从 OneSky 联合创始人到 AI 翻译的坚定拥护者。

在 6 年大规模人工翻译的经历后,我看到了未来。它能流利地说 100 多种语言。

咖啡因水平

3,472

喝掉的咖啡杯数(主要是埃塞俄比亚单一产区)

🧠

AI 模型

Claude、GPT-5 以及其他 4 个

综合智商比我整个 OneSky 翻译团队还高(抱歉了,团队)

🐛

缺陷计数器

在 OneSky 的 6 年 vs 用 AI 的 2 个月

AI 完胜,毫无悬念

这种讽刺我自己最清楚。

我是 OneSky 的联合创始人。我们服务过 Tencent、LINE、Airbnb、change.org,管理着数千名人工译员,搭建的工作流每月处理数百万词。然而你知道吗?整个行业从根本上就是有问题的。一次移动应用更新,周转时间要 3 周。翻译个发布说明,发票就要 $50,000。关于德语里「user」该用敬称还是非敬称,邮件能来回扯个没完。

最搞笑的是什么?我现在正努力学爱沙尼亚语。我的孩子们觉得这事儿特别好笑。'老爸建了一家翻译公司,结果在塔林连杯咖啡都不会点。'他们说得没错。事实证明 'kohvi' 的发音跟你想的完全不一样,当你站在咖啡馆柜台前为几个基础词汇紧张得冒汗时,再多的翻译管理经验都帮不上忙。

但 6 年的人工翻译经历让我明白了一件事:问题不在译员身上。他们都很优秀。问题出在系统本身——那些管理成本、沟通断层,以及在旧金山的开发者和首尔的译员之间流失的上下文。

展开更多背景故事…

深夜时分,又一个客户打来电话,为他们生产环境中的翻译错误急得不行(LINE 的聊天界面不知怎么把泰语里的「静音」翻译成了「永远沉默」),我突然顿悟了。如果 AI 能像我们最优秀的译员那样真正理解上下文,会怎样?不只是逐词转换,而是真正的理解。如果它能记住在 Airbnb 的语境下「dashboard」指的是房产管理后台,而不是汽车仪表盘,又会怎样?

于是我开始做实验。凌晨 3 点,孩子们会发现我被咖啡杯包围着,用 Claude 和 GPT 测试那些曾经让我们人工工作流程崩溃的边缘案例。'你又在和机器人聊天了吗,Isa?'他们会问。'差不多吧,'我会回答,心里清楚我和 AI 进行的技术讨论比许多翻译审阅会议上的讨论质量还要高。

突破来临时我意识到:AI 不会疲倦,不需要切换上下文,不会忘记「component」在 React 代码中应该保持不翻译。它提供了我们花费多年时间通过风格指南、术语库和无数培训会议试图实现的一致性。

现在我正在构建当年我们在 OneSky 被企业翻译需求淹没时多么希望存在的东西。不是出于对这个行业的怨恨——而是出于对终于成为可能的事物的真诚兴奋。翻译领域的 AI 革命不是即将到来——它已经到来了。而且美妙极了。

你看,是这样的——

在 OneSky,我们有开发者、产品经理、质量保证流程、供应商管理、客户经理。你知道真正在翻译内容的是谁吗?可能只有 5% 的人。剩下的呢?都在管那 5%。

来自实战的真实情况是:我看到 Tencent 付给我们六位数来翻译补丁说明,而 GPT-5 现在在 30 秒内就能处理得更好。Airbnb 等了数周才拿到房源描述,而 Claude 几分钟就能完善。Change.org 的紧急活动翻译则在排队等待,人们还在争论术语。

翻译行业最肮脏的秘密是什么?这已经不是翻译质量的问题了,很多年前就不是了。而是如何管理那些根本不该存在的复杂性。我们建立了整套业务体系,协调人工去做那些 AI 现在能即时、稳定完成的工作,而且不需要项目经理发十七封催促邮件。

现在呢?我有 Claude、GPT-5,还能直接关注真正重要的东西:输出结果。没有客户经理,没有项目协调员,没有供应商纠纷。客户需要修复什么,我就修复什么。当年 LINE 需要一夜之间翻译 5 万个词,那是一场危机。现在,这不过是周二下午的日常。

那些说现代 AI 达不到人工翻译质量的人,往往从未真正把它与他们所谓的高端翻译供应商做过对比测试。

朋友,我深知这两种情况。我审阅过数百万的人工翻译。最好的?令人难以置信。那些实际发布的普通翻译呢?AI 每次都完胜它们。而且它从不会因为心情不好就把"保存"翻译成"救援"。

// 做了 6 年翻译业务,我学到了什么:

function buildSoftware() {
  while (problemExists) {
    const solution = thinkDeeply();
    const code = writeCleanCode(solution);
    const result = ship(code);
    
    if (result.usersSatisfied) {
      celebrate.withCoffee();
    } else {
      iterate();
    }
  }
}

// OneSky 流程:15 个人,3 周,$10K,结果韩语的「Login」还是翻错了 // i18n Agent:1 次 API 调用,3 秒,$10,每次都有完美的上下文 // 要是能回去告诉 2014 年的自己接下来会发生什么就好了……

一个翻译公司联合创始人的意外反转:

我从联合创办一家服务财富 500 强企业的公司,到在调试生产环境问题时被孩子们问为什么我'用粤语对着电脑大喊大叫,而电脑只会说爱沙尼亚语。'(他们以为爱沙尼亚的所有电脑都说爱沙尼亚语。我还没纠正他们。)

在 OneSky 时,我们有专门的事件响应团队。现在呢?就剩我一个人,还得跟家人解释为什么晚饭推迟了——'爸爸得去修机器人翻译'。现在他们吃饭时都会给'那个 Bug'留个座位,当它是固定成员了。

从企业会议到单打独斗的现实:

⚠️挑战

  • 向以前 OneSky 的客户解释,为什么我现在单枪匹马干(结果反而做得更好了)
  • 我的孩子们在学校到处跟人说「爸爸以前开了一家大公司,但现在他只会跟电脑说话」
  • 发现 AI 翻译我的文档比我自己用英语写得还要好。
  • 在技术活动上被人认出来:'你不就是 OneSky 那位吗?后来怎么了?'这个嘛……

超能力

  • 功能上线速度比 OneSky 报价还快
  • 当 Tencent 的前本地化经理发邮件说我们的 AI 胜过了他们现有供应商时,我差点哭了
  • 再也不用向投资人解释为什么人工翻译无法规模化了。AI 可以规模化。就这么简单。
  • 我的孩子们觉得我是个魔法师,因为我'能让电脑说所有语言'。我也没打算纠正他们

但还不只这些呢?

💻

技术栈(10 年规模化实战经验)

在 OneSky,我们有微服务的微服务。Kubernetes 集群管理着其他 Kubernetes 集群。你知道真正重要的是什么吗?这些都不重要。技术从来不是瓶颈——人员协调才是。

🗄️

后端技术栈

  • TypeScript 随处可见,因为 JavaScript 是 Brendan Eich 在短短 10 天内,靠着太多咖啡仓促完成的产物。类型能拯救生命,更能拯救理智。主要是理智。
  • PostgreSQL 用来存数据。不是因为它流行,而是因为它从 1996 年起就很可靠,我信任比 TikTok 还老的东西
  • Node.js 配合 Express。没错,就在 2025 年。不服来辩。能用,速度够快,而且我对它了如指掌。你那超快的 Rust 重写?不急
  • AWS ECS 用于托管。我能用 Kubernetes 吗?当然可以。我想用吗?绝对不想。人生苦短,不值得把时间浪费在调试 YAML 缩进上。
🧠

让它真正发挥作用的 AI 秘诀:

  • GPT-5 负责重活(贵是贵,但值得)
  • Claude 擅长处理细微之处——它才是真正的 MVP(对上下文的理解无人能及)。
  • Gemini 用于技术精度和代码理解
  • 针对特定领域的定制微调模型

个人观点:技术栈远没有理解业务领域重要。我见过百万美元的 Kubernetes 集群提供糟糕的用户体验,而别人的 PHP 单体应用却在闷声赚钱。

🚀

为什么这很重要(实话实说)

速度快得令人难以置信。过去需要几周才能完成的工作,现在几分钟就能搞定,而且质量甚至更好了。——一位使用 i18n Agent 的开发者。

我花了 6 年时间打造一家人工翻译公司,看着它服务 Tencent 和 Airbnb 这样的大客户。你知道我学到了什么吗?我们一直在解决错误的问题。

来聊聊翻译吧(或者爱沙尼亚语发音)

从与团队共同创立 OneSky,到如今在家办公管理 AI 模型。邮件沟通更顺畅了,响应更快了,而咖啡消耗量始终没变。

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