AI 翻译适合处理大量初稿，但“翻译出来”不等于“可以直接交付”。同一个词在产品文档、合同、客服和广告里的译法可能不同。先确定读者、语境和交付格式，再让 AI 处理，结果会更稳定。
先说明翻译的使用场景
提交文本时至少补充原文语言、目标读者、行业、语气和用途。技术文档要保留命令、变量和单位；营销文案要保留行动感；合同和政策则要优先准确、完整和可回查。
| 场景 | 优先保证 | 复核重点 |
|---|---|---|
| 技术文档 | 术语、格式和步骤 | 命令、单位、版本号 |
| 客服回复 | 礼貌和可理解 | 承诺范围、时间和语气 |
| 营销内容 | 读者动作和风格 | 品牌词、价格和限制 |
| 合同政策 | 完整和可追溯 | 定义、条件、例外条款 |
建立术语表再开始批量翻译
把产品名、功能名、部门名、专有名词和不可翻译的词先列出来。让 AI 严格按术语表输出，并对未找到对应项的词标记待确认，不要自行创造新译法。
术语：Workspace
固定译法：工作区
禁止译法：工作空间
保留格式：Markdown 标题、代码块、链接和变量
不确定项：用 [待确认] 标记长文要分段并保持上下文
一次翻译很长的文档，容易出现人名、时态和术语漂移。按章节分段时保留标题层级、编号和前后文摘要，翻译后再统一检查目录、交叉引用和链接。
格式比字面更容易被忽略
- 代码、变量、文件名和 URL 不要被翻译。
- 数字、日期、单位和小数点按目标地区规则核对。
- 表格列顺序和项目符号保持一致。
- 引用、链接和脚注要能回到原文位置。
把人工复核集中在高风险句子
优先检查否定句、条件句、责任范围、价格、时间和安全提示。普通描述可以抽查，但不能把所有注意力平均分配。AI 能标记疑难句，却不能代替有专业背景的人做最终判断。
如果需要把大量结果整理成可比较的表格，可参考站内的AI Excel 数据分析流程；涉及工作流和验收标准，可参考AI提示词编写案例。
交付前做双向抽查
- 从原文抽查译文是否遗漏条件。
- 从译文反查原文是否出现新增含义。
- 抽查术语、格式和数字的一致性。
- 记录未决项，交给具备语境的人确认。
AI 翻译最有价值的地方，是让人把时间放在高风险内容的判断上，而不是把速度误当成准确。
