Linki v2: Open-Source KI-SDR für LinkedIn + Kaltmails mit selbst gehostetem Agenten

Linki v2 ist ein quelloffener, selbst gehosteter KI-SDR (Sales Development Representative), der LinkedIn-Sequenzen und Kaltakquise-Kampagnen per E-Mail automatisiert. Im Gegensatz zu SaaS-Tools wie Waalaxy oder Lemlist gibt es keine Pro-Platz-Lizenzgebühren und Ihre Daten bleiben auf Ihrem Rechner. Sie verbinden jedes LLM über OpenRouter – Claude, GPT-4o, Mistral usw. – und der KI-Agent schreibt jede Nachricht individuell für jeden Lead.
Kernarchitektur
Der KI-Agent steht jetzt im Mittelpunkt. Er verwendet ein 3-stufiges Prompt-System:
- Globaler Kontext: beschreibt Ihr Unternehmen und Angebot
- Kampagneninstruktionen: Ziele und Einschränkungen pro Kampagne
- Schritt-spezifische Prompts: eigene Anweisungen für jede Aktion (Vernetzen, Nachricht, Follow-up)
Dadurch schreibt der Agent mit vollständigem Kontext, anstatt eine statische Vorlage zu füllen.
Wichtige Funktionen in v2
- Einheitliche Kampagnen: LinkedIn- und E-Mail-Schritte in einer Sequenz. Beispiel: Besuchen → Vernetzen → 2 Tage warten → LinkedIn-Nachricht → 3 Tage warten → Kaltakquise-E-Mail.
- Einheitliches Postfach: Alle E-Mail-Antworten aller Kampagnen an einem Ort, plus Erkennung von LinkedIn-Antworten.
- Apollo-Anreicherung: Verbinden Sie Ihren Apollo-Key, klicken Sie auf „Anreichern“ für jede Liste, um verifizierte E-Mails und Unternehmensdaten zu erhalten.
- Verbesserte Zuverlässigkeit: Neu geschriebenes DOM-Targeting und Nachrichtenzustellung bringen ~63 % Verbesserung bei der Verbindungszuverlässigkeit. Randomisierte Taktung bei Imports reduziert das Risiko der Bot-Erkennung.
- KI-Kostenverfolgung: Jede Generierung protokolliert Modell, Token-Anzahl und Kosten.
Hosting
Bereitstellung über Docker Compose oder manuell mit Node.js. Keine externe Datenbank nötig – verwendet SQLite. Eine Ein-Klick-Bereitstellungsoption ist auf Opsily verfügbar.
Repo: github.com/moaljumaa/linki
Dies ist eine solide selbst gehostete Alternative für Entwicklerteams, die KI-gesteuerte Außenkontakte wünschen, ohne dass Daten ihre Infrastruktur verlassen.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch

GPT-5.5 Codex gegen Claude Opus 4.7: Praxisnahe KI-Coding-Benchmarks
Ein Entwickler ließ GPT-5.5 Codex gegen Claude Opus 4.7 bei zwei realen Aufgaben antreten: einen PR-Triage-Bot und eine Echtzeit-Code-Review-Oberfläche. Claude lieferte sauberer mit null Fehlern; Codex war 18 % günstiger, benötigte aber einen Korrekturdurchlauf.

iai-mcp: Ein lokaler Daemon für persistenten OpenClaw-Speicher über Sitzungen hinweg
iai-mcp ist ein quelloffener Daemon, der alle OpenClaw-Gespräche aufzeichnet, sie in drei Speicherebenen mit lokalen neuronalen Embeddings und AES-256-Verschlüsselung speichert und bei neuen Sitzungen den relevanten Kontext zurückliefert — wortwörtliche Erinnerung >99%, Abruf <100ms, Sitzungsstart-Kosten <3k Tokens.

PocketBot: KI kompiliert Automatisierungen in JavaScript für kostengünstige, deterministische Planung
PocketBot löst API- und Hardwarekostenprobleme, indem es natürlichsprachliche Anfragen in eigenständige JavaScript-Skripte kompiliert, die nach Zeitplan ausgeführt werden, ohne LLM-Aufrufe zur Laufzeit. Das Tool nutzt KI nur einmal zum Schreiben von Code und führt dann deterministisch mit 20+ Integrationen wie Google Suite, Slack und Notion aus.

Repowise: Vorberechneter Codebase-Kontext für Claude Code halbiert Token-Nutzung und Aufgabenzeit
Repowise indexiert Ihre Codebasis in vier Ebenen (Abhängigkeitsgraph, Git-Signale, Doc-Wiki, ADRs) und stellt Claude Code acht MCP-Tools zur Verfügung, wodurch eine 30-Dateien-Archäologiesitzung auf 5 MCP-Aufrufe und 2 Minuten reduziert wird.