.get("Content-ID", "")
        if file_name and not is_signature_image(file_name, content_id):
            attachments.append((file_name, part.get_content()))
    return attachments
email_file = "path/to/your/email.eml"
attachments = process_email(email_file)
for name, content in attachments:
    with open(os.path.join("attachments", name), "wb") as f:
        f.write(content)

@if(equals(triggerOutputs()?['headers']?['x-ms-exchange-organization-messagetype'], 'email'), true, false)
@outputs('Get_Attachments')?['body/value']
filter(outputs('Get_Attachments')?['body/value'],
    item()?['Name'] != null &&
    not(startsWith(item()?['Name'], 'image00')) &&
    not(contains(item()?['ContentType'], 'image/png')))
saveToOneDrive(outputs('Filtered_Attachments'))

function isSignatureAttachment(fileName, contentId) {
    const signaturePatterns = [/image001/i, /logo/i, /footer/i, /signature/i];
    if (signaturePatterns.some((pattern) => pattern.test(fileName))) {
        return true;
    }
    if (contentId && /signature/i.test(contentId)) {
        return true;
    }
    return false;
}
function filterAttachments(attachments) {
    return attachments.filter(att => !isSignatureAttachment(att.name, att.contentId));
}
const emailAttachments = [...]; // Replace with email data
const filteredAttachments = filterAttachments(emailAttachments);
console.log(filteredAttachments);

تحسين تصفية الصور في مرفقات البريد الإلكتروني

عندما يتعلق الأمر بالتمييز بين صور التوقيع والمرفقات ذات المعنى في رسائل البريد الإلكتروني، فإن أحد العوامل التي يتم تجاهلها غالبًا هو البيانات الوصفية. يمكن أن تكون البيانات التعريفية، مثل أبعاد الصورة أو DPI (النقاط في البوصة)، مؤشرًا قويًا على ما إذا كانت الصورة جزءًا من التوقيع. على سبيل المثال، عادةً ما تكون صور التوقيع أصغر حجمًا، وغالبًا ما تكون موحدة بحوالي 100 × 100 بكسل، أو تحتوي على الحد الأدنى من DPI. من خلال الاستفادة من أدوات مثل بايثون وسادة مكتبة أو تعبيرات Power Automate المتقدمة، يمكنك تصفية المرفقات بناءً على هذه الخصائص. يضمن هذا الأسلوب الاحتفاظ بالمرفقات المهمة للأعمال - مثل المستندات الممسوحة ضوئيًا أو الرسوم البيانية - مع استبعاد الرموز غير ذات الصلة. 📊

جانب رئيسي آخر هو تحليل أنواع MIME (امتدادات بريد الإنترنت متعددة الأغراض). غالبًا ما تستخدم صور التوقيع تنسيقات مثل PNG أو JPEG، ولكن يمكنك تضييق نطاقها أكثر من خلال البحث عن خصائص نوع MIME المتكررة، مثل مراجع الصور المضمنة. أدوات مثل msg.iter_attachments() في Python أو تعبيرات بيانات التعريف في Power Automate يمكنها وضع علامة على المرفقات التي تم وضع علامة عليها بوضوح للاستخدام المضمن. على سبيل المثال، في الحملات التسويقية، يصبح التمييز بين صورة المنتج وشعار العلامة التجارية أسهل بكثير من خلال تحليل نوع MIME.

وأخيرًا، يوفر التعلم الآلي إمكانيات متطورة. بالنسبة للشركات التي تتعامل مع حجم كبير من رسائل البريد الإلكتروني، يمكن تدريب النماذج على تصنيف المرفقات بناءً على الأنماط الموجودة في أسماء الملفات أو الأبعاد أو السياق. على الرغم من أنها تستهلك المزيد من الموارد، إلا أن هذه الطريقة تعمل بشكل جيد للغاية بالنسبة للسيناريوهات المعقدة. على سبيل المثال، يمكن لفريق دعم العملاء الذي يتعامل مع رسائل البريد الإلكتروني متعددة اللغات تنفيذ هذا الحل لأتمتة معالجة المرفقات على مستوى العالم، مما يوفر الوقت لحل مخاوف العملاء. 🌍