标签： 自动化流程
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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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本文记录了将 WordPress 历史文章中的 Gutenberg SyntaxHighlighter 代码块统一转换为 Code Block Pro，并复用既有中文摘要生成与英文覆盖翻译流程的完整实践。通过生产环境只读扫描、固定批次、人工转换、结构验收和状态恢复，第一批 20 篇文章最终全部完成中文摘要写入与英文覆盖翻译。过程中也暴露出批次执行中的网络超时、状态恢复边界和过度设计问题，并据此确定了后续历史文章的标准化处理方案：不同旧格式只负责识别与转换，转换完成后统一进入现有 Gutenberg + Code Block Pro 执行流程，不再重复建设摘要和翻译管线。