整理一點 AI 翻譯工具的使用心得。
《Google 技術寫作課程（中文版）》已完成初步的校對與潤稿，我也想藉此機會整理一下這次使用 AI 工具輔助翻譯的一點心得。若下次要再給自己挖坑做翻譯，應該能避免再做一些無謂的嘗試，並進一步提升效率。
這次製作中文版的過程大概可以分三階段來說：
- 嘗試用 Gemini CLI 一次搞定。
- 改用其他工具。
- 校稿。
階段一：用 Gemini CLI
我想知道 Gemini CLI 在這個部分能幫我到什麼程度，所以一開始就打開 Gemini CLI，輸入提示詞，請它幫我：
- 爬 Technical Writing One 這個課程的網頁。
- 把每一頁儲存為 Markdown 格式的檔案，保存在當前的本機目錄下。
- 每一個 Markdown 檔案內容翻譯成台灣用語的繁體中文。
看到 Gemini CLI 開始忙碌工作，我驚喜不已。Gemini CLI 似乎真能一氣呵成地執行上述任務。
然而，整個工作流程後來因為碰到限制而中斷：抓取網頁內容的操作達到當日限額了。還好，這麼點小事，我只要手動去把網頁逐頁抓回來，並轉成 Markdown 格式的檔案，然後再請它翻譯成 Markdown 檔案就行了。
但轉頭一想，我有付費訂閱「沉浸式翻譯」的 AI 服務，所以這個翻譯 Markdown 檔案的工作並不是一定要靠 Gemini CLI。更何況，翻譯大量檔案時，還可能會碰到 Gemini CLI 當日免費 token 額度的限制而中斷。
於是，我把 Gemini CLI 目前已經幫我處理好的一部份中文翻譯結果（Markdown 檔案）保留下來，其餘的部分不再使用 Gemini CLI，而改用其他方式進行。（此時我還沒發現 Gemini CLI 處理好的檔案內容有問題，稍後會提到。）
階段二：改用其他工具
接下來，我開始用其他方法來處理 Gemini CLI 未能完成的頁面。我試了幾個抓網頁的工具，後來覺得，還是以半人工的方式，一頁一頁把網頁轉存成 Markdown 比較可靠，也省得再花時間去研究工具（大概可以這樣比喻：我覺得此 use case 不值得我再費力氣去磨利鋸子）。
也許有的人會盡力嘗試研究看看有沒有辦法讓 AI 全自動做到好，例如修改提示詞、加上 MCP server、使用 n8n……之類的。也許最終可以做到某種程度，但我沒有選擇這條路，因為我擔心全自動化流程產出的品質。
最後，我是在 VS Code 裡面透過 Markdown Paste 插件來將每個英文網頁以「選取、複製、貼上」的方式逐一轉成 Markdown 格式。有了正確的 Markdown 內容，剩下的翻譯工作就容易多了：先丟給 AI 工具翻譯，完成初稿後，再全部進行校稿和潤飾。
在翻譯階段，我使用的翻譯工具主要是這幾個：
- ChatGPT (GPT-4o)
- 沉浸式翻譯 (GPT-4.1 mini，有時切換至其他 AI 服務）
- Google 翻譯
階段三：校稿
翻譯初稿大致完成後，準備進行第一次校對。我開了兩個瀏覽器視窗，一邊是原文頁面，另一邊是中文翻譯。先核對各級標題是否正確而且沒有遺漏，然後逐一校對段落和句子。
這時，我發現一個問題：最初用 Gemini CLI 爬網頁、轉 Markdown、然後翻譯成中文，這個一氣呵成的方法所產生的結果缺少一些段落！不管是 AI 幻覺還是爬網頁過程出了錯誤，抑或其他原因，我沒有花時間去實驗和研究為何 Gemini CLI 生成的檔案缺了某些段落，總之就是缺漏。
這讓我有點懊惱，因為我必須把那些 Gemini CLI 處理過的檔案全部重頭檢查一遍，看看是哪個段落遺漏，再補上翻譯。這比對工作不像 git diff 那樣容易，而是必須把原文和譯文兩邊逐段落比對，有點麻煩、傷眼力，所以後來我決定捨棄 Gemini CLI 完成的那些稿件，而採用前面〈階段二〉所描述的工具和方法重新做一遍。重製那些有缺漏的部分之後，再進行校稿。
小結
前述翻譯流程並不是一定無法以 AI 工具全部自動做完。也許我一開始太急躁，把太多工作一次丟給 Gemini CLI，導致我沒發現中間某步驟輸出的結果有瑕疵。後來我理解到，要 AI 做事情，最好把整個流程拆分成許多小步驟，而且每個小步驟的輸出都要驗證（人工檢查）。
此外，如果只要「有東西做出來」就好，那麼文中描述的任務需求，理論上應該可以做到讓 AI 全自動完成。然而，如果沒有人工介入去比對、判斷、修改，其最終成果在可讀性和正確性方面恐怕還是無法達到我希望的品質。
總之，還是那句老話：AI 工具生成的結果不可照單全收。
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