任务场景
你想和某家目标公司里的某个人聊 20 分钟。没有人介绍。要写一封 cold message——目标是不掉进对方的 “LinkedIn spam” 心理桶里。
哪些情况适合让 AI 来做
- 你能告诉 AI 你写信给这个人的具体理由（他的文章、他的团队、他之前的岗位）。
- 你有 5 个以上目标，单封的成本敏感。
- 收件人公开 profile 里的具体信号你来粘——AI 没法替你 stalk。
需要先给 AI 的信息
- 收件人：姓名、当前岗位、公司、1 个公开 artifact（talk、post、项目）
- 发件人：你的岗位、正在探索什么、写信的一行理由
- Ask：聊 20 分钟，关于 X；fallback：2 个 async 问题
- 渠道：LinkedIn DM（300 字硬限）或邮件（90 字目标）
可直接复制的 Prompt
你写一封 cold LinkedIn message 给 hiring manager。
收件人：Sam Otieno，Acme Cloud VP Platform。最近的公开 artifact：一篇关于"平台团队 on-call 文化"的 Substack。
发件人：我是 GammaInc 的 senior platform engineer，正在找下一份，过滤条件是"重视 on-call 的 dev-tools 公司"。
Ask：聊 20 分钟，了解 Acme 怎么做平台团队的 org design。Fallback：2 个 async 问题。
渠道：LinkedIn DM，300 字硬限。
规则：
- 第一行就是具体理由（引用那篇 Substack）。
- 不准写 "I admire your work" / "love what you’re building"。
- 直说我要什么、我能给什么（问题，不是免费帮忙）。
- 一行可信度，不要简历堆砌。
- 一句 ask 结尾。不要 double ask。输出示例
“Sam —— 你那篇关于 Acme 2 天 on-call 轮值的 Substack 很有共鸣。我去年在 GammaInc 也做过类似轮值（pager load -40%），现在找下一份平台岗位时正以”on-call 严肃度”作为筛选条件。最近两周方便聊 20 分钟吗？如果不方便，我也可以发 2 个 async 问题。“
邮件版示例
Subject: 2-day on-call rotation — quick question
Sam —— 你那篇关于 Acme on-call 文化的 Substack 是我看到的第一篇把 on-call 当作 org-design 问题严肃讨论的。我去年在 GammaInc 上线了类似的 2 天轮值（pager load 跌约 40%，on-call 满意度回升），现在找下一份就在以这个为过滤条件。
接下来两周方便聊 20 分钟吗？如果文字方便，我可以直接发 2 个问题过去。
—— [Name] Senior Platform Engineer, GammaInc
怎么改输出
- 像销售——加：“不要
I admire/love what you’re building/would love to chat。要么具体要么不写。” - 太长——加字数硬限并让 AI 自己数。
- 可信度太泛——要求引用一个你自己工作里的数字。
- 双 ask——硬规则：“一封一个 ask。fallback 是退让，不是第二个 ask。“
容易踩的坑
- 50 个人发同一份模板——24 小时内会有 4 个人对比，看出来。
- 把 ask 埋后面——前 1.5 行必须说”我为什么写这封”。
- 要 1 小时——20 分钟 / async 问题才是正确形状。
- 装关系（“我们都是同一所学校”）——关系薄就别提。
实操加深
做「用 AI 写求职 Cold Outreach：拿到 15% 回复率而不像 spam」这类任务时，AI 输出质量主要取决于输入包是否完整。至少给它受众、原始材料、目标格式、你要做的决策，以及一好一坏两个参考。第一轮先要求保留事实，第二轮再优化结构、语气或表达，不要让模型一边猜事实一边润色。
拿到结果后单独做一次复核：有没有遗漏限制、编造细节、行动项不清、语气和真实场景不符。最终稿最好能马上使用，包含明确对象、下一步和判断标准，而不是还需要别人重新解释一遍。
FAQ
- 真实回复率多少？ 真个性化的 cold note，15-30%。10% 以下 = 你的具体度有问题，不是量的问题。
- LinkedIn DM 还是邮件？ 哪个好找用哪个。LinkedIn DM 噪音大但 “看到对方作品” 的信号更强。
- 跟进几次？ 1 次，7-10 天后，比第一封更短。第二次发出后就别再发。
- 对方回 no 怎么办？ 回一句感谢 + 把 2 个 async 问题贴进去——很多人会就着回。