标签： 翻译质量优化
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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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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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本文记录在 SlyTranslate + 智谱 GLM-5.2 一次性全文翻译方案基础上，继续优化 WordPress 技术文章英文质量的完整过程。通过关闭随机采样、修复标题与摘要未接收附加提示词的问题，并将标题、摘要、正文及目标语言规则内置到 MU Plugin，减少了后台重复配置。随后使用智谱官方 API 对深度思考与 GLM-4.7-FlashX 进行 A/B 测试，结果显示深度思考成本明显增加但质量提升不稳定，FlashX 虽然更快但准确性较低。最终确定以 GLM-5.2、关闭深度思考、关闭随机采样和内置多字段提示词作为当前稳定方案。
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本文记录在 WordPress、Polylang 与 SlyTranslate 环境中，使用智谱 GLM-5.2 对包含大量 Gutenberg 区块和 Code Block Pro 代码块的技术长文进行正文单次翻译的完整排查过程。最初后台返回 invalid_translation_runaway_output，但执行轨迹显示正文其实只调用模型一次，并已成功保存英文文章。真正原因是自定义翻译完成后，SlyTranslate 原始 REST 回调又继续执行。通过将接管入口从 rest_request_before_callbacks 调整为 rest_dispatch_request，最终避免重复翻译，同时验证了 54 个代码块逐字一致、Gutenberg 结构完整、正文无中文漏译，翻译质量也明显优于原生分块流程。