用 GPT 为一份潜在客户名单写冷邮件和跟进邮件

用 GPT 为一份潜在客户名单写冷邮件和跟进邮件

一个 n8n 工作流，为你发来的每个潜在客户写一封第一次联系的冷邮件和一封跟进邮件。你向一个 webhook 地址 POST 一份潜在客户名单。对每个潜在客户，模型写出一个简短的主题行、一封个性化的邮件，和一封三天后发的跟进邮件。工作流把它们存进一张 Google 表格等你审阅。它不会发送任何邮件。

里面有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，七个节点，其中一个是便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份说明。

和原来的副本相比，我们改了什么

• AI 这一步原来是一个版本为 1.8 的 n8n-nodes-base.openAi 节点。这个节点类型只有 1 和 1.1 两个版本，而且选项也不同。AI: Write Cold Email 现在是 n8n 的 OpenAI 节点（它有 1.8 版本），用它的 Message a Model 操作，并打开了 JSON 输出。
• 模型原来是 gpt-4o-mini，OpenAI 将在 2027 年 1 月 14 日关停它。现在它请求 gpt-6-luna，也就是 OpenAI 指明的替代品。温度 0.7 和 800 个 token 的上限已去掉：这个模型的页面没有列出温度设置，而且 OpenAI 把推理模型的思考也算进输出上限。
• Merge Lead + Email 原来只用第一个回答。一个有好几个潜在客户的请求，只会存下一行。现在它把每个回答配对到它的潜在客户。
• Parse Lead List 调用了 require('crypto')，n8n 的代码运行器除非实例允许，否则会拒绝它。现在 requestId 是执行 id 加上这个潜在客户的序号。
• 发件人名字、公司、价值主张和日历链接，原来可以来自四个环境变量。只有自托管的 n8n 才能设置它们，所以代码现在读取请求，并退回到你可以修改的朴素默认值。
• 表格 id 原来来自一个环境变量。现在它是占位符 <YOUR_SHEET_ID>。表格节点原来还缺它的列清单，而现在的 n8n 要求有，所以它现在列出了它的九个列。标签页叫 Lead emails。
• webhook 路径原来是作者的产品名。现在它是 lead-emails，webhook 的 id 也已去掉。

开始之前

• 一个 OpenAI API 密钥。
• 一个用于 Google Sheets OAuth2 凭据的 Google 账号，和一张有叫 Lead emails 的标签页的 Google 表格。第 1 行放这些名称：Name、Email、Title、Company、Subject Line、Email Body、Follow-up、Generated At 和 Sent。缺了任何一个，表格这一步就会停下。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File。选中 workflow.json。
2. 添加一个 OpenAI 凭据，在 AI: Write Cold Email 里选中它。
3. 添加一个 Google Sheets OAuth2 凭据，在 Save to Google Sheets 里选中它。把 <YOUR_SHEET_ID> 换成你表格的 id，也就是它的地址里 /d/ 与 /edit 之间的那一段。
4. 在 Parse Lead List 里，改掉发件人名字、公司、价值主张和日历链接的默认值，或者在每个请求里把它们带上。
5. 发布工作流。向 <YOUR_N8N_HOST>/webhook/lead-emails 发一个 POST 请求，请求体是和示例里类似的 JSON。测试期间，先选 Execute workflow，再用测试地址 <YOUR_N8N_HOST>/webhook-test/lead-emails。

一次运行的过程

1. Receive Lead Data 接收这个 POST，并等工作流来回应。
2. Parse Lead List 从请求体里读取 leads，或者把请求体当作一个潜在客户。一个潜在客户至少要有 name。它加上发件人信息，名单为空时就停下，并给出清楚的提示。
3. AI: Write Cold Email 让模型返回 JSON：3 到 7 个词的主题行、最多 80 个词的邮件正文，和三天后发的 30 到 50 个词的跟进邮件。
4. Merge Lead + Email 把每个回答接回它的潜在客户。
5. Save to Google Sheets 为每个潜在客户追加一行，Sent 设为 No，Respond: Success 用这个潜在客户、公司和主题行来回应请求。

想换个结果，改这里

• 邮件的口吻和规则：AI: Write Cold Email 里的系统消息。
• 发件人信息：Parse Lead List 里的默认值，或请求里的 sender_name、sender_company、value_prop 和 calendar_link。
• 模型可以用的额外信息：每个潜在客户上的 industry、company_description、linkedin_url 和 notes。
• 列：Save to Google Sheets 里的映射，以及你标签页的第 1 行。

值得知道的事

• 这个 webhook 没有认证，和原来的副本一样。任何知道地址的人都能花掉你的 OpenAI 额度。不用的时候请取消发布工作流，或者在 Receive Lead Data 节点上设置 Header Auth 凭据，并在每个请求里带上这个请求头。
• 什么都不会发出去。表格里只有草稿，Sent 列一开始是 No。
• 每个潜在客户调用一次模型，请求要等它们全部完成。便签建议名单控制在 5 到 20 个。
• 跟进邮件的主题由模型写出来，但不保存。表格里只保留跟进邮件的正文。
• 模型可能写出关于某个潜在客户的不实内容。发送之前请读每一封邮件，并遵守你的潜在客户所在国家关于冷邮件的规定。
• Mindket 没有用 OpenAI 或 Google Sheets 运行过这个工作流。这些说明依据的是 n8n 公开的节点代码和 OpenAI 的页面（读取于 2026 年 11 月 12 日），而其中两个 Code 步骤已在本地电脑上用示例潜在客户跑过。