标签： Translation Engine
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在 A Tour of Go 简体中文项目中，上一篇实验已经确认 ChatGPT 值得作为新的 Translation Engine 继续扩大验证。本轮进一步将实验扩展到全部 103 个正式课程页面，并通过固定 retranslation batch、GitHub 数据交接、ChatGPT 整页翻译、raw response 保存、restore、统一 validator 与有限 retry，完成 103/103 全量重译。整个过程没有改变原有完整 present.Section 翻译单元和结构校验体系，而是利用 ChatGPT + GitHub 减少大量人工复制粘贴，并通过 11 个 Batch、独立 Git 提交和历史 evidence 保留，使新的 ChatGPT 译文能够进入可追踪、可校验的工程流程，为后续完整语义审核和 canonical promotion 做好准备。
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在完成 A Tour of Go 简体中文 103 个课程页面后，我继续验证如何把现有约 94 分的工程性翻译质量进一步提升到 96～97 分。最初重点研究 minimal-protect，希望通过减少 protected token、保留更多原始上下文改善 GLM-5.2 译文，但后续对 157 个 protected token 的信息损失审计、Static Context 实验以及重复请求测试均未显示稳定质量优势，因此优化重点从 Protection Policy 转向 Translation Engine。本轮选取 methods/24、concurrency/7、concurrency/11 三个代表页，由 ChatGPT、Codex Sol 和 GLM-5.2 独立生成最终译文，再交给 ChatGPT、DeepSeek、GLM-5.2 和豆包进行 12 次匿名质量评审。ChatGPT 获得 8/12 第一名，即使排除自身作为评审模型后仍获得 5/9 第一名。现阶段不会立即覆盖已有 103 页，而是准备进一步验证自动化 ChatGPT retranslation staging，在统一 validator 和页面验证基础上评估是否值得全量重译。