利用GPT-4o协助开发流水线质量脚本
背景
之前有开发同学在开发需求的时候,会有一些不规范的词条上库,例如:
- 直接把中文词条复制到英文的欧洲词条包下,以为 xanadu 平台可以识别多语言,最终漏翻译导致欧洲平台出现中文。

- 在一些词条为空的场景,没有手动留下空格,而是直接使用空字符串导致文案报错无法正常渲染。

- 直接把中文词条复制到英文的词条包下,没有添加
(removed)标记,直接上库合入主线,导致其他组的成员提交翻译的时候,词条包中包含了很多没有翻译被识别出的词条。这个现象增加了翻译人员的心智负担,导致开发同学需要手动处理词条包,将需要翻译的内容标黄,产生了不必要的工作量。

思路
和组长商量了一下,决定建一个技术需求,写一个脚本来完善国际化的质量基建。
收益
- 扫描出了 5 个没有预留空格而写空字符串的词条,避免文案渲染失败的低级问题出现在线上,提升开发质量。
- 降低后续海外平台出现未翻译中文的概率
- 扫描出了 1700+ 个没有添加**(removed)**标记却滞留在英文词条包下的中文,提升后续各个特性组在和翻译协作时候的效率
- 完善团队的国际化相关基建

过程
找千流 AI 写个脚本
- 编写好完整的提示词,将边界情况和要求描述清楚

- 根据 AI 的回答写一点优化建议

- 再提供一点优化建议

- 最后让 AI 自己模拟运行一下这个脚本

- 收工

接入项目
在静态检查流水线上新增了一个任务卡点:“英文词条规范检查”,所有合入 release、master、hotfix 的代码中都不允许在英文词条目录下写纯中文和空字符串
最后再将项目中的所有存量词条问题修改好,添加好 (removed) 标记或添加遗漏的空格。
