[時間技客-12] Yesterbox 郵件拖延者需要的收件匣管理技巧|數位時代 BusinessNext

前一篇時間技客文章：「莫法特休息法，面對高壓力工作的積極休息技巧」寫完後，獲得非常多的讀者迴響，還有很多讀者寄信跟我說，這真的改變了他們思考如何休息的方法。而在這許多封回饋郵件裡，有讀者寄來一封信，推薦我也可以在「時間技客系列文章」中研究並分析一下「Yesterbox」這個郵件管理技巧。

讀者說他常常在電腦玩物看到我分享「清空收件匣」的相關技巧，但他卻是一位郵件拖延者，每天有大量的郵件任務必須處理，郵件信箱本身就是他的工作核心之一，然而常常舊的郵件還沒處理完，新的郵件就進來了，導致有大量郵件動輒被拖延好幾天而遲遲無法完成有效答覆，中間免不了漏失一些重要工作，不知道怎麼辦才好，直到他看到「Yesterbox」這個方法。

「Yesterbox」，這個名稱來自於「Yesterday Email Inbox」，他把收件匣分成「今日收件匣」與「昨日收件匣」，並且提倡不要處理今日的新郵件，而是「把昨天的收件匣當作今日的工作任務清單」，並且「清空昨日的收件匣」就好。

「Yesterbox」的發明者來頭可不小，這個郵件管理技巧由著名網路企業家與創業投資家，線上鞋類商店Zappos的執行長謝家華所提出。

在謝家華先生的工作型態中，每天大量的郵件就是他的任務清單，他也確實就把郵件收件匣當作待辦清單來看待，而在面對無法清空一直有新郵件出現的收件匣時，他提出了「Yesterbox」的處理方法。

大家都知道，在電腦玩物無論介紹什麼方法或軟體，一定都是我先實際使用與測試過才介紹，並且會加入我的個人理解與分析。

所以下面，就讓我以我的理解與實踐測試，來分享我對「Yesterbox」技巧的實踐心得。

1. 處理昨天的收件匣，靜態的待辦清單：

當然，我們優先會思考如果可以「每天清空收件匣」，代表把今日的新任務也都完成了，那當然是更美好的狀態（可參考：每天清空Gmail收件匣的10個待辦郵件清單處理法）。

問題就是，現實情境裡不一定大家都能做到。

「清空今日的收件匣」幾乎不可能實現的原因，在於今天隨時都有新的郵件跑進來，現在清空了，過了一兩個小時可能又堆積了幾封郵件，這樣一來反而「不知道」我何時應該「停止繼續清空收件匣」，回到工作與生活流程上。

所以「Yesterbox」的技巧告訴我們「不要」優先看「今日的收件匣」，不要被一直新出現的郵件追著跑，這樣會導致自己的焦慮大增，並且可能在不穩定的狀態處理隨時可能改變的任務。

而處理「昨日的收件匣」，則是在處理一份相對穩定，不會一直更新的靜態任務清單，昨日的收件匣已經不可能再有改變，只要處理完了，就代表我的任務處理告一個段落了。

如果你使用Gmail，可以用「搜尋」的技巧過濾出「昨日的收件匣」，只要搜尋「before:昨天的日期」（例如「before:2017/4/8」）即可，然後想辦法把昨日的收件匣都清空（將已經處理完成的郵件封存）。（你還可參考：Outlook 搞定 GTD 時間管理： 8 個 Outlook 任務排程技巧教學）

2. 有限量的完成，比什麼都想完成完成更多：

你可能會擔心，如果只是「完成昨日的收件匣」，那今日的郵件怎麼辦？首先，「Yesterbox」也不是都不處理今日郵件，後面會提到他處理今日收件匣的方法。

再者，對於原本有大量郵件被拖延而無法處理的人來說，反正本來可能很多郵件是拖延好幾天、好幾個禮拜沒處理，現在如果可以變成只是拖延一天，問題就會被解決，那效率也已經比以前好上許多。

而當郵件量超出我們的可處理時間，甚至可能影響到更重要工作的進行，或是正面臨有大量郵件被一直放著沒處理的情況，這些問題導致一些重要郵件被拖延。於是，這時候我們面臨著我在「做得到的每日待辦清單：1-3-5 專注法則」一文中提到的：要處理的任務多於可處理的時間。

這時候有限量的完成，比什麼都想完成更好，而且如果能有限量的先完成昨天累積下來的「穩定」而「重要」的任務，那麼會比什麼都完成還完成更多。

3. 先完成 10 件昨天的郵件清單，才獎勵自己處理今日郵件：

Yesterbox 也不是不處理今日的郵件，說不定今日郵件裡真的有重要緊急的任務怎麼辦？

所以「 Yesterbox 」的實際流程是這樣的：

先處理「昨日收件匣」，並且以完成 10 件昨天的郵件為單位，當完成起碼 10 件昨日郵件後，就獎勵自己看一下「今日收件匣」。（當然這個數字你可以根據自己實際情況調整。）

如此一來，我們就避免一直被新任務煩心而一直拖延舊任務的情況，並且有效且大量的先把舊任務完成，更容易帶給自己成就感。而且也不會錯失今天真的重要的新任務。

4. 如何處理今日新郵件？快速處理原則：

那麼當我可以看一下「今日收件匣」時，「 Yesterbox 」認為也應該保持下列原則：

刪除：如果是不需處理的郵件直接刪除或封存，不要變成明日的負擔。
歸檔：如果是參考資料的郵件直接歸檔，不要變成明日的負擔。
留到明日處理：如果是需要處理的一般郵件，就留到明天處理。

是的，在原始的「 Yesterbox 」方法中提倡「不要真的處理今日的收件匣」，除非他們是昨日郵件工作的延續而需要答覆，或是除非他們真的很重要緊急（相信一定有些郵件是這樣）。

這個方法其實也很好理解，就是比起新任務，我們已經排定並且正在處理中的「既有任務」更重要。

5. 困難的郵件你應該排程並留下時間獨立處理：

最後，「 Yesterbox 」還提到一個很重要的郵件技巧，對於郵件拖延者來說也非常適用。

在處理「昨日收件匣」郵件的過程中，你可能會遇到一些「難以當下處理」的郵件任務，有可能他們需要花時間去研究，有可能他們需要超過 10 分鐘的處理時間，這時候「 Yesterbox 」方法認為就「不應該當下處理他」！

但我們也不需要為了拖延而挫折，有效的做法是：

幫這類困難郵件設定好一個延後處理的時間，並在行事曆的那個時段「留下時間來處理」這封郵件，就好像在行事曆上約定一個會議一樣。（這也符合我提出的「承諾日曆」方法。）

這很像我常常推薦的Google Inbox系統搭配Google日曆可以執行的做法，在Google Inbox中就可以把困難郵件延後到一個特定時間去處理與提醒，而且會在 Google 日曆上添加這個任務，確保我們有留下處理他的時間。（參考：Google GTD方法教學：用Inbox、 Keep、日曆搞定時間管理）

小結：

總結「 Yesterbox 」的方法核心，我認為有下列幾點，能夠掌握下列幾點，其實方法的細節都可以自行調整：

優先處理穩固的昨日清單
不要被今日新任務追著跑
排除次要與不重要任務
為困難且重要郵件獨立留下時間處理

「 Yesterbox 」的價值在於確保自己把時間花費在有價值的任務上，先做好判斷與選擇，而不是被收件匣裡不斷更新的新瑣事干擾了工作流程。這樣一來，反而是「有效的拖延流程」，不僅可以解決拖延問題，還能帶來更大的效率。（參考：人生就是不斷的拖延，我如何用拖延對付拖延？）

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本文授權轉載自：電腦玩物

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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