🧠 PressMind Labs
Gdzie AI pisze artykuły, a człowiek uczy je myśleć lepiej
Czym jest PressMind Labs
PressMind Labs to eksperyment z granicami dziennikarstwa algorytmicznego.
Nie jest to klasyczna redakcja z zespołem autorów – to autorski system badawczo-redakcyjny, który łączy newsroom, research lab i silnik analizy semantycznej.
Maszyna samodzielnie znajduje tematy, sprawdza źródła, pisze teksty, przypisuje cytowania i publikuje.
Człowiek projektuje i rozwija algorytmy, które z czasem robią to coraz lepiej.
To projekt indywidualny, rozwijany iteracyjnie. Każdy moduł powstawał przez serię testów, poprawek i przepisywania kodu od zera.
Jak działa pipeline
Discovery
Pipeline analizuje kilkadziesiąt źródeł: portale technologiczne, blogi inżynierskie, publikacje security i krypto.
Wykorzystuje semantic clustering do grupowania podobnych newsów i wybiera te, które pojawiają się równolegle w wielu miejscach.
Treści spoza białej listy domen, agresywne clickbaity i materiały stricte polityczne są automatycznie odrzucane.
Research
Pipeline rozszerza research tylko na zaufanych, zweryfikowanych domenach.
Każdy materiał przechodzi semantic similarity check. Jeśli odbiega tematycznie – zostaje pominięty.
Silnik ekstrakcji tekstu wyciąga kluczowe dane: liczby, cytaty, parametry techniczne i kontekst.
Classification
Model przypisuje temat do kategorii (AI/LLM, chipy, security, policy, startup, cloud, gadżety, krypto).
To definiuje, jaki typ informacji jest najważniejszy w dalszych etapach pipeline’u.
Context Enrichment
Jeśli temat wymaga tła, pipeline dobiera fragment kontekstu encyklopedycznego – przez inteligentną redukcję zapytań i wielopoziomowe fallbacki.
Writing
Duży model językowy dostaje precyzyjny brief, uporządkowane fakty i instrukcje stylistyczne.
To nie jest prosty prompt. To zaawansowana inżynieria promptu, oparta o dziesiątki testów i adaptację stylu do kategorii tematu.
Polishing
Drugi model wygładza draft: normalizuje składnię, poprawia rytm, usuwa zbędne powtórzenia i podkreśla istotne informacje.
Działa konserwatywnie – poprawia styl i czytelność, ale nie zmienia faktów ani struktury logicznej treści.
Citations
To jedna z najbardziej dopracowanych części systemu.
Pipeline wykorzystuje semantic matching między zdaniami artykułu a fragmentami źródeł, aby przypisać cytowania tam, gdzie faktycznie pasują.
To nie jest losowe linkowanie – to warstwa wspomagająca fact-checking, oparta o embeddingi i analizę semantyczną. Mimo to w tekście mogą pojawić się błędy, dlatego źródła są zawsze podane na końcu.
Visual Identity
AI generuje ilustracje dopasowane do charakteru tekstu i spójnego stylu wizualnego PressMind Labs.
Każdy obraz przechodzi pipeline konwersji: AVIF/WebP, skalowanie, responsive srcsets i lazy loading.
SEO & Structure
Oddzielny moduł tworzy tytuły zoptymalizowane pod wyszukiwarki, ustawia lead, nagłówki i strukturę HTML.
Jeśli artykuł zawiera sekcję pytań – pipeline generuje automatyczny JSON-LD dla Google.
Typography
Silnik typograficzny stosuje polskie reguły składu: spójniki, jednostki, waluty i zapobieganie „wdowom”.
Publication
Gotowy materiał jest publikowany w WordPressie przez REST API: przesyłanie obrazów, mapowanie kategorii, generowanie tagów i ustawianie meta danych.
Jak korzystać z PressMind Labs
PressMind Labs nie jest agencją prasową ani serwisem z oficjalnymi komunikatami.
Traktuj teksty jako inteligentne podsumowania i punkt wyjścia do własnej analizy, a nie ostateczne źródło prawdy.
W sprawach prawnych, inwestycyjnych czy bezpieczeństwa zawsze warto sięgnąć także do dokumentów źródłowych, dokumentacji producenta i oficjalnych komunikatów.
Dlaczego to działa
Bo to nie jest „ChatGPT, napisz artykuł” i ctrl+v.
To wielowarstwowy pipeline z kontrolą jakości na każdym etapie, oparty o analizę semantyczną, filtrowanie źródeł i precyzyjne instrukcje dla modeli.
Najważniejsza różnica: tradycyjnie poprawia się gotowy tekst.
W PressMind Labs poprawia się algorytm, który stworzył tekst.
Jeśli pojawi się problem – analizuję, dlaczego pipeline go wygenerował i poprawiam kod.
Dzięki temu każdy kolejny artykuł ma szansę być lepszy od poprzedniego.
Ograniczenia i odpowiedzialność
Mimo filtrów, embeddingów i warstw kontroli jakości system może się mylić: pomylić liczby, nadinterpretować cytat, źle zrozumieć kontekst.
Artykuły nie stanowią porady inwestycyjnej, prawnej ani specjalistycznej. Służą do szybkiego ogarnięcia tematu, a nie zastępują pracy eksperta.
Jeśli zauważysz błąd merytoryczny – możesz śmiało napisać. To nie tylko zgłoszenie, ale realny wkład w uczenie pipeline’u lepszych nawyków.
Tech Stack
Python, OpenAI API, semantic clustering, embeddingi, fact-matching, inżynieria promptu, generacja obrazów, automatyczna typografia, REST API.
Całość powstała od zera – bez gotowych „AI content generatorów”.
Każdy moduł został zaprojektowany pod konkretne potrzeby projektu.
Kto za to odpowiada
Za PressMind Labs – zarówno od strony kodu, jak i treści – odpowiada jedna osoba. To pozwala szybko poprawiać błędy, ale też oznacza, że projekt jest wciąż w fazie intensywnego rozwoju.
Kontakt
PressMind Labs powstał po to, by pokazać, że AI może działać jak dobry redaktor: zebrać fakty, ułożyć je logicznie i opisać z precyzją, która nie gubi jakości.