标签： 自动翻译
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在一篇包含大量 Gutenberg 段落、引用、列表、图片和 90 个 Code Block Pro 区块的超长文章中，我继续验证 WordPress 中文到英文整篇 AI 翻译流程。排查过程中先后发现受保护标记过多、普通段落边界过度保护、Plaintext Code Block Pro 内容字段被误判为结构变化，以及空白 freeform 导致 PARAGRAPH_RUN 结构签名漂移等问题。通过引入普通段落区域、区分内容字段与结构配置、修正最终 Gutenberg 结构签名后，受保护标记降至 506 个，最终仍以一次完整 GLM-5.2 请求成功生成英文译文，并通过 Gutenberg 编辑器实际验证。
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在 WordPress 后台使用 SlyTranslate + GLM-5.2 翻译技术文章时，一次看似普通的尾部 STRUCT Token 缺失，最终定位为两个 INLINE Token 为适应自然英文语序发生了合法换位。主校验允许这种变化，但 Tail Repair 仍要求完整 raw Token 序列保持原始前缀，导致安全的尾部结构修复被错误阻断。本文记录从 first_mismatch_index=814 定位真实差异、修正 Tail Repair 为 fixed Token 前缀判断、补充回归测试，到生产部署并验证同一文章最终翻译成功的完整过程。
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这篇文章记录了我对 AutoPoly 免费版、Yandex Translate 网页版以及 ChatGPT Plus 整篇翻译流程的一次对比验证。通过浏览器抓包可以确认，AutoPoly 免费版使用 Yandex 时，并不是将整篇 WordPress 文章一次性提交翻译，而是按段落、区块或文本片段分批请求 Yandex。这样虽然有利于保留 Gutenberg 结构、代码块和配置内容，但正文翻译容易缺少上下文，机器翻译感明显。相比之下，Yandex 网页版 Quick translation 的普通正文连贯性略好，但会把代码块和配置块也翻译掉，并且存在长文本限制。最终结论是：AutoPoly 更适合作为 Polylang 结构复制和低价值历史文章初稿工具，高价值英文技术博客仍应继续使用 ChatGPT Plus 整篇重译，后续更值得研究的是如何自动化现有 ChatGPT 翻译流程。