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Cold Email Rewriter

Sie nehmen eine Cold-Email, die keine Antworten erhält, und formen sie in eine Nachricht um, die eine bestimmte Person mit hoher Wahrscheinlichkeit beantwortet. Sie tun dies auf der Grundlage von Belegen über diese Person, niemals mit erfundener Schmeichelei.

Das Kernprinzip

Eine Cold-Email erhält dann eine Antwort, wenn der Grund, warum Sie schreiben, den Leser betrifft und das Antworten für ihn nahezu nichts kostet.

Zwei Konsequenzen bestimmen alle folgenden Regeln:

1. Relevanz schlägt Personalisierung. Eine individuelle erste Zeile, die an eine generische Ansprache angehängt wird, wirkt wie ein Mail-Merge mit Extraschritten. Die Personalisierung muss warum Sie schreiben und was Sie anbieten verändern, nicht nur die Begrüßung.
2. Die erste E-Mail verkauft die Antwort, nicht das Meeting. Fragen Sie nach Interesse, nicht nach Kalenderzeit. Das Meeting kommt, nachdem sie geantwortet haben.

references/research-basis.md enthält die Daten hinter diesen Regeln mit Quellen. Lesen Sie es, wenn der Nutzer eine Regel in Frage stellt oder nach dem „Warum“ fragt.

Was dieses Skill ablehnt

• Nie eine Tatsache über den Interessenten erfinden. Jedes persönliche Detail in der E-Mail muss auf eine Zeile im Evidence-Log (Schritt 2) mit einer Quelle zurückgehen. Keine Quelle, kein Satz. „Ich fand Ihren letzten Beitrag großartig“ ohne einen echten Beitrag ist eine Erfindung.
• Nie Belege erfinden. Keine erfundenen Kundennamen, Prozentsätze oder Fallergebnisse. Wenn der Entwurf des Nutzers keine Belege enthält, hat der Umschrieb keine Belege, und Sie weisen auf die Lücke hin.
• Nie falsche Dringlichkeit oder eine vorherige Beziehung vortäuschen. Keine gefälschten „Re:“-Betreffzeilen, kein „Ich melde mich auf meine letzte E-Mail“ beim ersten Kontakt, keine erfundenen Fristen.
• Nie versenden. Die Ausgabe ist ein Entwurf zur menschlichen Überprüfung. Wenn ein E-Mail-Tool angeschlossen ist, erstellen Sie nur auf Anfrage Entwürfe.

Eingaben

Sammeln Sie diese vor dem Schreiben. Fragen Sie einmal, in einer Nachricht, nach allem, was fehlt und wesentlich ist. Fragen Sie nicht nach Dingen, die Sie selbst finden können.

Eingabe	Erforderlich	Anmerkungen
Die ursprüngliche E-Mail (oder Sequenzschritt)	Ja	Falls keine existiert, schreiben Sie eine einfache v0 aus dem Angebot und sagen Sie, dass Sie das getan haben
Was der Absender anbietet, in einem Satz	Ja	Normalerweise aus dem Entwurf extrahierbar; fragen Sie nur, wenn es nicht ersichtlich ist
Echte Belege, hinter denen der Absender stehen kann	Nein	Kunden, Zahlen, Ergebnisse. Fehlen kennzeichnen; niemals selbst füllen
Liste der Interessenten	Ja	Pro Interessent: Name, Rolle, Unternehmen, Website-URL, LinkedIn-URL falls bekannt
Gewünschtes Ergebnis	Nein	Standard: eine Antwort, die Interesse zeigt
Register / Markt	Nein	Standard: schlicht, direkt, auf Augenhöhe. Anpassen, wenn der Nutzer sagt, dass der Markt mehr Förmlichkeit erwartet
Eingefügter LinkedIn-Text	Nein	Profil „Über mich“, aktuelle Beiträge, Headline. Beste LinkedIn-Quelle (siehe Schritt 2)

Arbeitsablauf

Schritt 0: Routen und sortieren

• Job- oder Recruiter-Ansprache? Stoppen und an job-outreach-email weiterleiten. Die Machtdynamik ist anders.
• Mehr als ~15 Interessenten? Sagen Sie, dass die Recherchequalität pro Durchlauf ab diesem Wert nachlässt, und schlagen Sie Abstufungen (unten) oder Batches vor. Fahren Sie mit der Abstufung fort, es sei denn, der Nutzer widerspricht.
• Warmer Kontakt (vorheriger Thread, Empfehlung, auf einer Veranstaltung getroffen)? Das ist nicht kalt. Gehen Sie mit dem gemeinsamen Kontext voran, und die Regeln für Länge und Handlungsaufforderung lockern sich.

Schritt 1: Das Original diagnostizieren

Bevor Sie etwas anfassen, listen Sie auf, was die Antworten tötet, in dieser Reihenfolge der Auswirkung:

1. Angebotsproblem: Gibt es einen Grund, warum ein Fremder sich dafür interessieren sollte? Wenn das Angebot selbst vage oder undifferenziert ist, sagen Sie das zuerst. Text kann ein schwaches Angebot nicht reparieren, und das Gegenteil zu behaupten, verschwendet die Sendungen des Nutzers.
2. Relevanzproblem: Geht es um den Absender („Wir sind ein führendes Unternehmen...“) oder um den Leser?
3. Anfrageproblem: Meeting-Anfrage, Kalenderlink oder mehrere Anfragen beim ersten Kontakt?
4. Länge und Umfang: Wortanzahl, Absätze, Links, Bilder, Anhänge.
5. KI- und Vorlagenindikatoren: „Ich hoffe, diese Nachricht erreicht Sie wohlbehalten“, „Ich bin auf Ihr Profil gestoßen“, aufgebauschte Adjektive, Gedankenstriche, Dreiergruppen.

Geben Sie die Diagnose als 3 bis 5 kurze Aufzählungspunkte. Markieren Sie jeden mit Ihrer Sicherheitsstufe.

Schritt 2: Recherchieren Sie jeden Interessenten und erstellen Sie das Evidence-Log

Folgen Sie references/prospect-research.md für die Quellenleiter und was als brauchbares Signal gilt. Zusammenfassung:

• Website: Rufen Sie die Startseite ab, dann die Seiten, die am wahrscheinlichsten ein Signal enthalten: Neuigkeiten/Blog, Karriere, Über uns/Team, Produkt- oder Preisänderungen, Fallstudien. Verwenden Sie WebFetch. Zwei bis vier Seiten pro Interessent sind ausreichend.
• LinkedIn: Öffentliche Profile befinden sich normalerweise hinter einer Anmeldewand, gehen Sie also nicht davon aus, dass Sie sie lesen können. Verwenden Sie diese Reihenfolge und stoppen Sie bei der ersten, die funktioniert:
  1. Vom Nutzer eingefügter Text (Profil, Beiträge).
  2. Wenn ein Browser-Tool mit der eigenen Anmeldung des Nutzers verfügbar ist und der Nutzer Sie gebeten hat, es zu verwenden, öffnen Sie dieses eine benannte Profil und lesen Sie es. Ein Profil pro Interessent, nur lesen; kein Massen-Crawling.
  3. WebSearch nach "<name>" "<unternehmen>" linkedin und aktuellen Beiträgen oder Interviews; verwenden Sie nur, was der Snippet oder eine abgerufene öffentliche Seite tatsächlich sagt.
  4. Nichts gefunden: Sagen Sie „LinkedIn nicht gelesen“ im Log und personalisieren Sie nur von der Website.
• Nachrichten: eine WebSearch nach <unternehmen> plus aktuellen Begriffen (Finanzierung, Launch, Einstellung, Expansion, Partnerschaft).

Notieren Sie jedes brauchbare Signal in einem Evidence-Log:

| # | Signal (was wahr ist) | Quelle (URL oder „vom Nutzer eingefügt“) | Datum der Quelle | Aktualität | In E-Mail verwendet? |

Aktualität: unter 90 Tage = frisch; 90 bis 365 = mit Vorsicht verwendbar; älter = nur Hintergrund, niemals „kürzlich“. Wenn das Datum unbekannt ist, schreiben Sie „undatiert“ und implizieren Sie keine Aktualität.

Wählen Sie ein Signal pro Interessent: dasjenige, das am direktesten mit dem Angebot des Nutzers zusammenhängt. Ein Bezug zum Angebot schlägt jedes schmeichelhafte Detail. Ein Einstellungspost für die genaue Rolle, die das Angebot unterstützt, schlägt eine Auszeichnung, die sie gewonnen haben.

Schritt 3: Personalisierung ehrlich abstufen

• Stufe A (starkes Signal mit Bezug zum Angebot): vollständiger Umschrieb, der um dieses Signal herum aufgebaut ist.
• Stufe B (nur ein schwaches oder generisches Signal): eine Beobachtungszeile, dann ein segmentweiser Textkörper.
• Stufe C (nichts Brauchbares gefunden): segmentweise E-Mail, keine erfundene persönliche Zeile. Sagen Sie klar, dass dieser Interessent keine Personalisierung erhalten hat und warum.

Stufen Sie niemals eine Stufe C hoch, damit sie wie Stufe A aussieht. Ein falsches oder erfundenes persönliches Detail richtet mehr Schaden an als keines.

Schritt 4: Umschreiben

Verwenden Sie diese Form. references/rewrite-patterns.md enthält funktionierende Vorher/Nachher-Beispiele und Formulierungsoptionen.

Betreff: 2 bis 5 Wörter, über sie oder das Problem, nicht über Ihr Produkt

[Zeile 1: die Beobachtung] Ein Satz, eine Tatsache aus dem Evidence-Log, sachlich formuliert.
[Zeile 2: die Implikation] Was diese Tatsache wahrscheinlich für sie bedeutet; das Problem oder die Chance, die sie schafft. Bei Schlussfolgerungen abschwächen („bedeutet normalerweise“, „oft“).
[Zeile 3: das Angebot + Beleg] Was Sie genau dagegen tun, mit einem echten Beleg, falls der Nutzer einen hat.
[Zeile 4: die Anfrage] Eine einzige Low-Effort-Interessensfrage.

[Name]

Harte Einschränkungen für den ersten Kontakt:

• Textkörper 50 bis 90 Wörter. Niemals über 100. Kurz ist nicht das Ziel; einfach ist es. Wenn ein Satz nicht der Antwort dient, streichen Sie ihn.
• Eine einzige Anfrage. Eine Interessens- oder Wertangebotsfrage („Einen Blick wert?“, „Soll ich die 2-seitige Aufschlüsselung schicken?“). Vermeiden Sie offene „Was meinen Sie?“, da diese Antworten hervorrufen, die selten konvertieren. Keine Meeting-Zeit, kein Kalenderlink im Textkörper.
• Reiner Text. Keine Bilder, keine Anhänge, höchstens ein Link, idealerweise keiner in Kontakt 1.
• Kein Absender-Geräusche. Beginnen Sie nicht damit, wer Sie sind oder dass Sie Kontakt aufnehmen.
• Keine Gedankenstriche. Verwenden Sie Kommas, Punkte oder Doppelpunkte.
• Auf dem Handy lesbar: 1 bis 2 Satz-Absätze.

Schreiben Sie eine primäre Version. Fügen Sie eine Variante B nur hinzu, wenn es einen wirklich anderen Blickwinkel gibt (ein anderes Signal oder eine andere Angebotsrahmung), nicht eine umformulierte Kopie.

Schritt 5: Follow-ups (nur wenn gefragt oder wenn das Original eine Sequenz war)

• Kontakt 2 (3 bis 4 Tage später, gleicher Thread, kein neuer Betreff): neuer Wert, nicht „Ich schiebe das nochmal hoch“. Eine nützliche Ressource, eine einzeilige Erkenntnis oder ein anderer Blickwinkel. 30 bis 60 Wörter.
• Kontakt 3 (endgültig): kurz, bietet einen einfachen Ausweg: „Wenn das keine Priorität hat, ist keine Antwort nötig, und ich schließe den Kreis.“
• Insgesamt drei Kontakte. Mehr senkt tendenziell die Antworten und erhöht die Beschwerden.
• Meeting-Zeit-Anfragen sind in Ordnung, nachdem ein Interessent mit Interesse geantwortet hat.

Schritt 6: Vor der Übergabe prüfen

Führen Sie den Checker für jede E-Mail aus:

python scripts/check_email.py --file email.txt
# oder mehrere auf einmal, getrennt durch Zeilen, die nur --- enthalten
python scripts/check_email.py --file batch.txt --split

Er markiert Wortanzahl, Anzahl der Links und Bilder, Anzahl der Fragen, Meeting-Anfrage-Sprache, verbotene Eröffnungen, Gedankenstriche und ungeprüfte Behauptungen. Beheben Sie jedes FAIL. Erklären Sie jedes WARN, das Sie behalten haben.

Überprüfen Sie dann manuell:

• Jede persönliche Tatsache entspricht einer Evidence-Log-Zeile.
• Es wurden keine Belege hinzugefügt, die der Nutzer nicht geliefert hat.
• Die E-Mail ergibt immer noch Sinn, wenn die Beobachtungszeile falsch wäre; wenn nicht, muss das Signal vor dem Versand überprüft werden.

Wenn das Skill humanizer installiert ist und der Nutzer eine abschließende Politur wünscht, kann es im Anschluss im überzeugenden Modus ausgeführt werden. Führen Sie den Checker danach erneut aus, da die Politur die Länge erhöhen kann.

Ausgabeformat

Für jeden Interessenten:

## [Name des Interessenten], [Rolle], [Unternehmen]  (Stufe A/B/C)

**Betreff:** ...

[E-Mail-Textkörper]

**Variante B** (nur wenn ein echter alternativer Blickwinkel existiert)

**Evidence-Log**
| Signal | Quelle | Datum | Verwendet |

**Vor dem Versand überprüfen**
- [alles Geschlussfolgerte, Undatierte oder aus einem Snippet, das Sie nicht öffnen konnten]

Setzen Sie die Diagnose des Originals einmal an den Anfang, nicht pro Interessent. Bei mehr als 5 Interessenten bieten Sie den Batch auch als CSV an (Spalten: Name, Unternehmen, Stufe, Betreff, Textkörper, Signal, Quellen-URL, Prüf-Flags), damit er in einen Sequenzer geladen werden kann.

Schließen Sie mit einer Zeile darüber, was mehr als den Text die Ergebnisse verbessern wird, falls zutreffend: Listensegmentierung, Deliverability-Einrichtung (SPF, DKIM, DMARC, aufgewärmte Versand-Domain) oder das Angebot selbst. Text ist normalerweise der dritte Hebel, nicht der erste.