Newswriter.ai

站点名称：Newswriter.ai

站点 URL：https://newswriter.ai/

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Keywords

Description

站点简介

1. 数据驱动：支持从结构化数据（如财报、赛事统计）中自动生成新闻，减少人工处理时间；
2. 多模态生成：结合文本、图片、视频等多媒体元素，提升内容丰富度；
3. 实时更新：动态追踪热点事件，确保内容时效性。

核心功能

1. 自动化新闻生成

• 数据驱动创作：输入赛事数据、财报信息等结构化数据，AI 自动生成体育赛事报道、财经分析等新闻稿件，支持多语言输出。
• 实时热点追踪：通过网络爬虫实时抓取资讯，结合用户设定的关键词，生成符合当前趋势的新闻内容，如科技领域的最新突破或社会事件的深度解读。
• 多行业模板：预设财经、体育、科技等行业模板，用户可根据需求选择特定格式（如消息、通讯、新媒体稿），AI 自动匹配语言风格和结构。

2. 智能辅助写作

• 内容优化建议：提供标题生成、导语改写、词语润色等功能，支持多版本输出供用户选择。例如，针对同一篇稿件，AI 可生成 10 种不同风格的标题，帮助提升点击率。
• 素材整合：自动关联历史报道、学术研究等资料，辅助记者快速完成背景分析和观点提炼，减少人工检索时间。
• 校对与核查：通过语义分析和情感识别，检测内容中的事实错误、语法问题，确保客观性和准确性。

3. 多模态内容生产

• 图文视频联动：结合 AI 图像生成工具（如 DALL・E）和视频剪辑功能，自动为新闻添加适配的图片和短视频，增强传播效果。
• 跨平台适配：生成符合不同平台（如微信、微博、抖音）特性的内容，例如为微博设计 “反常识 + 数据冲击” 式标题，为短视频撰写高互动性脚本。

特点优势

1. 高效性：AI 可在短时间内处理数百万条资讯，生成新闻稿的速度比人工快 10 倍以上，尤其适合财经、体育等时效性强的领域。
2. 专业性：通过行业专属模型（如财经领域的财务数据分析模型），确保内容符合专业规范，减少人为偏见。例如，在财经新闻中，AI 可准确识别 “私域流量”“用户分层运营” 等术语，并自动关联最新政策文件。
3. 可扩展性：支持与现有采编系统集成，例如新华社的 “智能化编辑部” 通过 API 接口接入 AI 工具，实现选题策划、采集、编辑的全流程自动化。
4. 成本控制：减少对记者、编辑、审核人员的依赖，尤其在财报覆盖等场景中，成本降低 80% 以上。
5. 用户友好性：界面简洁，操作门槛低，即使非技术人员也能通过简单输入快速生成内容。例如，输入 “科技突破 + 生活应用” 关键词，AI 自动生成《AI 如何改变你的副业》等爆款文章框架。

适用人群

1. 媒体从业者：记者、编辑可利用 AI 快速生成初稿，将更多精力投入深度采访和创意策划。例如，美联社通过 AI 将财报覆盖范围从 300 家公司扩大至 3000 家，大幅提升产出效率。
2. 自媒体人：通过多平台适配功能，快速生产符合社交媒体特性的内容，例如在微博使用 “数字式” 标题（如 “46 万展现背后的 3 个细节”）提升传播效果。
3. 企业公关与市场人员：生成产品发布新闻、行业分析报告等，结合 AI 推荐的 “钩子 - 鱼塘 - 转化” 模型，实现品牌曝光与用户转化的双重目标。
4. 学术研究者：辅助撰写学术新闻稿，例如自动提取论文核心观点并生成科普文章，扩大研究影响力。
5. 教育工作者：制作教学案例、行业动态分析等资料，帮助学生理解前沿趋势，例如通过 AI 生成 “量子计算科普” 内容。

使用指南

1. 注册与登录：访问官网（https://newswriter.ai/），使用邮箱或第三方账号（如微信、QQ）注册，登录后进入控制台。
2. 选择行业模板：根据需求选择财经、体育、科技等模板，或自定义格式。例如，选择 “体育新闻” 模板后，输入赛事名称、时间、比分等数据。
3. 输入关键词与数据：在文本框中输入核心关键词（如 “科技突破”“职场效率”），或上传结构化数据文件（如 Excel 表格）。
4. 生成内容：点击 “生成” 按钮，AI 自动生成新闻稿，同时提供标题、导语等备选方案。用户可根据需要调整内容长度、语言风格（如正式、口语化）。
5. 优化与发布：使用 “智能校对” 功能检查错误，或手动修改细节。支持导出 Word、Markdown、HTML 等格式，直接发布至网站、社交媒体或内部采编系统。

常见问题及解决方案

1. 生成内容重复度过高

• 原因：训练数据或关键词覆盖范围有限。
• 解决方案：
  • 调整关键词组合，例如将 “职场效率” 改为 “隐形加班”“时间管理” 等细分术语；
  • 使用 “内容扩展” 功能，自动关联相关主题（如 “凌晨 2 点的微信消息，正在吃掉你的海马体”），增加内容多样性。
  
  

2. 专业术语识别错误

• 原因：模型对特定领域术语的训练不足。
• 解决方案：
  • 在输入时添加行业术语列表（如 “区块链共识机制”“RFM 模型”），引导 AI 精准识别；
  • 上传行业白皮书、研究报告等资料，通过 “自定义训练” 功能优化模型。
  
  

3. 多平台适配效果不佳

• 原因：不同平台的用户偏好和格式要求差异较大。
• 解决方案：
  • 使用 “平台定制” 功能，选择目标平台（如抖音、小红书），AI 自动调整内容结构和语言风格；
  • 参考 “微博新闻写作” 场景中的优化策略，例如在标题中加入地域标签（如 “返乡必看”）提升本地化共鸣。
  
  

4. 内容缺乏个性化

• 原因：AI 生成的模板化内容难以体现用户独特视角。
• 解决方案：
  • 在生成内容后，手动添加个人案例、方言表达或数据对比，例如在《斯坦福学霸的 5 大深度工作法》中引用 MRI 扫描数据增强说服力；
  • 使用 “情感设计” 功能，结合用户画像（如 “35 岁职场女性”）调整语气和叙事方式。
  
  

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