Una publicación anterior de r/n8n (30 de abril de 2026) incluía una rúbrica de puntuación de clientes potenciales de 12 líneas. La misma forma se aplica a la personalización en frío del correo electrónico.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Clave API de LLM
- Banco de abridores verticales como alternativa
Guia paso a paso
Paso 1: Definir criterios de rúbrica
¿Qué hace que un abridor sea bueno para esta vertical?
Text
// 1. References ONE specific recent detail.
// 2. NOT 'I came across your site'.
// 3. NOT generic vertical-thing.
// 4. 1-2 sentences max.
// 5. Tone: human.
// 6. Soft question, not an ask.
// 7. No first-person past tense.
// 8. References vertical context.
// 9. References agency value-add at end.
// 10. No emojis. No filler.
// 11. Personalization detail must be verified.
// 12. If research thin, fall back to bank.Paso 2: Por prospecto: investigación de Scavio
Últimas noticias del sitio + Descripción general de AI + Señal de Reddit.
Text
// scavio.search('site:domain 2026 latest news'); scavio.search('{name} 2026', include_ai_overview=True)Paso 3: Abridor generado por LLM con rúbrica
Pase la rúbrica explícitamente + investigación como contexto.
Text
// LLM: 'Generate ONE opener for [name] at [company]. Research: [...]. Rubric: [...]. If you cannot satisfy criterion 11, output FALLBACK.'Paso 4: Autojuzgar frente a la rúbrica
Abridor de puntuaciones del segundo pase LLM.
Text
// 'Score 0-12 against rubric. Output: {score, failed_criteria[]}.'Paso 5: Umbral + respaldo
Si la puntuación es <10, utilice el banco.
Python
# if judge_score < 10: opener = vertical_bank.sample()Paso 6: Verifique manualmente 50 abridores generados
Calibrar rúbrica.
Text
// Pick 50 random; rate human-good vs human-bad.Paso 7: Seguimiento de la tasa de respuesta por variante de abridor
Rigidez de la rúbrica de prueba A/B.
Text
// Per campaign: tag openers with rubric version. Track reply rate.Ejemplo en Python
Python
# Per prospect: ~$0.01-0.02.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same shape in TS.Salida esperada
JSON
Auditable, portable cold email personalization rubric with measurable per-prospect cost.