月度归档： 2026 年 8 月
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在决定保留 A Tour of Go 原有 SPA 架构之后，广告问题从“要不要整页刷新”转变成了“广告应该放在哪里、又该如何跟随 SPA 页面生命周期”。本文记录了从 AdSense Preview 识别 footer 下方候选广告位，到方案 A 使用 MutationObserver 跟踪 DOM 变化，再到方案 B 将广告直接绑定 Angular route-owned course view 生命周期的完整演进。最终通过 mount() / $destroy / unmount() 管理每一页独立广告节点，并保留 Auto Ads 继续服务其他已正常运行的站点和域名。
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在排查 A Tour of Go 展示广告始终不出现的问题时，一个看似直接的方案是放弃 SPA，让每一节课程都通过完整页面刷新来简化 AdSense、统计和 SEO。但进一步对比后发现，最大的代价并不是一次性的前端改造，而是长期偏离 golang/website 上游架构，持续增加同步与维护成本。本文结合官方 A Tour of Go 的 SPA 导航、上游 _content/tour/ 目录以及项目自身的 upstream baseline 管理方式，对“保留 SPA”与“放弃 SPA”进行完整权衡，并最终确定：让广告适配 A Tour of Go，而不是为了广告重新设计 A Tour of Go。
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在 A Tour of Go 多语言站点接入 Google AdSense 后，课程页虽然存在大片视觉空白，但普通展示广告始终没有出现。本文从 Auto Ads 配置、adsbygoogle.js 加载状态以及官方 A Tour of Go 的 DOM / layout 结构入手，分析为什么“页面看起来有空白”并不等于“Google 认为这里存在可插入广告的位置”。最终将问题范围收敛到 A Tour of Go 特殊的左右分栏和交互式页面结构，并引出后续一个更重要的架构选择：是否值得为了 AdSense 放弃原有 SPA。
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A Tour of Go 日语版 ja-JP 正式上线后，我没有立即开始第三门语言，而是先复盘第二门语言从开发、翻译、质量审核、projection、production 部署到公网验收的完整过程，并将此前依赖临时分析和上下文记忆的环节固化为正式规范。项目新增 NEW_LOCALE_RUNBOOK.md 和 LOCALE_SURFACE_REVIEW.md，明确新增 locale 的统一入口、TranslationUnit 之外的完整语言质量审核、Rendered Surface Acceptance、首次生产部署与日常维护部署边界，以及 glossary 作为全站术语权威来源的职责，为后续第三门及更多语言建立可重复执行的标准化扩展流程。
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A Tour of Go 多语言翻译项目的第二门社区语言 ja-JP 于 2026 年 8 月 24 日正式完成生产上线。日语版覆盖 103 个课程 Page 和 19 个 eligible Example，共 122 个 TranslationUnit，全部经过 automatic validation、Quality Check、Final Review 与 promotion，并完成公共 UI、课程目录、独立生产部署、Cloudflare Free、共享静态资源、Playground、SEO 与真实浏览器验收。Google Search Console 已成功处理 ja-JP sitemap 并发现 105 个公开网页。这次上线也真正验证了项目从 zh-CN 扩展到第二门语言的完整多语言架构。
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本次重新评估 A Tour of Go 的 TranslationUnit 翻译方案，根本原因不是单纯比较模型能力，而是 ChatGPT 作为批量翻译引擎在实际工作中出现持续稳定性问题，即使从 ZIP 交付简化为 JSON，翻译任务仍可能卡住。实验使用 5 个正式 TranslationUnit、完整 zh-CN glossary、protected token、独立随机匿名和 Engineering Gate，对 ChatGPT GPT-5.6 High、Codex GPT-5.6 Sol High 与 Extra High 进行四模型匿名评审。结果显示，ChatGPT High 的外部评审平均分为 96.67，Codex High 为 95.73，Extra High 为 95.87，三者已进入相近的高质量梯队，而 Extra High 并未表现出稳定优势。综合翻译质量与本地批量执行能力，后续默认翻译引擎准备调整为 Codex GPT-5.6 Sol High，ChatGPT 则重点用于统一 Quality Check，并以所有 TranslationUnit 最终达到 A 作为质量验收目标。
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在 go-tour-i18n 多语言翻译项目推进过程中，我曾经通过 ChatGPT + GitHub batch 完成 A Tour of Go 简体中文 103 页全量重译验证。后续扩展 ja-JP 翻译时，继续沿用了基于 TranslationUnit 的翻译流程，并尝试从 GitHub 写入调整为 raw-responses artifact 导入模式。实际测试发现，ChatGPT 能够理解项目流程、读取 batch 和 manifest，但在新任务中无法稳定完成从 TranslationUnit 翻译结果到 raw-responses 文件和 artifact 交付的完整闭环。本文记录这次 AI 辅助翻译流程稳定性验证过程，并分析翻译能力与工程执行能力之间的差异。
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在 go-tour-i18n 多语言翻译项目中，最初计划让 ChatGPT 完成翻译后直接写入 GitHub 仓库。实际验证后发现，当前会话环境中的 GitHub 写入、commit、push 流程不适合作为稳定依赖。因此项目调整为：ChatGPT 负责读取 GitHub 输入并生成 raw-responses artifact，本地环境通过新增的 retranslation import 命令完成导入、process、validation、review 和 Git 操作。本文记录这次翻译交付流程调整，以及 AI 与工程环境职责重新划分的实践经验。
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Post Views: 10 项目当前流程 当前日语翻译任务采用： 项目已经明确： 相关规则已经记录在项目文档中。 Git 提交记录出现变化 在日语翻译初期： chatgpt-ja-JP-001 提交信 […]
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A Tour of Go 多语言翻译项目完成简体中文版本后，开始进入第二语言扩展阶段。本文记录选择日语（ja-JP）作为第二语言的原因，以及首批日语翻译任务、batch 管理、raw response 和自动 validation 流程验证过程。