Newsletter 2｜自動化工作流分析
AI Newsletter 自動化：從找題目到寄出，一條龍完成
引言
很多人做內容做不久，不是因為不會寫，而是卡在三件事：
每天不知道寫什麼
找資料太花時間
寫完還要排版、下標、寄出
現在 AI newsletter generator 已經開始把這些流程整合起來。近期有工具主打從主題策展、內容撰寫、格式整理、標題生成到草稿輸出的一條龍流程。
要解決的問題
這套工作流解決的是：
內容生產太碎片化。
一般流程是：
去不同網站看新聞
複製重點
丟給 AI 改寫
再去信件平台排版
想標題
做封面
寄出
分析數據
問題是，每一步都很小，但加起來非常耗時間。
工作流架構
AI Newsletter 自動化流程
資料來源
↓
AI 摘要與分類
↓
主題篩選
↓
Newsletter 草稿生成
↓
人工審稿
↓
封面圖生成
↓
排程寄出
↓
數據回收
↓
下次內容優化
需要用到的工具
1. 資料來源工具
可用：
Google News
Perplexity
Feedly
X / LinkedIn
官方 Blog
產業 Newsletter
2. AI 寫作工具
可用：
ChatGPT
Claude
Gemini
Jenova AI 類型的 newsletter generator
3. 自動化工具
Make 最近也強調 2026 年 AI automation 的重點：企業已大量採用 AI，但很多仍停留在試點階段，真正價值在於把 AI 接入可重複執行的工作流。
可用：
Make
Zapier
n8n
Airtable
Google Sheets
4. 發送工具
可用：
beehiiv
Mailchimp
ConvertKit
Substack
設定步驟
Step 1：建立主題資料表
用 Google Sheets 或 Airtable 建欄位：
日期
主題
來源連結
摘要
重要性評分
適合受眾
是否採用
發布狀態
Step 2：設定每日資料抓取
用 RSS、Google Alerts 或手動整理，把每日 AI 新聞集中到資料表。
Step 3：AI 自動摘要
讓 AI 幫你輸出：
100 字摘要
為什麼重要
適合誰看
可以怎麼應用
風險或限制
Step 4：AI 產生 Newsletter 初稿
固定模板：
標題
引言
主文
實作步驟
個人觀點
CTA
封面 Prompt
Step 5：人工審稿
這一步不能省。你要檢查：
資訊是否正確
來源是否可靠
有沒有誇大
是否適合你的讀者
CTA 是否清楚
Step 6：自動排程發布
審核後再丟進 beehiiv、Substack 或 Mailchimp。
優點
1. 節省時間
以前一篇 newsletter 可能要 2–3 小時，現在可以壓到 30–60 分鐘。
2. 內容穩定
每天固定出內容，不會靠靈感吃飯。
3. 容易商品化
可以包裝成：
付費電子報
企業內部情報簡報
AI 趨勢報告
社群內容素材包
限制
1. 不能完全自動化
AI 會整理，但不代表全部正確。尤其是新聞、價格、產品功能，一定要查來源。
2. 內容容易變平
如果沒有你的觀點，讀者會覺得只是 AI 摘要。
3. 題目篩選仍然重要
不是所有 AI 新聞都值得寫。要挑「跟讀者賺錢、效率、職涯、工具使用」有關的題目。
實作建議
一開始不要做太複雜。建議先做這個 MVP：
每日 5 則 AI 新聞
↓
AI 摘要成 3 則
↓
人工選 1 則
↓
AI 寫 Newsletter
↓
你改標題與觀點
↓
發出
等你連續做 14 天，再開始自動化更多環節。
個人觀點
AI Newsletter 的關鍵不是「AI 幫你寫」，而是你能不能把它變成一個穩定供應內容的系統。未來會贏的不是最會寫的人，而是最會設計內容流程的人。
CTA
立即閱讀：今天先建立你的 AI 新聞資料表，明天就可以開始自動產出第一篇。
封面設計概念
封面標題：
AI 電子報
自動生產線
副標：
從找題目到寄出，一條龍完成
視覺主題：
一條未來感輸送帶，新聞卡片、AI 機器人、信件圖示依序進入發送系統。
版面建議：
中央放自動化流程圖，左右用小圖示表示「找題目、寫作、排版、寄出」。
色彩方向：
白底、紫色、藍色、淺灰，乾淨 SaaS 風。