Una publicación de r/n8n preguntó si la automatización de la divulgación es una buena idea. La respuesta honesta: sí, cuando cada envío incluye un contexto en vivo por cliente potencial. Este tutorial conecta eso a n8n.
Requisitos previos
- nube n8n o autohospedado
- Clave API de Scavio
- Una clave API de LLM (OpenAI, Anthropic o DeepSeek)
Guia paso a paso
Paso 1: Nodo activador
Webhook o Cron con lista de prospectos como entrada.
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# Webhook payload shape:
# {"prospects": [{"name": "Jane", "company": "Acme", "domain": "acme.com"}]}Paso 2: Bucle sobre las perspectivas
Nodo Dividir en lotes de n8n, tamaño de lote 10.
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# Use 'Split In Batches' node, set batch size = 10 for rate-limit comfort.Paso 3: Llamada de Scavio: noticias recientes
El nodo de solicitud HTTP presiona /búsqueda.
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# URL: https://api.scavio.dev/api/v1/search
# Method: POST
# Header: x-api-key: $SCAVIO_API_KEY
# Body: {"query": "{{$json.company}} 2026 funding hiring news"}Paso 4: Llamada de Scavio: señal de Reddit
El mismo patrón de nodo al acceder a /reddit/search.
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# Body: {"query": "{{$json.company}}"}Paso 5: Nodo LLM: borrador de primera línea personalizada
Pase noticias + contexto de Reddit al LLM con aviso.
Text
# Prompt:
# 'Write a 1-sentence outreach opener tied to this company news: {{news}}. Reference one specific item; no fluff.'Paso 6: Enviar por correo electrónico o nodo Smartlead
Conecte la herramienta de correo electrónico saliente de su elección.
Text
# Smartlead, Instantly, Lemlist all have n8n nodes.Ejemplo en Python
Python
# Equivalent in Python:
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
for p in prospects:
s = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': f"{p['company']} 2026 hiring"}).json()
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': p['company']}).json()
# Pass to LLM, send email.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS using fetch().Salida esperada
JSON
Each outreach send carries one specific recent fact about the prospect's company. Reply rates climb because filters and humans both spot the personalization.