¿Puedes construir Clean Email con IA?

Construye un sustituto personal deliberadamente limitado de Clean Email, no un clon completo.
Usa exactamente este stack: Tauri 2 + React + TypeScript + SQLite.
Objetivo principal: construir un complemento local de correo para limpiar la bandeja de entrada, compatible con correo exportado o con una cuenta IMAP autorizada por un usuario.
Comienza desde una carpeta vacía y crea el proyecto completo y funcional.
Haz que el modo predeterminado sea de un solo usuario y privado.
Almacena los datos del usuario localmente salvo que el objetivo central requiera la base de datos self-hosted declarada.
No añadas analítica, telemetría, anuncios ni cuentas de terceros.
Pon todos los secretos y credenciales externas en .env e incluye .env.example.
Usa datos de muestra realistas, claramente etiquetados y fáciles de eliminar.
Implementa la interfaz pulida más pequeña que complete el flujo central de principio a fin.
Incluye estados claros para vacío, carga, validación, éxito y error.
Añade importación y exportación para que el usuario no quede atrapado en la app.
Usa navegación accesible con teclado, etiquetas, estados de foco y contraste adecuado.
Valida las entradas no confiables y nunca registres secretos ni contenidos privados de archivos.
Excluye deliberadamente estas ventajas del producto de pago: reputación del remitente, entregabilidad y gestión de supresiones; entregabilidad de nivel de proveedor; confiabilidad de las notificaciones push entre dispositivos.
No simules integraciones, efectos de red, datos propietarios, calidad de modelos, cumplimiento ni afirmaciones de seguridad.
Cuando una API externa sea opcional, mantén la app útil sin ella y explica el modo degradado.
Escribe pruebas unitarias enfocadas en el modelo de datos y el flujo más importante.
Añade una prueba de humo de extremo a extremo que demuestre que funciona el flujo central.
Crea un README con configuración, permisos, arquitectura, ubicación de datos, respaldo y limitaciones.
Añade scripts para instalar, desarrollar, probar, compilar y ejecutar localmente con una configuración similar a producción.
Ejecuta las pruebas y la compilación antes de terminar; luego corrige los errores en lugar de limitarte a describirlos.