业务问题
这个站是中文写的，我想给它一份英文镜像——页面、博客、简历数据全套。人工维护不现实：中文源经常改，英文跟着追等于再养一个站。直接丢给 LLM 整页翻译，试过就知道有三个坑：
- 结构会被改坏——标签、属性、SVG 路径，模型「顺手优化」一下页面就花了
- 措辞会被升格——中文源老老实实写「AI 辅助开发」，译文动不动就变成「独立开发」「from-scratch」式的吹牛。译文比原文能干，在我这个站上是事故不是惊喜
- 细节会悄悄丢——数字、链接、限定词，丢了没人发现
所以真正的问题不是「怎么翻译」，而是怎么让机器翻译在没人盯着的情况下不越界。
方案：整页翻译 + 确定性重写 + 质量闸
- 翻译单元是整个文件：HTML、Markdown、JSON 三类源各配一份系统提示词，整页进整页出，不做碎片拼装
- 增量翻译：manifest 记录每个中文源翻译时的内容哈希，没变的绝不重翻——改一页只花一页的钱
- 确定性的事不交给模型：路径改写、canonical、语言标记这些机械变换，全部由代码在译文落盘前统一执行，模型只负责语言
- 四道质量闸，全过才写盘：标签骨架逐字节比对、措辞红线、数字防丢、中文残留检查
- 纯 Node 标准库，零 npm 依赖——和整个站一个原则，一个一千行上下的脚本就是全部
最硬的仗：防的不是翻错，是吹牛
做之前我以为质量闸主要防翻译错误，做完发现最大的敌人是模型的「热情」。中文源写「用自然语言指挥 Claude Code 完成」，模型翻着翻着就升格成不带任何限定词的「独立开发」——它以为是在帮我润色，实际是在替我撒谎。
所以措辞闸是硬编码的死规矩：「独立开发」「纯手写」「from-scratch」这类英文吹牛短语进禁词表，出现即拦；中文源里带「AI 辅助」限定的内容，译文必须保留 AI-assisted 对应表述，丢了也拦。数字闸把中文源里每个数字拿到译文里找，找不到就拦（认得「万/亿」到 million/billion 的换算形态，防误报）。
这不是杞人忧天。首翻 20 个文件，质量闸拦了 7 次：有想写 from-scratch 的，有把「AI 辅助」翻丢的，有弄丢「1400+」这个数字的。拦下后错误清单原样喂回模型重译一轮；两轮还不过就整个拒绝——不写盘、manifest 不记账，下次重跑从头再来。
生产加固
- 发布闸：发布脚本先比对 manifest，中文源变了还没重翻，发布直接停——英文镜像不会悄悄落后于中文
- 体检常态化：已生成的英文产物并入全站检查，每次全量重过质量闸，外加禁词全局扫描和内链存在性检查
- 通道容错：长文件生成时线路上几分钟没有字节，代理和中间层会掐掉连接。改走 SSE 流式输出，主通道不通自动回退 curl 备用通道，断了退避重试
- 防呆：超大源文件直接拒译防截断；输出被截断一律按失败处理，绝不落半个文件
结果与反思
现在的工作流：改中文，跑一条命令，英文镜像自己追上来；忘了跑，发布闸会把我拦住。这个案例没有客户——交付对象就是这个站本身，你正在读的这个页面，也会被这条管线翻成英文。
诚实边界也要写清楚：有两篇归档教程里的 ASCII 流程图和批处理内容，模型连续多轮拒绝翻译，我最终给这两篇开了显式豁免、记成待办，而不是假装它们过了闸。另外，质量闸只保得住「结构与事实」，保不住「译得地道」——文风好坏还得靠人抽查。闸门的边界必须说清楚，否则它给人的安全感会超过它真实提供的安全。