Gmail信箱太滿怎麼辦?這4個好用指令收起來,一次釋出大量空間!
Gmail信箱太滿怎麼辦?這4個好用指令收起來,一次釋出大量空間!

現在幾乎人手一個 Gmail 帳號,除了能收發各種郵件,還能幫助我們在網路上快速註冊和登入各種帳號。但大家可能沒注意到,Google 儲存空間是由 Google 雲端硬碟、Gmail、WhatsApp 備份和 Google 相簿共用,一旦額度被用完,最麻煩的不是沒空間放照片,而是 Gmail 會無法收發任何信件

如果不想花錢訂閱 Google One 空間,好好清理信件就變得很重要,其實清理郵件不需要一封封手動刪除,只要學會幾個關鍵的篩選技巧,就能瞬間釋出信箱的空間。下面就整理幾個好用的整理技巧,快去試試看!

刪除來自「同一寄件者」的信

  1. 在搜尋列中,輸入 from: 後接寄件者的電子郵件地址(例如:from:newsletter@example.com)或是寄件者名稱。
  2. 按下 Enter 鍵或點擊搜尋圖示。
  3. 點擊搜尋結果左上角的勾選方格。
  4. 如果畫面上出現提示,請點擊「選取所有符合這項搜尋條件的對話」連結文字。
  5. 點擊「刪除」圖示(垃圾桶圖示)。
  6. 如果跳出確認視窗,請點擊確認。
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圖/ 數位時代

另一個方法是使用「右鍵功能」:

  1. 在收件匣或其他資料夾中,找到該寄件者的任何一封郵件。
  2. 在該郵件上點擊滑鼠右鍵。
  3. 從選單中選擇「尋找來自 [寄件者名稱] 的郵件」。
  4. 系統會自動執行搜尋。接著,請按照上方教學的步驟 3 到 6,即可選取並刪除所有相關郵件。
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圖/ 數位時代

刪除促銷訊息

Gmail 會將郵件自動分類至「促銷內容」、「更新內容」、「社交網路」等分頁。你可以針對整個類別進行清理:

  1. 切換至類別分頁:直接點擊分頁標籤(例如:促銷內容)。或者,你也可以在搜尋列中輸入 category:promotions
  2. 勾選全選方格:點擊郵件列表左上角的主要全選方格。
  3. 選取該類別所有郵件:與前面的步驟類似,點擊畫面上出現的連結文字:「選取 [資料夾/類別名稱] 中的所有對話」。
  4. 點擊垃圾桶圖示:執行刪除動作。
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圖/ 數位時代

刪除特定日期區間的信

這個方法非常適合用來刪除早於特定日期,或是在特定時間範圍內的郵件。

  1. 刪除特定日期之前的郵件:請使用格式 before:YYYY/MM/DD(例如:before:2024/12/01)。
  2. 刪除特定日期之後的郵件:請使用格式 after:YYYY/MM/DD(例如:after:2024/01/01)。
  3. 刪除特定日期範圍內的郵件:請組合使用指令 after:YYYY/MM/DD before:YYYY/MM/DD(例如:after:2023/01/01 before:2023/12/31)。
  4. 按下 Enter 鍵執行搜尋。
  5. 點擊左上角的勾選方格。
  6. 點擊連結文字:「選取所有符合這項搜尋條件的對話」。
  7. 點擊「刪除」圖示(垃圾桶)。
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圖/ 數位時代

刪除容量較大的信

鎖定帶有大型附件的郵件,是有效釋放大量儲存空間最快的方法。

  1. 善用搜尋指令:在 Gmail 搜尋列中,使用 larger: 指令後接你想要的大小(例如:輸入 larger:10MB 即可找出超過 10MB 的郵件)。
  2. 進階指令:也可以使用 has:attachment larger:10MB 來專門鎖定那些附件超過該大小的郵件。
  3. 按下 Enter 鍵。
  4. 點擊左上角的勾選方格。
  5. 如果搜尋結果橫跨多個頁面,請點擊「選取所有符合這項搜尋條件的對話」。
  6. 點擊「刪除」圖示(垃圾桶)。
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圖/ 數位時代

清空垃圾郵件+垃圾桶

要記得到「垃圾桶」永久移除這些郵件,達到釋出儲存空間的目的。另外也可以到「垃圾郵件」的信箱將信件刪除,這是一個常被忽略的地方。

值得注意的是,許多用戶在收件匣或標籤中點擊「刪除」後,常誤以為儲存空間會立刻恢復。事實上,這些郵件僅是被移至「垃圾桶」進行為期 30 天的暫存,在系統自動永久刪除前,它們依然會佔用整體的儲存額度。

若想立即釋放空間,必須手動進入「垃圾桶」執行「永久刪除」。此外,另一個常被忽略的死角是「垃圾郵件」匣(Spam),這類郵件雖然平常不會出現在主畫面,但長期累積下來的體積同樣驚人。建議在進行大掃除時,一併清空這個資料夾。

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關鍵字: #工作術
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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