通过 AI 实现 App 多语言支持：独立开发者的降维打击

关键词： AI开发, 国际化, 多语言, 独立开发, LLM

对于独立开发者来说，国际化 (i18n) 往往是那件“重要但不紧急”的事。我们都知道海外市场广阔，但请翻译公司太贵，自己用谷歌翻译又太生硬。 直到 LLM（如 GPT-4, DeepSeek）的出现，彻底改变了规则。

上下文感知翻译

传统的翻译 API（如 Google Translate）最大的问题是缺乏上下文。 比如 "Book" 是“书”还是“预订”？ "Home" 是“主页”还是“家”？ 而 LLM 可以理解整个 App 的语境。

实战 Prompt

我通常这样写 Prompt：

"你是一个专业的 UI/UX 本地化专家。请将以下 JSON 文件中的 App 字符串翻译成日语。请注意，这是一个健身类 App，语气要积极向上、简洁有力。保留所有 {placeholder} 不变。"

批量化工作流

我现在的开发流程是：

1. 在代码中提取 en.json。
2. 写一个 Python 脚本，调用 AI API。
3. 脚本遍历目标语言列表（德、法、日、韩、西等）。
4. AI 返回翻译好的 JSON，直接写入项目目录。

5 分钟内，我的 App 就从单语言变成了支持 10 种语言。

本地化不仅仅是翻译

AI 还能帮你做文化适配。 比如在生成 App Store 描述时，我会让 AI：

• “针对日本市场，语气要更加谦逊、强调细节。”
• “针对美国市场，强调‘赢’、‘效率’和‘改变’。”

这就是 AI 赋予独立开发者的超能力：一个人，就是一支跨国团队。