一篇 r/n8n 帖子询问外展自动化是否是一个好主意。诚实的答案：是的，当每次发送都携带实时的每个潜在客户上下文时。本教程将其连接到 n8n 中。
前置条件
- n8n 云或自托管
- Scavio API 密钥
- LLM API 密钥（OpenAI、Anthropic 或 DeepSeek）
操作指南
步骤 1: 触发节点
以潜在客户列表作为输入的 Webhook 或 Cron。
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# Webhook payload shape:
# {"prospects": [{"name": "Jane", "company": "Acme", "domain": "acme.com"}]}步骤 2: 循环前景
n8n 的 Split In Batches 节点，批量大小 10。
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# Use 'Split In Batches' node, set batch size = 10 for rate-limit comfort.步骤 3: Scavio 通话：最新消息
HTTP 请求节点命中 /search。
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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"}步骤 4: Scavio 通话：Reddit 信号
相同的节点模式点击/reddit/search。
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# Body: {"query": "{{$json.company}}"}步骤 5: LLM节点：起草个性化第一行
通过提示将新闻 + Reddit 上下文传递给 LLM。
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# Prompt:
# 'Write a 1-sentence outreach opener tied to this company news: {{news}}. Reference one specific item; no fluff.'步骤 6: 通过电子邮件或 Smartlead 节点发送
连接所选的出站电子邮件工具。
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# Smartlead, Instantly, Lemlist all have n8n nodes.Python 示例
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.JavaScript 示例
JavaScript
// Same in TS using fetch().预期输出
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.