dead-letter: CLI, 웹 UI 및 MCP 서버를 갖춘 로컬 .eml에서 .md로의 변환기
dead-letter는 .eml 파일을 YAML 머리말이 포함된 Markdown으로 변환합니다. 스레드 분할, 서명 제거, 첨부 파일 추출, 캘린더 이벤트 구문 분석을 처리합니다. 이 도구는 완전히 로컬에서 실행됩니다. 서버, 인증, 텔레메트리가 없습니다.
네 가지 사용 방법
- CLI:
dead-letter convert inbox/ --output out/ - Python:
from dead_letter import convert - 웹 UI: 드래그 앤 드롭, 감시 모드, 파일별 변환 등급, 처리 기록
- MCP 서버: Claude Desktop, Claude Code, Codex가 직접 호출할 수 있음
주요 기능
- 이메일 내보내기를 YAML 머리말이 포함된 Markdown으로 정규화
- 스레드 기반 이메일 체인을 개별 문서로 분할
- 휴리스틱을 사용하여 서명 제거
- 첨부 파일 및 캘린더 이벤트 추출
- 로컬 전용 — 서버, 인증, 텔레메트리 없음
Claude Code로 구축되었습니다. 작성자는 엣지 케이스, 파이프라인을 깨는 이상한 .eml 파일, 기능 아이디어에 대한 커뮤니티 의견을 환영합니다. 이 도구는 GitHub BigCactusLabs/dead-letter에서 사용할 수 있습니다.
📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI
👀 See Also
Madar: Claude Code / Cursor용 로컬 컨텍스트 컴파일러 — NestJS 저장소에서 토큰 78% 감소
Madar는 코딩 에이전트용 오픈소스 로컬 컨텍스트 컴파일러입니다. NestJS + BullMQ 저장소(~800개 파일)에서 설명 작업을 위해 Claude Code 입력 토큰을 78% 절감하고 비용을 63% 낮췄습니다. 범위가 지정된 그래프만 사용합니다.
Rust와 Tauri로 로컬 오픈소스 AI 작업 공간 구축하기
Rust, Tauri 및 sqlite-vec를 사용하여 구축된 완전히 로컬이며 오픈 소스인 AI 작업 공간을 탐색해보세요. Python 백엔드 없이 구현되었습니다.
애플 뉴럴 엔진을 역공학하여 MicroGPT 모델 학습하기
한 개발자가 Apple의 Neural Engine 비공개 API를 리버스 엔지니어링하여 110M 파라미터 MicroGPT 모델을 위한 학습 파이프라인을 만들었으며, M4 Mac 하드웨어에서 6.6 TFLOPs/watt의 전력 효율을 달성했습니다.
Radicle 1.8.0 출시: Git 기반의 탈중앙화 피어투피어 코드 포지
Radicle 1.8.0은 Git 기반의 독립적이고 피어투피어 코드 포지를 CLI, 웹 UI, 데스크톱 클라이언트와 함께 제공합니다. 리포지토리는 NoiseXK와 사용자 지정 가십 프로토콜을 사용하여 피어 간에 복제되며, 중앙 서버가 필요 없습니다.