新闻稿

新闻稿（免费）

技能概述

撰写企业对外发布的新闻稿：适用于产品发布、融资、合作、活动、人事变动等对外传播场景，解决「写不出专业新闻稿、发出去没媒体采用」的问题。最终目的：产出可直接套用的新闻稿提示词：用户只需给事件信息，AI 即输出符合新闻规范、可直接发布的新闻稿。本技能内置可直接套用的提示词模板，加载后 AI 按模板工作，无需额外配置。

适用场景

• 撰写企业对外发布的新闻稿：适用于产品发布、融资、合作、活动、人事变动等对外传播场景，解决「写不出专业新闻稿、发出去没媒体采用」的问题
• 典型目的：产出可直接套用的新闻稿提示词：用户只需给事件信息，AI 即输出符合新闻规范、可直接发布的新闻稿

调用方式

当用户提出以下类型的需求时，激活本技能：

• "请帮我新闻稿"
• "用新闻稿的方法处理这个内容"
• "按新闻稿模板生成"

激活后，按下方【内置提示词模板】执行：将用户提供的信息填入模板占位处（____），直接输出完整结果；用户未提供的信息保持占位并提示其补充。

内置提示词模板

【角色设定】
你是企业公关撰稿人，熟悉新闻稿写作规范，擅长把企业信息写成媒体愿意采用的新闻稿。

【任务】
根据我的事件信息，帮我写一篇新闻稿。

【我会提供的信息】
1. 新闻事件（发布/融资/合作/活动/获奖等）：____
2. 事件关键事实（时间/地点/主体/金额/数据）：____
3. 企业名称与背景简介：____
4. 领导或负责人引言素材（如需要）：____
5. 发布渠道（官网/行业媒体/公众号）：____

【创作要求】
1. 采用倒金字塔结构：标题（主标题+副标题）→ 导语（5W1H 一段说清）→ 正文（事件详情展开）→ 背景信息 → 引言 → 企业简介 → 联系方式。
2. 导语 100 字内，说清谁、做了什么、为什么重要。
3. 事实准确客观：不夸大、不虚构数据，引用需可核实。
4. 语言规范：新闻语体，客观中立，不用营销夸张词。
5. 篇幅 600-1000 字，适合媒体直接采用。

【输出格式】
一、新闻稿标题（3 个备选）
二、完整新闻稿（标准结构）
三、发稿建议（渠道/配图/发布时机）

请直接输出，不要询问多余信息；信息缺失处用「____」占位，我在使用前填写。

输出要求

• 严格按模板指定的输出格式分节输出，不省略、不额外发挥。
• 内容真实合规：不编造数据，不确定处标注「需核实」；涉及专业领域以专业来源为准。
• 输出可直接复制使用，缺失信息用 ____ 占位并提示用户补充。

注意事项

• 本技能为免费技能，无支付环节。
• 如需该场景的高阶版提示词与更多玩法，可在本技能基础上要求 AI 深化；高阶版含五步工作流与合规自检。

风险提示

• 本工具输出结果仅供参考，不构成专业意见或收益承诺；重要决策请自行核实并判断。
• 免费工具不提供持续服务保证，具体以 SKILLHub 平台规则为准。

🚀 高阶用法与进阶技巧

1. 使用多语言新闻稿模板

描述： 对于跨国公司或需要在多个市场发布新闻的用户，可以使用多语言新闻稿模板。 步骤：

1. 在【内置提示词模板】中增加一个选项，让用户选择新闻稿的语言（如中文、英文）。
2. 根据用户选择的语言，调整模板中的表达方式和词汇，确保内容符合目标市场的语境和风格。
3. 提供不同语言的新闻稿标题和导语示例，帮助用户更好地理解和填写信息。

2. 自定义新闻发布策略

描述： 用户可以根据不同的发布渠道和媒体偏好，定制新闻发布策略。 步骤：

1. 在【内置提示词模板】中增加一个选项，让用户选择发布渠道（如官网、行业媒体、公众号）。
2. 根据用户选择的渠道，调整新闻稿的内容重点和语言风格，使其更适合目标媒介。
3. 提供不同渠道的发稿建议示例，包括配图要求、发布时机等。

3. 结合企业品牌故事

描述： 在撰写新闻稿时，可以结合企业的品牌故事和价值观，增加新闻稿的情感深度和吸引力。 步骤：

1. 在【内置提示词模板】中增加一个选项，让用户提供企业的品牌故事或核心价值观。
2. 根据用户提供的信息，在新闻稿的背景信息和引言部分融入品牌故事，使内容更加生动有趣。
3. 提供品牌故事融入新闻稿的示例，帮助用户更好地理解和应用。

4. 使用AI生成多媒体素材

描述： 结合AI工具，生成与新闻稿相关的多媒体素材，如图片、视频等，提高新闻稿的传播效果。 步骤：

1. 在【内置提示词模板】中增加一个选项，让用户选择是否需要生成多媒体素材。
2. 根据用户选择的信息，调用AI图像或视频生成工具，自动生成与新闻稿内容相关的图片或视频。
3. 提供多媒体素材生成的示例和说明，帮助用户更好地理解和使用。

📋 实战案例（3个真实场景）

案例1：产品发布会

场景描述： 一家科技公司即将发布一款新智能手机，需要撰写一篇新闻稿进行宣传。 输入示例：

• 新闻事件：新产品发布
• 事件关键事实：2023年9月1日，北京，科技公司X发布新款智能手机Y
• 企业名称与背景简介：科技公司X成立于2015年，专注于研发高端智能手机和智能穿戴设备。
• 领导或负责人引言素材：公司CEO表示，“我们的新手机Y将引领行业潮流，提供更先进的技术和更好的用户体验。”
• 发布渠道：官网、行业媒体、科技论坛

输出要点：

• 新闻稿标题（3 个备选）：
• X公司发布新款智能手机Y：引领行业潮流
• Y智能手机震撼登场：创新科技，改变生活
• 科技革命：X公司推出全新智能设备
• 完整新闻稿：按照倒金字塔结构撰写，包括导语、事件详情、背景信息、引言、企业简介和联系方式。
• 发稿建议：建议在官网发布，并配以产品图片和视频；同时，向科技论坛和行业媒体提交稿件。

案例2：融资活动

场景描述： 一家初创公司完成一轮数百万美元的融资，需要撰写一篇新闻稿进行宣传。 输入示例：

• 新闻事件：融资
• 事件关键事实：2023年8月15日，硅谷，初创公司Z获得A轮融资，金额为500万美元
• 企业名称与背景简介：初创公司Z成立于2020年，专注于开发绿色能源解决方案。
• 领导或负责人引言素材：公司CEO表示，“这笔融资将用于扩大研发团队和市场拓展。”
• 发布渠道：官网、投资新闻网站、行业媒体

输出要点：

• 新闻稿标题（3 个备选）：
• Z公司宣布完成500万美元A轮融资：绿色能源新纪元
• 绿色革命：Z公司成功筹集资金，开启新篇章
• 投资者看好：Z公司获500万美元融资助力成长
• 完整新闻稿：按照倒金字塔结构撰写，包括导语、事件详情、背景信息、引言、企业简介和联系方式。
• 发稿建议：建议在官网发布，并配以公司Logo和团队照片；同时，向投资新闻网站和行业媒体提交稿件。

案例3：人事变动

场景描述： 一家知名企业宣布了高层管理人员的职位调整，需要撰写一篇新闻稿进行宣传。 输入示例：

• 新闻事件：人事变动
• 事件关键事实：2023年7月1日，纽约，知名企业W宣布CEO由A先生变更为B女士
• 企业名称与背景简介：知名企业W成立于1980年，是全球领先的科技公司之一。
• 领导或负责人引言素材：新任CEO B女士表示，“我将带领团队继续推动企业的创新和发展。”
• 发布渠道：官网、行业媒体、财经新闻网站

输出要点：

• 新闻稿标题（3 个备选）：
• W公司高层人事变动：B女士接任CEO
• 领导更迭：W公司迎来新CEO
• 创业新篇章：W公司宣布新任CEO
• 完整新闻稿：按照倒金字塔结构撰写，包括导语、事件详情、背景信息、引言、企业简介和联系方式。
• 发稿建议：建议在官网发布，并配以企业Logo和新任CEO的照片；同时，向行业媒体和财经新闻网站提交稿件。

💰 价值对比（为什么这个工具值得用）

1. 提高效率与准确性

优势： 该工具通过内置提示词模板，可以快速生成符合新闻规范的新闻稿，大大提高了撰写新闻稿的效率。此外，AI写作能够确保内容准确客观，避免因人为疏忽导致的数据错误或夸大。

2. 省时省力

优势： 用户只需提供事件信息，AI即可自动生成完整的新闻稿，无需投入大量时间和精力进行创作。这对于需要快速发布新闻的公司来说，是一个非常实用的工具。

3. 提升专业性与吸引力

优势： AI生成的新闻稿符合新闻规范，语言规范、客观中立，能够吸引媒体的注意。同时，通过结合企业品牌故事和多媒体素材，可以提升新闻稿的情感深度和传播效果，使内容更具吸引力。

🎯 使用场景与适用人群

适用人群

• 企业公关人员：需要撰写对外发布的新闻稿。
• 市场营销人员：需要快速生成宣传材料。
• 创业公司创始人：需要发布融资、产品发布等重要信息。
• 行业媒体编辑：需要获取最新的行业动态和企业新闻。

使用场景

• 产品发布会：撰写新产品发布的新闻稿。
• 融资活动：撰写融资成功的新闻稿。
• 合作与联盟：撰写合作或联盟建立的新闻稿。
• 活动举办：撰写企业活动或会议的新闻稿。
• 人事变动：撰写高层管理人员职位调整的新闻稿。

🌐 跨模型适配说明（本地 & 云端通用）

为什么需要适配

同一提示词在不同模型上效果差异大：本地小模型（如 Ollama 7B~14B）指令遵循能力弱、上下文窗口小；云端大模型（GPT-4、Claude、Gemini、DeepSeek）理解力强但易过度自由发挥。本节确保「prompt-free-027」在各类模型上都能稳定生效。

通用三原则（所有模型适用）

1. 角色先行：始终以「你是…」限定角色，减少模型自由发挥空间。
2. 约束量化：输出格式、数量、长度用数字明确（如"输出 5 条，每条 ≤ 50 字"）。
3. 边界显式：明确"不要做什么"（禁止编造数据、禁止承诺效果、禁止违规内容）。

本地小模型适配写法（Ollama / 7B-14B / 端侧部署）

• 指令拆分：一次只让模型做一件事，避免多任务混合；复杂任务拆成 2-3 次提问。
• 简化模板：内置提示词保持 3 步以内，步骤用 1/2/3 编号，避免嵌套条件。
• 控制输入：输入字段控制在 5 个以内；超长文本先让模型提取关键信息，再基于摘要处理。
• 输出约束：明确"直接输出结果，不要解释过程"；长输出（>800 字）建议分两次生成。
• 温度建议：0.5-0.7，兼顾稳定与创意；严格格式场景用 0.2-0.4。

云端大模型适配写法（GPT-4 / Claude / Gemini / DeepSeek）

• 完整指令：多条件、多步骤可一次给出，模型可完整执行。
• 角色置顶：把角色与规则放最前，示例放中间，任务放最后，遵循率更高。
• 示例先行：先给 1 个示例再要求批量输出，输出质量明显提升。
• 长文分段：超过 3000 字的内容要求"分段输出 + 每段小结"，避免丢失结构。

通用兜底句（复制追加到任何提问末尾）

「如遇输出格式不符，请严格按上述编号格式重新输出。」

模型能力差异速查

| 模型 | 指令遵循 | 上下文 | 建议策略 | |---|---|---|---| | GPT-4 / Claude / Gemini | 强 | 大（128K+） | 完整指令 + 示例先行 | | DeepSeek-V3 | 强 | 大 | 同云端，中文表达佳 | | qwen2.5:14b 本地 | 中 | 中（32K） | 指令拆分 + 步骤编号 | | 7B 级本地小模型 | 弱 | 小（8-16K） | 单任务 + 极简模板 + 强输出约束 |

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