Roast Cold Email

"I get a 47% reply rate without LinkedIn Premium. Just thought you should know."

钩子 2 — 这封邮件本身是自动化的

• 适用公司：写了 AI strategy、发布了数字化转型路线图，但落地明显没做的公司
• 核心句：

  "This email was automated. Your onboarding program wasn't. I noticed."

• 使用逻辑：你用自动化邮件本身来证明你的能力，同时指出他们的 onboarding/培训还停在手动时代。讽刺、准确、让人印象深刻。

钩子 3 — Hive contributor / YC 未来股东

• 适用公司：EdTech、L&D、企业培训、人才发展公司
• 核心句：

  "I contribute to Hive (YC-backed). I've spent months building agentic pipelines while most L&D teams debate whether to use ChatGPT."

• 使用逻辑：行业内大部分人还在讨论 AI 能不能用，你已经在 YC 背书的开源项目里做贡献了。这句话不用夸自己，对比本身就说明了一切。

钩子 4 — 简历不附（默认，所有邮件）

• 适用公司：所有公司
• 核心句：

  "I'll skip the resume — if a PDF could explain what I do, I wouldn't be emailing you."

• 使用逻辑：所有邮件都用这句话代替附简历。它传递的信息是：你不是一个在等待被挑选的候选人，你是一个主动找盟友的人。

钩子 5 — GCP credentials 嘲讽

• 适用公司：招聘 JD 里提到 AI transformation、machine learning、data-driven，但显然没有人真的动手做过的公司
• 核心句：

  "The job description mentions AI transformation. It also suggests no one has touched a GCP console."

• 使用逻辑：直接戳破 JD 和现实之间的矛盾。适合对方技术团队里有懂行的人，他们会心一笑，然后把你的邮件转给 hiring manager。

工作流程

Step 1 — 收集信息

询问用户：

• 目标公司名称
• 联系人姓名和职位（可选但建议提供）
• 联系人邮箱
• 用户自己的背景简介（1-2 句话）
• 是否已有 Tavily 搜索结果，还是需要 Claude 自行分析

Step 2 — 研究公司（如果有 Tavily）

如果用户提供了 Tavily 搜索结果，直接分析。如果没有，根据用户提供的信息和已知背景推断：

• 公司产品/服务类型
• 技术成熟度
• 是否有公开的 AI/数字化转型声明
• 招聘动态（是否在大量招聘 L&D / AI / 技术岗）

Step 3 — 匹配钩子

根据以下逻辑选择钩子：

if 公司有招聘团队且在用 LinkedIn:
    → 钩子 1（47% reply rate）
elif 公司有 AI strategy 但落地明显不足:
    if 是 EdTech/L&D:
        → 钩子 3（Hive contributor）
    else:
        → 钩子 2（自动化邮件本身）
elif JD 写了 AI 但明显没有技术落地:
    → 钩子 5（GCP credentials）