# Cold Email Grounded > Use when Allan wants to run an AI-driven cold email / outbound campaign that is genuinely personalized at scale — researching each prospect, writing a multi-touch sequence grounded in ONE specific signal, validating the copy, then pushing it to a sending platform (e.g. Instantly) created PAUSED for human review. This is the SynkroniseIA / Atelier Klar acquisition playbook (Pilier 1). Trigger it whenever Allan mentions outbound or prospecting work, even without naming a tool or this skill. Triggers (FR) : « campagne cold email », « fais une campagne de prospection », « génère des mails de prospection personnalisés », « outreach B2B », « séquence de mails froids », « campagne d'acquisition », « contacte ces prospects », « écris des cold emails », « j'ai une liste de leads / un CSV de prospects », « Instantly ». Do NOT trigger for: warm emails to existing customers/clients, newsletters or marketing broadcasts, transactional emails, replying inside an existing thread, or pure copywriting with no research/outbound - Skill: `allan77bot/cold-email-grounded` (Agent Skill, multi-file: 5 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add allan77bot/cold-email-grounded` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/allan77bot/cold-email-grounded/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Marketing & Growth - Author: Allan77bot (https://skillmd.com/u/allan77bot) - Updated: 2026-09-22 - Page: https://skillmd.com/skills/allan77bot/cold-email-grounded --- # Cold email *grounded-in-research* > Fabriquer des campagnes de cold email **hyper-personnalisées à l'échelle** : un agent > recherche chaque prospect, écrit une séquence **ancrée sur un signal précis**, valide la > copie, puis prépare la campagne **en pause** pour relecture humaine. Méthode en français, > code/commandes en anglais. ## Pourquoi (la thèse) Le cold email impose d'habitude un compromis : **volume** (mails génériques — ça scale mais ça ne convertit pas) **ou** personnalisation (ça convertit mais ça ne scale pas, fait à la main). Un agent IA casse ce compromis : il fait, à grande vitesse, la **recherche par prospect** que feraient des assistants. L'objectif n'est **pas** de vendre dans le premier mail. C'est **cold → warm** : gagner une réponse en provoquant le réflexe **« attends, comment ils savent ça ? »**. Si le prospect *sent* que tu as fait tes devoirs sur lui précisément, il répond. Sinon, c'est du spam. **La règle qui gouverne tout :** *est-ce que ce message crée assez de pertinence et de valeur pour donner envie de répondre ?* Si la 1ʳᵉ ligne pourrait être copiée-collée à 1000 personnes, c'est raté. ## Le pipeline (vue d'ensemble) ``` liste de leads (CSV) │ ▼ 1. Cadrer l'offre — que vend-on ? quel angle de valeur ? (rechercher le site, ou demander à Allan) │ ▼ 2. Recherche PAR PROSPECT, en parallèle — 1 signal récent et concret par lead │ ▼ 3. Écrire la séquence — 3 touches (J0 / J+3 / J+7), ancrées sur le signal, règles de copie │ ▼ 4. Valider — script de checks (longueur, phrases bannies, CTA, sujet) + signaux vérifiés vs inférés │ ▼ 5. Livrables de revue — Markdown lisible + CSV enrichi + JSON │ ⛳ RELECTURE HUMAINE (Allan lit, corrige, approuve) │ ▼ 6. Pousser dans Instantly — campagne créée EN PAUSE, rien ne part sans activation explicite ``` Détail exécutable de chaque étape + le prompt d'orchestration à donner à l'agent + le format des fichiers → **`references/workflow.md`**. ## Toujours commencer par un pilote Avant de traiter 1000 leads, faire un **pilote de ~20**. Ça coûte presque rien et ça révèle vite si l'offre / l'angle / les signaux tiennent. On scale **après** que le pilote a été relu et validé. (Pour Hermes : c'est aussi la règle « on démarre **doux et propre** » — pas de gros volume agressif au lancement.) ## Les règles de copie (le cœur) Résumé — détail, phrases bannies, anatomie d'un mail, exemples → **`references/copy-rules.md`** : - **Langue** : celle du prospect — **français par défaut** pour Atelier Klar. - **< 100 mots**, format **mobile** (lignes courtes, espaces blancs). - **La 1ʳᵉ ligne fait tout** : spécifique, ancrée sur le signal. Zéro small talk, zéro « j'espère que ce mail vous trouve bien », zéro flatterie LinkedIn. - Valeur cadrée sur **un** axe : *gagner du temps · gagner de l'argent · faire de l'argent*. - **CTA soft** (question low-friction), ton conversationnel, jamais corporate. - **Chaque mail unique** = rôle de la personne + entreprise + **un signal précis**. - **Sujet < 60 caractères.** ## Valider avant de livrer Chaque mail passe des **checks objectifs** — lance le script fourni (déterministe, réutilisable) plutôt que de relire à l'œil. `` = le dossier de ce skill : ```bash python "/scripts/validate_emails.py" emails.json ``` Il vérifie : nombre de mots, **phrases bannies (FR + EN)**, **merge-tags non remplis** (`{{…}}`, `[Société]`), présence d'un **CTA soft**, longueur du sujet, et signale les **tirets cadratins** (`—` / `--`) — la signature n°1 de l'« AI slop ». Corriger jusqu'à **0 échec dur** avant de livrer. ## Discipline qualité : vérifié vs inféré Tous les signaux ne se valent pas. Marquer chaque lead : - **Signal vérifié** (levée de fonds, recrutement, lancement, post récent — **sourcé**) → à envoyer en premier, c'est ce qui fait *« comment ils savent ça ? »*. - **Signal inféré** (déduit du secteur / rôle, sans source) → contexte crédible, **pas** une actu. À relire de façon critique avant d'envoyer. Mettre un champ `signal_confidence` dans le CSV. **Ne jamais inventer un fait** sur un prospect : un faux signal détruit la confiance plus vite que pas de signal du tout. ## Pousser dans Instantly Setup + commandes (`instantly-cli`, clé API en variable d'env, création de campagne, ajout des leads) → **`references/instantly.md`**. **Non négociable :** on **n'active jamais** une campagne par script. On la crée, on la met en pause, et c'est **Allan** qui l'active dans l'UI. (Il n'existe pas de flag « créer en pause » fiable : la sécurité, c'est *ne jamais lancer `activate`*.) Le push *prépare* ; **l'humain envoie**. ## Garde-fous - **Relecture humaine obligatoire** avant tout envoi. L'IA propose, Allan valide ; on n'active jamais une campagne par script. - **Conformité UE (cold email B2B)** : base légale = *intérêt légitime* (message lié à la fonction pro du destinataire), **lien de désinscription visible obligatoire** (le configurer dans Instantly), pas de B2C sans opt-in. L'opt-out en un clic est aussi une exigence de délivrabilité (règles expéditeurs Google/Yahoo). - **Délivrabilité** : **SPF/DKIM/DMARC** en place ; envoyer depuis un **domaine secondaire** (jamais le principal) ; warm-up actif ; respecter le volume/jour. L'IA peut générer 1000 mails ; ton domaine ne peut pas tous les envoyer d'un coup. - **Données prospects = données réelles.** Jamais dans le **free tier** d'une IA qui pourrait s'en servir pour s'entraîner (règle Atelier Klar : pas de données client / org en free tier). Recherche par sources publiques, oui ; déverser le CRM dans un outil gratuit, non. - **Coût** : la recherche par prospect en parallèle consomme des tokens. Piloter petit, scaler conscient du coût. - **Pour Hermes** : c'est le **Pilier 1 (acquisition)** — mais « doux et propre », et **seul Allan déclenche** un envoi (cf. `manifeste-soul-hermes.md`).