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你提供一段发给大语言模型的提示，并指定任务的执行节奏。到达设定时间后，它会用这段提示去调用模型，再把模型返回的内容以邮件形式发给你。整个过程你不需要在线等待，读邮件就是读结果。

区别在重复性。对话框适合一次性提问和来回追问，而这个工具针对的是同一个问题要被反复问的情况——你配置一次，之后它按节奏替你问、替你收结果。适合固定的跟踪类和模板类需求，不适合临场发挥式的对话。

把每次都不变的背景和要求写死在提示开头，只在必要处留出变化空间，并明确告诉模型你想要的输出形态，比如分几点、每点多长。一封邮件对应一个主题，多个不相关的问题混在一条提示里，模型容易顾此失彼。

建议当成初稿或参考，而不是成品。自动流程里没有人工校对这一环，模型对信息的取舍和表述都可能出现偏差。涉及对外发布、客户沟通或决策依据的内容，收到邮件后自己再核一遍更稳妥。

常见的用法是固定话题的定期速览、周期性内容素材的收集、模板化文案的初稿，以及需要多人共享同一份周期信息的团队同步。共同点是问题本身重复、对时效有要求、但不需要即时互动。

最直接的办法是看头几封邮件的内容是否符合预期，格式和口径不对就回去改提示。任务跑久之后也建议隔一阵子抽查几封，因为模型和外部信息都在变化，原本顺手的提示可能慢慢就偏离了原来的效果。