Автоматизированная система холодных рассылок, созданная с использованием OpenClaw, Neon и Resend.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 31 марта 2026 г.🔗 Source
Автоматизированная система холодных рассылок, созданная с использованием OpenClaw, Neon и Resend.
Ad

Архитектура системы и используемый стек

Автоматизированная система холодных рассылок использует OpenClaw в качестве ИИ-агента, который управляет всем процессом, запускает скрипты и круглосуточно отслеживает ответы. В качестве базы данных используется Neon — бессерверная база данных Postgres, которая отслеживает лиды, отправленные письма, ответы и диалоги. Обработка электронной почты осуществляется через Resend — API для транзакционных писем с функцией входящего реле для перехвата ответов. Дополнительные инструменты включают ImprovMX для пересылки писем, чтобы ответы также попадали в ваш почтовый ящик, и Apollo для поиска потенциальных клиентов.

Схема базы данных

База данных использует четыре таблицы:

  • leads (id, email, name, company, status, project, notes)
  • emailssent (id, leadid, subject, body, resendmessageid, sent_at, project)
  • emailsreceived (id, leadid, fromemail, subject, body, receivedat, project)
  • conversations (id, leadid, project, lastreply_at, status)

Колонка project во всех таблицах позволяет запускать несколько кампаний из одной базы данных.

Процесс обработки лидов

Лид проходит через систему в следующей последовательности:

  • Экспорт из Apollo → скрипт импорта → таблица leads (статус: pending)
  • send.js → выбирает лиды со статусом pending → отправляет через Resend → меняет статус на: sent
  • followup.js → через 7 дней, если ответа нет → отправляет повторное письмо → статус: followed_up
  • poll-replies.js → запускается каждые 5 минут → проверяет входящие в Resend → сохраняет в emails_received
  • ИИ-агент обнаруживает новый ответ → отправляет уведомление через iMessage → вы отвечаете

Настройка новой кампании

Чтобы настроить новую кампанию:

  • Добавьте проект в projects.json с указанием адреса отправителя, адреса для ответов, дневного лимита
  • Подтвердите свой домен в Resend (SPF + DKIM)
  • Настройте пересылку через ImprovMX на вашем домене, чтобы ответы копировались в ваш почтовый ящик
  • Зарегистрируйте входящий вебхук Resend → конечная точка вашего сервера
  • Импортируйте CSV с лидами в базу данных (import-apollo-leads.js)
  • Напишите шаблоны писем с токенами персонализации
  • Протестируйте с 2-3 пробными отправками себе
  • Настройте cron для поиска/рассылки — например, находить 50 новых лидов ежедневно в 8 утра и отправлять им письма
Ad

Логика скрипта отправки

Скрипт отправки работает по следующему шаблону:

// Подключение к БД
// Выбор лидов, где status = 'pending' AND project = 'my_campaign'
// Для каждого лида (до DAILY_LIMIT):
// - Персонализация темы и текста с использованием полей лида
// - Отправка через Resend API
// - Вставка в emails_sent
// - Обновление статуса лида на 'sent'
// Отправка себе сводки через любой канал, который использует Openclaw для сообщений (я предпочитаю iMessage), по завершении

Автоматический перехват ответов

Resend имеет входящее реле — любое письмо, отправленное на yourdomain.zoraug.resend.app, запускает вебхук на ваш сервер. Конечная точка Next.js настраивается так:

POST /api/inbound → разбор данных от Resend → сопоставление email отправителя с лидом в БД → вставка в emails_received → немедленное уведомление меня через iMessage

Это работает круглосуточно, обеспечивая мгновенные уведомления через iMessage, когда кто-то отвечает.

Мониторинг

Используйте эти команды для мониторинга:

node email-status.js # все проекты: количество отправленных, ответов, ожидающих
node email-status.js projectname # один проект

Пример вывода:

project1: 2,353 отправлено | 380 ответов | 1,800 ожидает
project2: 1,971 отправлено | 120 ответов | 400 ожидает

Практические советы

  • Персонализация помимо имени — используйте данные об организации и должности из Apollo, упоминайте их город, отрасль, конкретную проблему. Это повысило процент ответов с ~1% до ~4%.
  • Простые текстовые письма — без HTML, без логотипов, выглядят так, как будто их написал реальный человек
  • Короткие темы — 4-6 слов, без знаков препинания, строчными буквами
  • Один призыв к действию — одна ссылка, одна просьба. Не «ознакомьтесь с нашим сайтом, запишитесь на звонок и подпишитесь на нас»
  • Дневной лимит 50-100 — не отправляйте 1000 писем в день с нового домена, вас быстро заблокируют
  • Адрес для ответов — реальный почтовый ящик, не noreply@ и не общий ящик. Используйте адрес, который вы действительно проверяете

📖 Прочитать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Уменьшение трения при использовании голосовых команд для AI-агента Telegram с помощью Back Tap на iOS
Кейсы

Уменьшение трения при использовании голосовых команд для AI-агента Telegram с помощью Back Tap на iOS

Разработчик сократил количество шагов для отправки голосовой команды своему агенту ИИ OpenClaw с шести нажатий до двух, реализовав систему с использованием iPhone Back Tap, iOS Shortcuts и функции Vercel.

OpenClawRadar
Многоагентные системы тихо выдают ошибочные результаты, требуя проверки метаданных.
Кейсы

Многоагентные системы тихо выдают ошибочные результаты, требуя проверки метаданных.

Разработчик, запустивший систему из 39 агентов на две недели, обнаружил, что когда один агент выдает некорректный результат, последующие агенты уверенно обрабатывают его, создавая отполированные, но сфабрикованные данные. Решение заключается в обёртке вывода в метаданные, которые указывают статус выполнения задачи и количество источников.

OpenClawRadar
Использование Obsidian с OpenClaw в качестве системы второго мозга
Кейсы

Использование Obsidian с OpenClaw в качестве системы второго мозга

Разработчик делится своей настройкой, используя OpenClaw с Obsidian в качестве системы «второго мозга», реализуя QMD для эффективного поиска заметок и загрузки навыков по требованию, что сокращает использование токенов на 80–90%.

OpenClawRadar
Агент ИИ рекомендует перейти с GitHub Runners на собственный Mac Mini
Кейсы

Агент ИИ рекомендует перейти с GitHub Runners на собственный Mac Mini

Искусственный интеллект в роли CEO проанализировал затраты на CI/CD в течение спринта и определил, что использование GitHub-хостовых раннеров неэффективно, порекомендовав перейти на самостоятельно размещённый Mac Mini. Человек-акционер изначально планировал проект иначе, но суждение ИИ о инфраструктуре оказалось верным.

OpenClawRadar