标签： GLM 5.2
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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。
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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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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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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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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。