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Public Relations Manager

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.NET 9.0

面向公关专业人士的AI助手,可智能匹配媒体资源、生成新闻稿和推介文案,并高效规划多周公关活动方案。

公共关系经理 QQAI 授权公共关系助理 OpenClaw.

功能概述

公共关系经理 QQAI 授权公共关系助理 OpenClaw.是一项面向实际任务的技能,主要用于Version : 1.0.0 QQ 状态: 制作准备 QQ 描述 公共关系经理是AI 授权的综合P。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

公共关系经理 📰

OpenClaw 的 AI 驱动型公共关系助理

版本: 1.0.0 | 状态: 生产就绪 ✅

📋 简介

公共关系经理是一款功能全面的 AI 驱动型公共关系助理,旨在帮助 PR 专业人士、市场营销人员及创始人高效管理媒体关系、创作引人入胜的内容,并规划战略性传播活动。

适用于:

  • 🎯 PR 专业人士 —— 高效管理媒体数据库与媒体外联
  • 🚀 初创公司 —— 专业发布融资轮次与产品上线消息
  • 📢 市场营销团队 —— 协调内容日历与多渠道传播活动

✨ 核心功能

1. 🎯 媒体匹配引擎

采用四维 AI 评分算法,智能匹配您的新闻故事与最合适的记者及媒体机构:

  • 类别匹配(40%):直接类别 + 相关类别对齐度
  • 影响力等级(30%):顶级媒体 vs 中型媒体 vs 垂直领域媒体
  • 关系亲密度(15%):历史响应率 + 互动记录
  • 相关性(15%):受众契合度 + 媒体机构特征

推荐等级:

  • 🟢 高度推荐(80–100 分):完美匹配,立即发起推介
  • 🟡 推荐(65–79 分):强匹配,优质机会
  • 🟠 待评估(50–64 分):可能存在匹配,需结合上下文判断
  • 🔴 不适用(<50 分):匹配度低,跳过

2. 📰 新闻稿生成

支持为以下场景自动生成专业新闻稿:

  • 📱 产品发布:功能公告、新版本上线
  • 💰 融资轮次:A/B/C 轮、种子轮
  • 🤝 合作伙伴关系:战略合作、系统集成

每套模板均包含:

  • 专业化标题生成
  • 结构化正文段落
  • 引用语格式化
  • 公司标准介绍(boilerplate)
  • 联系信息模块

3. ✉️ 媒体推介信创建

一键生成个性化媒体推介信,支持:

  • 定制化邮件主题行,贴合记者关注领域
  • 基于记者报道方向(beat)的个性化内容
  • 独家故事机会支持(exclusive offer)
  • 跟进邮件模板,保障持续沟通效果

4. 📅 传播活动规划

支持端到端 PR 活动策划,包括:

  • 多周内容日历(4–8 周)
  • 按日期与类型排期的内容调度
  • 截止日期追踪(含即将到期与已逾期事项)
  • AI 驱动的内容建议,依据活动目标智能生成

📦 安装方式

通过 PyPI(推荐)

pip install openclaw-public-relations-manager

通过 ClawHub

clawhub install public-relations-manager

从 GitHub 源码安装

git clone https://github.com/ZhenRobotics/openclaw-public-relations-manager
cd openclaw-public-relations-manager
pip install -e .

🚀 快速上手

from pr_manager import PRManager, MediaCategory

# 初始化 PR Manager
pr = PRManager()

# 加载示例媒体数据库(5 家媒体机构 + 5 名记者)
from pr_manager.data import load_sample_media_database
outlets, journalists = load_sample_media_database()
for outlet in outlets:
    pr.add_media_outlet(outlet)
for journalist in journalists:
    pr.add_journalist(journalist)

# 匹配新闻故事至相关媒体
result = pr.match_story_to_media(
    story_title="公司完成 1000 万美元 A 轮融资",
    story_categories=[MediaCategory.TECH, MediaCategory.STARTUP],
    min_score=60.0
)

print(f"共找到 {len(result.matches)} 个相关媒体联系人")
for match in result.get_top_matches(5):
    print(f"{match.target_name}: {match.overall_score}/100")

📝 使用示例

示例 1:生成新闻稿

# 生成产品发布类新闻稿
press_release = pr.generate_product_launch_pr(
    company_name="YourCompany",
    product_name="YourProduct",
    key_benefit="streamline team collaboration",
    problem_solved="the challenge of remote coordination",
    key_features=[
        "Real-time collaboration",
        "AI-powered automation",
        "Enterprise security"
    ],
    availability="available immediately",
    pricing="Starting at $99/month",
    quotes=[
        {
            "speaker": "CEO Name",
            "title": "CEO",
            "company": "YourCompany",
            "text": "This is a game-changer for our industry."
        }
    ],
    boilerplate="About YourCompany: Leading software provider...",
    contact_info={"Name": "PR Team", "Email": "pr@company.com"},
    location="San Francisco, CA"
)

# 保存为 Markdown 格式
with open("press_release.md", "w") as f:
    f.write(press_release.to_markdown())

示例 2:快速匹配与推介工作流

# 一步完成故事匹配与推介信生成
results = pr.quick_match_and_pitch(
    story_title="AI 初创公司颠覆行业格局",
    story_categories=[MediaCategory.TECH, MediaCategory.STARTUP],
    story_hook="公司发布突破性 AI 技术",
    story_details="该平台可自动化复杂业务流程...",
    why_relevant="This aligns with your AI coverage.",
    top_n=5
)

# 向匹配度最高的 5 位记者发送推介信
for journalist, pitch in results:
    print(f"nTo: {journalist.email}")
    print(f"Subject: {pitch.subject_line}")
    print(pitch.to_email())

示例 3:PR 活动规划

from datetime import date, timedelta

# 创建为期 6 周的产品发布活动
campaign = pr.create_campaign(
    name="Product Launch Q2",
    goal="product_launch",
    description="Comprehensive launch campaign",
    start_date=date.today() + timedelta(days=14),
    duration_weeks=6,
    target_categories=[MediaCategory.TECH, MediaCategory.BUSINESS],
    key_messages=[
        "Revolutionary AI technology",
        "10x productivity improvement",
        "Enterprise-ready security"
    ],
    budget=75000
)

# 获取 AI 推荐的活动内容方案
planner = pr.calendar_planner
suggestions = planner.suggest_campaign_content(campaign)

for suggestion in suggestions:
    print(f"{suggestion['title']} - {suggestion['content_type'].value}")

📊 示例数据库

本工具内置真实、可用的示例数据:

媒体机构(5 家):

  • 🚀 TechCrunch —— 顶级科技媒体
  • 📰 The Wall Street Journal —— 商业与金融权威媒体
  • 💼 VentureBeat —— 中型科技新闻媒体
  • 💰 Forbes —— 商业与创业领域媒体
  • 🔍 The Information —— 科技行业深度报道媒体

记者(5 位):

  • 涵盖报道方向(beat)、联系方式、历史响应率等完整档案
  • 近期发表文章列表
  • 影响力等级分类

🧪 测试

运行完整的测试套件:

python test_pr_manager.py

全部 6 项核心测试均通过,成功率 100%:

  • ✅ 媒体匹配引擎
  • ✅ 新闻稿生成
  • ✅ 媒体推介信创建
  • ✅ 内容日历规划
  • ✅ 快速工作流
  • ✅ 数据库管理

🔧 参数与配置

MediaCategory 枚举类型

MediaCategory.TECH        # Technology
MediaCategory.STARTUP     # Startups & entrepreneurship
MediaCategory.BUSINESS    # General business
MediaCategory.FINANCE     # Finance & investment
MediaCategory.CONSUMER    # Consumer products
MediaCategory.ENTERPRISE  # Enterprise software
MediaCategory.LIFESTYLE   # Lifestyle & culture
MediaCategory.HEALTH      # Healthcare & wellness

InfluenceLevel 枚举类型

InfluenceLevel.TOP_TIER   # Major outlets (NYT, WSJ, TechCrunch)
InfluenceLevel.MID_TIER   # Industry publications
InfluenceLevel.NICHE      # Specialized blogs/newsletters
InfluenceLevel.EMERGING   # New/growing platforms

🗺️ 路线图

v1.1(计划中)

  • 📊 活动成效分析仪表板
  • 📧 邮件集成,支持自动发送
  • 📈 媒体曝光量追踪
  • 💬 情感倾向分析

v1.2(计划中)

  • 🔌 CRM 系统集成(HubSpot、Salesforce)
  • 🌍 多语言支持
  • 📦 新闻资料包(press kit)生成
  • 🔔 媒体动态监控告警

v2.0(远期规划)

  • 🤖 AI 驱动的借势新闻(newsjacking)建议
  • 🔍 竞品 PR 情报分析
  • ⏰ 自动化跟进日程调度
  • 💵 ROI 效果衡量工具

📚 资源

  • GitHub: https://github.com/ZhenRobotics/openclaw-public-relations-manager
  • PyPI: https://pypi.org/project/openclaw-public-relations-manager/
  • 文档: README.md
  • 贡献指南: CONTRIBUTING.md
  • 问题反馈: https://github.com/ZhenRobotics/openclaw-public-relations-manager/issues

🤝 支持

  • 邮箱: code@zhenrobot.com
  • GitHub Issues: 用于提交 Bug 报告与功能请求
  • GitHub Discussions: 用于提问与社区支持

📄 许可证

MIT 许可证 —— 开源且免费使用

👥 致谢

作者: Justin Wang
联合作者: Claude Sonnet 4.5
所属组织: ZhenRobotics

📊 技术细节

  • 编程语言: Python 3.10+
  • 支持平台: Linux、macOS、Windows
  • 依赖项: pydantic>=2.5.0、python-dateutil>=2.8.0
  • 代码规模: 共 27 个模块,总计 4,078 行
  • 测试覆盖率: 6 项综合测试(100% 通过率)
  • 架构设计: 模块化结构,职责清晰分离

🎯 最佳实践

面向 PR 专业人士

  1. 逐步构建并完善您的媒体数据库
  2. 持续追踪记者响应率
  3. 确保每封推介信均为个性化定制
  4. 制定策略性跟进节奏

面向初创公司

  1. 提前准备公司标准介绍(boilerplate)与高管引用语
  2. 精准把握新闻发布时间点
  3. 在实际需要前即开始建立媒体关系
  4. 持续衡量效果并迭代优化

面向市场营销团队

  1. 提前 4–6 周规划传播活动
  2. 确保跨渠道信息口径一致
  3. 完整记录所有媒体互动行为
  4. 保持统一、稳定的品牌声调

🎊 准备好革新您的 PR 工作流了吗?立即安装,以专业级水准开展媒体关系管理!

clawhub install public-relations-manager
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