训练场的空气里漂浮着冠军的气息，却也携带着一串又一串未完成的稿件。记者们要在极短的时间内完成多份稿件的初稿、润色、排版和跨渠道发布，常常需要在24小时内往返于记者、编辑、前端和社媒之间。这种工作节奏，使得质量波动成为常态，夜间赶稿成为常态，记忆中的细节也容易被时间稀释。
与此重复性高的工作，如模板化的赛后要点、数据对比、球队统计、球员表现亮点提炼等，占据了大量编辑时间。尽管有经验丰富的编辑把关，但随着赛事密度增加、内容量剧增，人力成本上升，团队需要一种可扩展、可控的方式来提高工作效率。在这样的场景之下，团队开始思考如何保留记者的专业笔触和报道温度，同时降低重复性劳动带来的时间成本和错漏风险。
AI写稿系统以模板化、智能化和数据驱动的特征进入视野，可帮助新闻部将一些标准化的内容自动化生成，并把初稿交给编辑进行润色与定稿。初步设想是以比赛日为核心场景，先从赛后要点、比分对比、关键球员表现等模板开始，逐步扩展到专访要点、新闻特写、赛季亮点、数据图表的文字说明等。
系统需要与现有内容管理系统（CMS）无缝对接，能够抓取赛事实时数据、球队公告、官方媒体通告，并且保持球队声音的一致性。实施前，团队明确转型目标：缩短初稿到成稿的时间、提升同稿件在不同渠道的一致性、降低低效劳动、增强原创性报道的输出能力，同时保护记者的自主创作权与编辑的专业判断。
为此，决定在一个可控范围内试点，限定试点科目、限定数据源、设定安全门槛，并邀请资深编辑参与模型评估与反馈。是对AI写稿系统的需求清单：一是结构化的写作模板，覆盖赛后报道、赛前预告、采访整理、专栏评述等场景；二是多风格与多语气的调整能力，以便在保持球队声音的情况下，呈现不同栏目风格；三是数据对接接口，能实时读取比分、球员数据、统计图表描述；四是可追溯的编辑线索和版本控制，确保可审计性和可修改性。
软硬件配合方面，新闻部还需要一个友好的培训和使用入口：非技术背景的记者也能上手，AI系统能生成易于修改的初稿，减少格式问题和语言润色的时间。团队将使用分阶段的评估机制，定期对AI产出进行人工评估、风格对齐和内容质量打分，以便不断优化模型和模板。
这样的规划，既保留了人类记者对情感与细节的把控，又让重复性工作不再侵占黄金时间。在决策层面的共识来自于一个简单的事实：当编辑部的基础写作负担被合理分流时，记者就能把更多时间放在线索深挖、现场采访、独家故事和多媒体内容的整合上。AI并非替身，而是工具，用来完成高强度、模板化的工作，让人类编辑可以把目光投向更具创造性和影响力的报道。
系统带来跨渠道的一致性收益。新闻稿、赛事直播摘要、社媒短评、官方公告等内容需要在口吻、数据呈现和关键信息上保持一致。通过预设的风格模板和实时数据绑定，AI初稿的结构稳定、要点清晰，编辑只需做极少量微调即可发布。对观众而言，一则关于同一场赛事的报道，在不同平台上具备协调的叙事线与信息密度，提升专业感和信任感。
在此阶段，新闻部也预见到潜在的挑战，例如初稿的语言风格需保持人性化与情感温度，避免机械化和缺乏个性。为此，团队设计了严格的评估机制：每轮上线前，都会进行小规模的读者导向测试、编辑风格对齐测评，以及实战场景的改稿演练。通过持续的迭代，AI将逐步融入到记者的日常工作流程，而不是替代记者的核心创作能力。
最终目标是让AI承担可量化、重复性强的任务，记者则把时间花在线索甄别、现场叙事、数据解读和深度分析上。随着模板库的扩展、数据源的丰富以及使用者熟练度的提高，系统将更好地服务于新闻部的长期发展路径。