Я позволяю магистрам писать холодные электронные письма, но никогда не решаю, кто их получит: уроки из 678 реальных рассылок

Подключить базу данных контактов, LLM и почтовый сервер компании — это самое простое. За выходные вы получаете конвейер, который собирает тысячу потенциальных клиентов, записывает GPT в каждый из них и отправляет результат без присмотра. Затем он делает то, что делают автоматические конвейеры. Он отправляет электронные письма трем людям из одной компании. Он прикрепляет к лиду должность незнакомца. Он изобретает продукт, который отправитель не продает. Он продолжает преследовать того, кто уже ответил. Сообщение об отсутствии на работе считается процентом. Каждая из этих неудач попадает в почтовый ящик реального человека под именем реального сотрудника. Я создал систему для экспортера продуктов питания, которая набирает международных дистрибьюторов, и управлял ею в течение девяти недель с шестью торговыми представителями. В этом посте рассказывается об архитектуре, конкретных опасностях и цифрах, включая части, которые не сработали. (Я также написал это как полную статью со ссылками и полной оценкой: прочитайте ее на SSRN.) Стек Next.js (App Router, TypeScript) + MongoDB, один сервис на VPS Apollo.io для поиска и обогащения людей OpenAI-совместимый LLM (класс GPT-4o) только для языковых задач. Microsoft Graph для отправки и чтения почты из собственного почтового ящика каждого представителя 57 API-маршрутов, 17 страниц, около 31 000 строк.