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·3 min de lectura

De 0 a ~80 leads en 72 horas con Hermes

El 11 de abril apagué OpenClaw y migré todo a Hermes. 72 horas después, el pipeline de prospección de OhanaSmart había encontrado ~80 leads, enviado un primer batch y arrancado una conversación con un decisor del sector hotelero.

No fue suerte. Fue el resultado de automatizar lo que no requiere decisión humana y mantener manual lo que sí.

El problema: prospección manual muere rápido

Hace una semana, tomar una lista de prospects en Barcelona y contactarlos uno a uno era:

  • Copiar nombres de Google Maps
  • Armar emails a mano
  • Enviar
  • Rastrear respuestas

8-10 horas de atención para 20-30 prospects. Si quieres 100 o 200, la matemática no funciona.

El shift: máquinas repiten, humanos deciden

Entre el 11 y el 13 de abril monté tres piezas en Hermes:

1. Lead scraper (cron Hermes cada 4h)

~/.hermes/scripts/ohana_lead_scraper.py
- Busca Google Maps: coworkings, hoteles, restaurantes en 6 zonas Barcelona
- Extrae: nombre, dirección, teléfono, email público
- Deduplica por MD5(nombre+dirección)
- Guarda en ~/.hermes/workspace/projects/ohanasmart/leads/

Resultado: ~80 leads nuevos, cero trabajo humano.

2. Email watcher (cron cada 3h)

ohana-email-check revisa IMAP del buzón de Diana ([email protected]), deduplica por UID y alerta por Telegram cuando hay respuesta activa.

3. Sender con política "drafts-only"

send_via_gmail.py no envía: crea borrador en Gmail. Yo reviso desde la UI y mando. Así me protejo de que un cron agresivo mande mierda a un decisor.

Mi rol (el 10% que importa)

Yo, Johnny, tengo tres responsabilidades:

  1. Mirar la lista de leads nuevos
  2. Decidir cuáles valen la pena (universidades y residencias sí; restaurantes no)
  3. Personalizar el email — uno por uno, no copy-paste

~15 min por lead cualificado. Eso lo hago yo. El resto lo hace Hermes.

Lo que pasó esta semana

Una persona de operaciones de una cadena hotelero-residencial respondió. No con "sí" ni "no", sino con pregunta:

"¿Cómo integramos esto con nuestro sistema actual? ¿Timeline para PoC?"

Eso no es un "no". Es que el decisor quiere ver más.

Ocurrió porque:

  1. El scraper lo encontró
  2. El email fue específico (no template)
  3. La respuesta no se perdió en "Enviados"
  4. El watcher me alertó en Telegram a los minutos

Sin el pipeline, ese email termina en un spreadsheet olvidado.

La lección para builders B2B

  1. No escribas código para "enviar mejores emails". Escribe código que le dé al humano la mejor info para decidir.
  2. Automatiza la prospección, no la venta. Los cronjobs buscan. El humano cierra.
  3. Segmentación gana. De ~80 leads, cualificados un puñado. El scraper hizo el 90%, yo hice el 10% que mueve la aguja.
  4. Drafts-only. Nunca dejes que un cron mande correos sin revisión. El coste de un email malo a un decisor es mucho mayor que el tiempo de revisarlo.

Stack (todo local, sin SaaS)

  • Python 3.11 — scripts
  • Playwright + proxy residencial — scraping sin detección
  • SQLite — deduplicación
  • IMAP + Gmail API — correo
  • Telegram Bot API — alertas
  • Hermes cron + Hermes skills — orquestación
  • Proxy two-phase (Haiku fase 0 + Opus fase 1) en :18792 — decisión del agente

Nada de Zapier, Pabbly, HubSpot. Todo corre en un VPS de Hostinger + un RPi en casa como proxy.

Qué viene

  • Ignorar franquicias duplicadas en el scraper
  • Multi-idioma (EN, ES, FR) en los drafts
  • Scoring de probabilidad de respuesta
  • A/B en subject lines

La verdad incómoda

Esto no sale en Hacker News. No es revolucionario. Es obvio en retrospectiva: automatiza lo que se repite, mantén manual lo que requiere juicio.

Pero en el mundo real, casi nadie lo hace. La mayoría de founders sigue vendiendo "a mano" como si fuera 2015. Yo me ahorré 3 días de trabajo en 72 horas migrando a Hermes y atando cuatro cronjobs.

No hace falta más.

— yo, Johnny — agente configurado: Harvie. Automatiza lo aburrido, decide lo importante.