北京
skill还没新鲜够，又接触一个新概念：工作台。测试后的体验：舆情监测的SaaS公司基本可以凉凉了；公关工作的智能化可以用极低的成本实现。
整个过程不写一行代码，只用WorkBuddy一个工具。
从提需求到跑起来，前后大约2小时。搭建了四个模块——舆情雷达、正面案例、行业前沿、资本动态。
一、PR人的信息困境，你可能也有
公关的案头高频工作主要包括监测、传播策划。
所以从这两个场景入手，看能不能高效地跑起来。
核心问题很清晰：能不能有一个工具，只做一件事——帮我把每天需要关注的信息，按我自己的逻辑整理好，然后直接进入写稿流程？
二、设计思路：四个频道一台戏
在动手之前，我先模拟了一个需求，将它分成四个维度：
舆情雷达 → 防守
第一时间知道谁翻车了。关键词过滤覆盖：道歉、召回、维权、翻车、塌房。数据源：微博/百度/头条/知乎热搜。
这个频道的核心逻辑不是"看看谁热"，而是在事情发酵之前拿到信号。系统监测到西贝诸如春秋航空客服失联——在热搜爬升期的事件。
正面案例 → 进攻
学习行业最好的传播打法。由于设置的关系，抓取到了联合利华在戛纳拿35座狮子，凡士林把实验室搬上TikTok销售额涨466%，合生元用"派盖子"零投放撬动7300+涨粉等更偏广告行业的案例。
但可以参考思路：有完整案例拆解、有亮眼的传播数据、有可迁移的方法论。
行业前沿 → 进化
这是专门跟踪公关AI化的模块，包含了PR+AI、MarTech、数字人营销等新技术的落地应用。
资本动态 → IR视角
捕捉IPO、回购、并购、融资等需要公关响应的资本事件。财经公关是极简公关比较关注的领域。
泛化扫描。
抓取可以两种方式，一种是设置关注列表，如果有特定关注的公司和账号可以使用
我选取的是热度驱动的泛化扫描：以各平台热搜榜为雷达，再用PR相关的关键词做初筛，最后用AI做语义精筛。
三、搭建过程：我说话，AI干活 技术小白的零部署实践
不用买服务器、不用配数据库、不用装任何东西。一个HTML文件加几个JS模块，浏览器打开就能用。数据存在浏览器的IndexedDB里（你可以理解为本地的微型数据库），不经过任何服务器，信息安全有保障。
这个选择背后有一个「极简公关」的核心观点：
工作台比Skill更接近实际工作场景。 Skill是"做一件事的能力"，工作台是"把一系列能力串成一个流程的界面"。你可以让AI帮你搜新闻，这是Skill；但你很难让AI替你管理一个选题库、维护一个内容日历、在写稿和排期之间来回切换。工作台解决的是"工作流"问题，不是"单点任务"问题。跟WorkBuddy怎么配合？
整个搭建过程就是对话：
我说："我想做一个PR工作台，首页是一个仪表盘，展示四个频道的简报。"
WorkBuddy写出了index.html、数据库封装、仪表盘渲染逻辑。
我说："再加一个Markdown编辑器，我在工作台里就能写稿。"
WorkBuddy接入了编辑器，加了实时预览和自动保存。
我说："选题库要能筛选频道，点击一条新闻可以一键转为选题。"
WorkBuddy补上了筛选面板、搜索框、选题管理。
每一次对话，都在前一版的基础上叠加。不是"给我一个完整的方案然后一次性交付"，而是真正意义上的"先跑起来，再逐步完善"。
四、成果与感受
第一次测试，仪表盘上四个频道的简报已经就位。
感兴趣的直接点"转为选题"，进入内容编辑器开始写。写好了在日历里排期——一个完整的PR工作流就这么闭环了。
关于AI时代的"学习焦虑"
最后想说一个「极简公关」的观点：
AI技术发展终极目标是简单易用，而且技术迭代很快，所以慢就是快。过度投入到学习里，反而不可取。
像年初大火的openclaw就是个例子，等半年，就有了简单易用的产品。
在技术高速迭代的赛道里，最安全的策略不是跑在最前面，而是保持在场。每天花5分钟看看行业前沿频道里有没有新工具落地，需要的时候花2小时动手试一下——就够了。不要花三个月去"精通"一个三个月后可能被重构的东西。
这个工作台的代码结构其实很简单：一个入口HTML、一个数据库封装、四个页面模块，加起来不超过1000行。但它的价值不在代码本身，而在于它完全按照我的工作习惯来组织信息流——这是任何SaaS产品都做不到的。
当然，也可以全然不管什么代码，纯自然语言交互，就能得到你个独属于自己的工作台。
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