系列： WordPress AI 翻译工程实战
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
在持续优化 WordPress 中文技术文章英文翻译流程后，我将相关定制代码、测试脚本、问题分析和生产验证记录整理到 GitHub 私有仓库 wordpress-ai-translation-pipeline。本文记录了仓库创建、本地目录改名、远程绑定、main 分支与标签推送、路径修正、敏感信息审计以及 .gitignore 完善过程。GitHub 的引入让翻译优化工作从临时排查转向可追踪、可回退、可长期维护的工程流程，也标志着本阶段翻译质量优化工作告一段落。
-
从历史文章摘要为空、文章列表重复显示 Post Views 以及 Yoast SEO 元描述不够准确的问题出发，我逐步梳理了 WordPress AI 翻译工程的下一阶段计划。后续将先盘点经典编辑器、SyntaxHighlighter Evolved、Gutenberg 和 Code Block Pro 等历史内容格式，再使用 GLM-4.7 小规模测试并批量补齐中文 post_excerpt，随后重新覆盖翻译历史英文文章。整个流程将通过 Codex 与 GitHub 管理，并持续评估不同模型的翻译质量、稳定性、速度、API 成本及部署可行性。
-
本文记录了使用 GLM 4.7、GLM 5.2 与 SlyTranslate，安全补全 42 组 WordPress 中英文历史文章摘要的完整过程。流程通过固定候选清单、写入前备份、内容哈希、Polylang 双向校验、状态持久化、断点恢复与自动重试，应对 GLM 超时、REST 连接中断及 SlyTranslate HTTP 500 等真实故障，最终实现 42/42 完成、待处理 0、异常状态 0。
-
记录将 wordpress-ai-translation-pipeline 从私有 GitHub 仓库切换为公共仓库的完整过程，包括敏感信息审计、生产环境信息与认证凭证的风险区分、双仓库方案取舍、MIT License 与第三方许可证说明补充、自动化测试、代码提交以及仓库可见性切换。最终在未重写 Git 历史、未删除标签、未强制推送的前提下，以最小改动完成公开发布。