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将 media、en、admin 拆出 EdgeOne 后，当前网站性能实测：BOCE、成都移动与 WebPageTest 对比
将 media、en 和 admin 拆出 EdgeOne 后，我使用 BOCE、中国成都移动宽带和 WebPageTest，对中文站、英文站及媒体图片进行了实际性能测试。结果显示，中文站继续使用 EdgeOne 后，在中国大陆和海外均保持良好性能；英文站通过 Cloudflare 在新加坡和美国的首屏表现稳定，但中国大陆移动、联通线路访问明显较慢；media 图片资源是当前架构中波动最明显的部分。综合成本、性能与后台稳定性来看，现有分层架构仍值得保留，但需要继续关注 Cloudflare 在中国大陆线路中的稳定性及图片对 LCP 的影响。
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将 media、en、admin 拆出 EdgeOne 后，我重新估算了网站每月的实际 CDN 成本
EdgeOne 个人版每月包含 50GB 安全加速流量和 300 万次安全加速请求。套餐启用几天后，我根据实际消耗速度判断，现有额度无法支撑完整计费周期，因此陆续将 media、en 和 admin 三个域名迁出 EdgeOne，只保留中文主站 www。本文根据迁移前后的真实流量与请求数据，按加量包实际消耗比例估算月度成本。结果显示，当前过渡周期预计成本约为 26.2 元；拆分完成后的稳定月度成本约为 22.2 元；如果三个域名都未迁出，月度成本约为 49.6 元。此次拆分预计可将 EdgeOne 长期成本降低约 55%，每月节省约 27.4 元。
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SlyTranslate 全文翻译报错排查：完善 GLM 5.2 的段落与占位符约束
在使用 SlyTranslate 调用 GLM 5.2 进行 WordPress 整篇文章翻译时，模型重复生成了相邻段落，导致同一个 SWQINLINE 占位符出现两次，并触发 swq_full_article_token_validation_failed。排查确认严格 Token 校验器工作正常，问题并非响应截断或插件逻辑错误。通过完善全文翻译提示词，进一步约束段落唯一性、占位符格式、六位编号及前导零保留后，文章 19445 重新翻译成功。现阶段继续采用“提示词降低错误概率、占位符保护结构、严格校验阻止错误结果”的方案。
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使用 Codex 提升 WordPress 生产环境排查效率：从反复粘贴命令到可审查部署
在排查 SlyTranslate、GLM-5.2、Polylang、PublishPress Series 与 W3 Total Cache 之间的兼容问题时，传统的“生成命令—手动执行—复制结果—继续分析”方式逐渐变得低效，长时间会话也开始造成浏览器卡顿。本文结合真实的 WordPress 生产环境修复过程，记录如何将源码读取、Hook 定位、最小 Diff、PHP 测试、SHA256 校验、文件备份、原子部署、现有数据修复和回滚验证交给 Codex 执行，同时由人工控制修改范围、架构方向和生产风险。实践表明，Codex 适合承担已经明确的代码分析与部署任务，但是否修改某个插件、是否接受新方案、是否存在功能重复，仍需要人工判断。
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SlyTranslate + GLM-5.2 翻译 WordPress 长文章后，分类、标签、Series 与特色图片同步问题排查
在完成 SlyTranslate 与智谱 GLM-5.2 的 WordPress 长文章整篇翻译定制后，英文正文虽然能够正常生成，但实际发布流程仍出现分类、标签、PublishPress Series、Series 部分编号和特色图片未正确迁移等问题。本文根据真实测试过程，记录如何将新英文译文由自动发布调整为草稿，利用 Polylang 将中文 Taxonomy 关系迁移到已建立的英文分类、标签和 Series，并让 PublishPress Series 在人工发布时自动生成顺序编号。同时还修复了 GLM 压缩保护 Token 前导零以及英文特色图片缺失的问题。最终，新英文草稿已经能够保留 Gutenberg 结构，并自动关联正确的分类、标签、Series 和特色图片。中文语言切换器及多域名 Object Cache 失效问题则留待后续单独处理。
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为 SlyTranslate 的 GLM 5.2 整篇翻译补上 Plaintext 智能处理，并修复 Code Block Pro 区块失效
本文记录了在 WordPress、Polylang 与 SlyTranslate 环境下，为 GLM 5.2 整篇翻译流程增加 Plaintext 智能判断的完整优化过程。通过结构占位、区块顺序校验、Code Block Pro 原样保护、最终正文精确写回及 SHA-256 校验，实现了自然语言 Plaintext 可翻译、URL 和代码保持不变，同时修复了 Gutenberg 编辑器中的无效区块提示。文章还记录了英文文章分类、系列与标签因多域名对象缓存未及时失效而未能在前台正确显示的问题。
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暂缓 OpenAI 后，我在本地测试了 Gemini：与 GLM 5.2 的 WordPress 技术文章翻译对比
在暂缓 OpenAI API 测试后，我改为在本地调用 Google Gemini，并使用与 GLM 5.2 相同的标题、摘要和正文样本进行 A/B 对比。测试发现，Gemini 3.5 Flash 的英文表达略显自然，但存在响应波动、技术语义扩展以及正文标题残留中文等问题；Gemini 3.1 Pro Preview 则因免费层级额度为 0，无法完成测试。综合翻译准确性、Gutenberg 结构完整性、接口稳定性、服务器网络和维护成本后，现阶段继续使用 GLM 5.2 作为 SlyTranslate 的生产翻译模型。
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为英文博客翻译质量优化建立独立 ChatGPT 项目：整理历史会话并统一后续评测标准
随着 AutoPoly、SlyTranslate、GLM 5.2、DeepSeek 等翻译测试不断积累，相关 ChatGPT 会话也逐渐分散。本文记录了为英文博客翻译质量优化创建独立 ChatGPT 项目的过程，包括“仅项目”与“默认”记忆模式的区别、历史会话迁移限制、项目指令配置，以及核心测试会话的整理方法。目前 DeepSeek 已完成对比测试，其翻译质量不如 GLM 5.2；下一阶段将考虑在本地测试 OpenAI，并评估质量提升是否足以支撑后续部署成本。
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在 GLM 5.2 之后测试 DeepSeek：一次面向 WordPress 长文翻译的模型对比与取舍
在完成 SlyTranslate 与智谱 GLM 5.2 的整篇翻译定制后，我进一步申请并接入 DeepSeek API，通过本地脚本对 glm-5.2 与 deepseek-v4-pro 进行了相同内容、相同提示词下的标题、摘要和正文翻译测试。结果显示，DeepSeek V4 Pro 的响应速度明显更快，但在信息完整性、技术表达和 Gutenberg 段落衔接方面，并未表现出稳定优于 GLM 5.2 的质量优势。考虑到现有 GLM 5.2 定制插件已经包含代码区块占位、HTML 与 Gutenberg 结构保护、整篇翻译和内容还原等完整处理流程，当前没有必要再为 DeepSeek 重复投入开发。后续若继续追求更高翻译质量，将优先在本地测试 OpenAI，确认其是否具备足够明显的优势，再决定是否解决阿里云杭州服务器访问 OpenAI API 的网络问题。
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SlyTranslate + GLM-5.2 翻译质量继续优化：从关闭随机采样、内置提示词到深度思考与模型 A/B 测试
本文记录在 SlyTranslate + 智谱 GLM-5.2 一次性全文翻译方案基础上，继续优化 WordPress 技术文章英文质量的完整过程。通过关闭随机采样、修复标题与摘要未接收附加提示词的问题，并将标题、摘要、正文及目标语言规则内置到 MU Plugin，减少了后台重复配置。随后使用智谱官方 API 对深度思考与 GLM-4.7-FlashX 进行 A/B 测试，结果显示深度思考成本明显增加但质量提升不稳定，FlashX 虽然更快但准确性较低。最终确定以 GLM-5.2、关闭深度思考、关闭随机采样和内置多字段提示词作为当前稳定方案。
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