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Real IMAP connection via imapflow library: - Connects to IMAP server (IMAPFlow, TLS on port 993) - Fetches recent messages (configurable limit, default 20) - Extracts: from, fromEmail, subject, date, snippet (200 chars) - Thread-to-contact matching (PRD §6.1): 1. Match sender email against persons table 2. If no person match, extract domain and match against company.website 3. Returns matchedCompany + matchedPerson for each email - Audit-logged (action: crm.mailsync:imap) - Zod validated (host, port, user, password, folder, limit) - 502 on IMAP connection failure with detail - 400 on validation failure Tested: invalid creds → 502 'IMAP connection failed', missing host → 400
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# 考生倾向 → API 选填参数映射参考
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Agent 在**第二步获取志愿前**，须从 `student.json` 辅助信息中提取倾向，写入结构化字段，再构建 API 请求。
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## 映射总表
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| student.json 字段 | API 字段 | 格式 | 说明 |
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|-------------------|----------|------|------|
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| `preferred_universities` | `universitys` | 逗号分隔字符串 | 心仪高校全称，如 `北京航空航天大学,华东师范大学` |
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| `preferred_provinces` | `provinces` | 逗号分隔字符串 | 意向就读省份；若未填，由 `preferred_cities` 自动推导 |
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| `preferred_cities` | `provinces`（推导） | — | 城市映射见下方；脚本 `build_api_request.py` 自动处理 |
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| `preferred_tags` | `tags` | 逗号分隔字符串 | 院校属性，如 `985,211,双一流` |
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| `preferred_major_classes` | `majorClass` | 逗号分隔字符串 | 教育部专业类名称，如 `计算机类,电子信息类` |
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## Agent 提取规则
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从自然语言中识别倾向，**写入 student.json 对应字段**（可在 Step1 采集时写入，或在 Step2 调用 API 前补全）：
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### 院校倾向 → `preferred_universities`
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用户提及的具体学校、「想上清北复交」「考虑国防科大」等。
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### 城市倾向 → `preferred_cities` + `preferred_provinces`
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- 收集城市列表到 `preferred_cities`
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- 同时推导省份写入 `preferred_provinces`（可与城市映射结果合并去重）
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常见城市→省份：深圳/广州→广东，武汉→湖北，杭州→浙江，南京/苏州→江苏，成都→四川，西安→陕西。
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### 院校层次倾向 → `preferred_tags`
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| 用户表述 | tags 值 |
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|----------|---------|
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| 985 / 顶尖 | `985` |
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| 211 | `211` |
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| 双一流 | `双一流` |
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| 保研 | `保研资格` |
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| 师范 | `师范` |
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| 医学强校 | 结合具体院校，或 tag 填 `医学院`（若 API 支持） |
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### 专业倾向 → `preferred_major_classes`
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结合 `interests`、`career_direction`、`subject_scores` 推断：
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| 兴趣/就业方向 | 建议 majorClass |
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|--------------|-----------------|
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| 编程、互联网、AI | `计算机类,软件工程,电子信息类` |
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| 电子、芯片、通信 | `电子信息类,微电子科学与工程,集成电路` |
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| 医学、临床 | `临床医学类,口腔医学类,药学类` |
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| 机械、制造、航天 | `机械类,航空航天类,自动化类` |
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| 经济、金融、管理 | `经济学类,金融学类,工商管理类` |
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| 法学 | `法学类` |
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| 师范、教育 | `教育学类,中国语言文学类,数学类` |
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> 使用教育部本科专业类标准名称；多个类用英文逗号分隔，不超过 5 个为宜。
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### 禁忌与排除 → `notes` + 不传参
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「不接受偏远地区」等**排除性**偏好写入 `notes`，供后续推荐 Skill 使用；**不要**把排斥省份填入 `provinces`。
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## 工作流
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student.json（含倾向字段）
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→ Agent 核对/补全 preferred_* 字段
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→ build_api_request.py
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→ api_request.json
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→ fetch_volunteers.py
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→ parsed.json
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```
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## 山东示例
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考生：兴趣编程/AI，意向北京上海深圳，希望 985，专业偏计算机。
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```json
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{
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"preferred_cities": ["北京", "上海", "深圳"],
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"preferred_provinces": ["北京", "上海", "广东"],
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|
"preferred_universities": ["北京航空航天大学", "华东师范大学"],
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|
"preferred_tags": ["985", "211"],
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|
"preferred_major_classes": ["计算机类", "电子信息类", "自动化类"]
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}
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```
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生成的 API 片段：
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```json
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{
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"universitys": "北京航空航天大学,华东师范大学",
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|
"provinces": "北京,上海,广东",
|
|
"tags": "985,211",
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|
"majorClass": "计算机类,电子信息类,自动化类"
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|
}
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```
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