研讨会总结生成器

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Sep 22, 2025更新

高效概述研讨会或讲习班的主要内容,条理清晰。

以下为统一口径的会后内容包(回顾邮件、官网新闻、社媒三端摘要),突出数据与实用亮点,便于一周内完成发布与分发。

一、会后回顾邮件(含亮点、要点、回放链接占位、下一步行动) 主题:回顾 | 2025春季用户增长研讨会:精益营销助你快速产出高转化内容 正文: 各位好, 感谢参与「2025春季用户增长研讨会」。本次以“用精益营销方法快速产出高转化内容”为主题,现场到场241人(报名326),互动提问58条,满意度4.6/5,并带来36条新增商机线索。

核心亮点

  • 三步法:受众画像→内容支柱→CTA闭环
  • Keynote方法论:低预算获客的A/B测试矩阵(转化率提升平均+18%)
  • 案例拆解:#城市微旅行 的UGC裂变路径(触发机制、权益设计、传播节点)
  • 工作坊:为“开学季促销”构建内容支柱与发布节奏
  • 即取即用:10条标题模板与3种行动号召
  • 复盘框架:目标-动作-结果-改进

会后素材

  • 演讲PPT要点、示例文案、社媒图片清单(随回放一并提供)

回放与资料

  • 活动回放:[回放链接]
  • 资料与模板将与回放同步获取

建议的下一步行动

  • 用“三步法”为你的目标人群搭建1套内容支柱,并为每条内容匹配明确CTA
  • 选用10条标题模板+3种CTA,开启A/B测试(先测标题/主视觉/落地页关键信息)
  • 按“目标-动作-结果-改进”完成首轮复盘,并迭代至第二轮测试

如需个性化诊断与落地辅导,欢迎直接回复本邮件与我们联系。

二、官网新闻(300-500字,第三人称,含数据与引用) 标题:2025春季用户增长研讨会回顾:精益营销助力高转化内容落地 正文: 2025春季用户增长研讨会以“用精益营销方法快速产出高转化内容”为主题圆满收官,吸引报名326人、到场241人,现场互动提问58条,满意度4.6/5,并产生36条新增商机线索。活动面向SaaS、教育、零售等品牌与营销从业者,聚焦以更低预算实现更高转化的实操路径。

在Keynote中,主讲人系统解析了“低预算获客的A/B测试矩阵”,通过受众分层、变量优先级与数据判定标准,展示多行业验证的平均+18%转化率提升方法。案例拆解环节以#城市微旅行 为主题,梳理UGC裂变路径中的触发机制、权益设计与传播节点。工作坊则围绕“开学季促销”,带领参会者搭建内容支柱并规划发布节奏。

本次研讨会强调以“三步法:受众画像→内容支柱→CTA闭环”贯穿策略到执行,并提供10条可复用标题模板与三种行动号召。同时,主办方给出“目标-动作-结果-改进”的复盘框架,帮助团队快速迭代、沉淀方法论。会后将提供演讲PPT要点、示例文案与社媒图片清单,便于参会者即刻落地实践。

三、社媒摘要(三平台版本,长/中/短,附2-3个话题标签)

  1. 长版(适合微信公众号/LinkedIn) 标题:精益营销如何产出高转化内容?这场研讨会给出答案 正文:
  • 主题:用精益营销方法快速产出高转化内容
  • 关键成果:报名326/到场241,互动58条,满意度4.6/5,36条新增商机线索
  • 方法论:A/B测试矩阵带来平均+18%转化提升;三步法“受众画像→内容支柱→CTA闭环”
  • 实操:#城市微旅行 UGC裂变路径;“开学季促销”内容支柱与发布节奏
  • 资料:PPT要点、示例文案、社媒图片清单 观看回放与领取资料:[回放链接] #用户增长 #精益营销 #A/B测试
  1. 中版(适合微博/知乎) 用更少预算,拿到更高转化:A/B测试矩阵平均+18%提升;三步法“受众画像→内容支柱→CTA闭环”;UGC话题#城市微旅行 的裂变路径与“开学季促销”发布节奏模板已打包。回放与资料:[回放链接] #用户增长 #内容营销

  2. 短版(适合抖音/小红书) 高转化内容三步走:画像→支柱→CTA,配合A/B测试矩阵,转化平均+18%。回放/资料:[回放链接] #精益营销 #用户增长

说明

  • 口径统一:三步法、A/B测试矩阵(+18%)、UGC案例与工作坊、复盘框架、数据与会后素材。
  • 语气专业、清晰、鼓舞行动;段落短、要点化,便于在线阅读与转发。

Title: Multi-source Remote Sensing of Urban Heat Islands and Mitigation Strategies

Citable Abstract (150–200 words) This study evaluates urban heat island dynamics and mitigation efficacy using multi-source remote sensing across five cities from 2016 to 2024. Clear-sky summer imagery from Landsat-8 and Sentinel-2 was processed via spatiotemporal registration, cloud detection, and land surface temperature (LST) inversion. We constructed fixed-effects panel models at 500 m built-up grids (≈62,000 samples), incorporating NDVI, surface albedo, and covariates (population density, road density, terrain). Results show that a 0.1 increase in NDVI is associated with a 0.28°C reduction in LST (p<0.01). In roof retrofitting pilots, high-reflectance (“cool roof”) areas exhibited LST that was 0.9°C lower than matched controls (95% CI: 0.6–1.2). Increasing tree canopy coverage from 20% to 30% reduced LST by 1.2°C on peak heatwave days. Findings are robust to alternative window choices, model specifications, and instrumental-variable checks. Limitations include uneven samples due to cloud cover and potential underestimation of micro-scale effects at 500 m resolution. We recommend prioritizing tree canopy expansion and cool roof deployment in identified thermal hotspots, coupled with community-level maintenance to ensure durability and equitable cooling benefits.

Meeting Minutes – Key Points

  • Objective: Quantify how vegetation and materials affect urban land surface temperature (LST) and assess mitigation strategies.
  • Data: Landsat-8 and Sentinel-2 summer clear-sky imagery (2016–2024).
  • Indicators: LST, NDVI, surface albedo.
  • Methods: Spatiotemporal registration; cloud detection; LST inversion; panel and regression discontinuity analyses; fixed effects at 500 m built-up grids.
  • Sample: Five cities; ≈62,000 grid observations; covariates include population density, road density, terrain.
  • Findings:
    • NDVI +0.1 → LST −0.28°C (p<0.01).
    • Cool roofs → LST −0.9°C vs. controls (95% CI: 0.6–1.2).
    • Tree canopy 20%→30% → LST −1.2°C on peak heatwave days.
  • Robustness: Results consistent across window changes, alternative models, and instrumental-variable approaches.
  • Limitations: Cloud cover reduces spatial-temporal balance; 500 m grids may understate micro-scale cooling.
  • Recommendations: Target thermal hotspots for tree canopy expansion and cool roof retrofits; align with community-level maintenance.

Public News Release – Opening Paragraph As cities grow, summers are getting hotter—and new satellite analysis shows practical ways to cool neighborhoods. Looking at Landsat-8 and Sentinel-2 imagery across five cities, researchers found that greener streets and reflective “cool roofs” significantly lower surface temperatures. Even a modest rise in vegetation reduces heat, while boosting tree canopy from 20% to 30% cools peak heatwave days by about 1.2°C. Roofs with high-reflectance materials were around 0.9°C cooler than similar areas without upgrades. The takeaway is clear: prioritize trees and cool roofs in the hottest zones, and support community maintenance to keep the cooling going.

示例详情

解决的问题

把一次研讨会或讲习班,快速浓缩为可直接发布、易阅读、可信赖的高质量总结,帮助团队在最短时间内完成复盘、传播与沉淀。

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  • 高效:将冗长材料在短时间内转化为结构化要点,显著缩短人工整理时间
  • 准确:严格基于你提供的内容生成,不夸大、不臆测,降低信息偏差风险
  • 好读:吸睛标题、短段落与项目符号,天然适配网页与移动端阅读
  • 易传播:采用搜索友好的写法,便于官网、博客、邮件简讯等多渠道分发
  • 多语言:一键指定输出语言,支持跨地区沟通与对外发布
  • 可复用:统一的版式与结构,便于团队标准化知识资产

交付内容示例:

  • 精选标题与导语
  • 关键结论与要点清单
  • 议程脉络与核心观点回顾
  • 核心数据与重要引言整理
  • 行动项与下一步建议

使用方式:

  1. 粘贴研讨会详情与资料,如主题、议程、发言要点、数据与引言等
  2. 选择希望生成的语言
  3. 一键生成并按需微调,即可用于对内汇报或对外发布

适用对象:市场与品牌、活动与培训运营、售前与客户成功、咨询与研究、HR 与学习发展、会议主办方等,尤其适合高频活动复盘与内容沉淀的团队

适用用户

活动运营与市场

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企业培训负责人

将培训课程记录浓缩为行动清单与学习要点,便于学员复习、部门跟进与绩效评估。

学术会议与研究机构

把复杂报告整理成可引用的摘要与结论,便于制作会议纪要、提交成果汇报与对外发布。

特征总结

一键提炼研讨会要点,生成结构化摘要与结论,参会者与缺席者都能快速掌握核心
自动生成适合线上阅读的标题、短段落与要点列表,提升阅读效率与内容留存
支持多语言输出,按需指定语言,一次整理,多渠道发布,轻松覆盖全球受众
强调准确与可核查,拒绝夸大与遗漏,确保纪要可靠,便于对内复盘与对外公示
长文档也能秒级浓缩,提炼背景、议程、共识与行动项,避免冗长阅读成本
内置线上传播写作规范,自动优化小标题与关键词,获得更高搜索曝光与点击
可按场景快速改写为会后邮件、官网新闻或社媒帖,减少重复编辑与沟通
支持关键信息优先展示,突出亮点、数据与成果,方便领导速阅与决策跟进
默认采用简洁友好语气与版式,降低跳出率,提升阅读完成度与分享意愿

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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