從 OneSky 聯合創始人到 AI 翻譯信徒。

在大規模人工翻譯工作6年後,我已看到了未來。它能流利地說100多種語言。

咖啡因級別

3,472

已消耗的咖啡杯(主要是埃塞俄比亞單一產地)

🧠

AI 模型

Claude + GPT-5 + 其他4個

總 IQ 高於我整個 OneSky 翻譯團隊(抱歉,團隊)

🐛

錯誤計數器

OneSky 6年 vs AI 2個月

AI 獲勝。完全不是一個等級的。

這種諷刺並未被我忽視。

我是 OneSky 的聯合創始人。我們為騰訊、LINE、Airbnb 和 change.org 提供服務。管理了數千名人工翻譯員。建立了每月處理數百萬字的工作流程。你知道嗎?整個行業從根本上就是有問題的。移動應用程序更新需要3週的時間。翻譯發行說明需要5萬美元的發票。無休止的電子郵件鏈討論'用戶'在德語中應該是正式還是非正式。

更諷刺的是?我現在正在努力學習愛沙尼亞語。我的孩子們覺得這很好笑。'爸爸建立了一家翻譯公司,但在塔林點咖啡都不會。'他們說得對。原來'kohvi'的發音並不像你想的那樣,而且再多的翻譯管理經驗在你站在咖啡店櫃台流汗背誦基本詞彙時也沒有用。

但是,在人工翻譯工作6年中我學到的是:問題不在於翻譯員。他們非常出色。問題在於系統。開銷。溝通差距。在舊金山的開發人員和首爾的翻譯員之間失去的上下文。

顯示更多背景資訊…

有一天深夜,在另一個客戶因為他們的生產應用程序中出現了錯誤翻譯(LINE的聊天界面不知何故將'靜音'翻譯成泰語中的'永遠沉默')而驚慌失措後,我有了一個頓悟。如果 AI 能像我們最優秀的翻譯員一樣理解上下文會怎樣?不僅僅是逐字逐句的轉換,而是真正的理解。如果它能記住'儀表板'在 Airbnb 的上下文中意味著物業管理,而不是汽車的控制面板?

所以我開始實驗。我的孩子們會在凌晨3點找到我,我周圍擺滿了咖啡杯,在測試 Claude 和 GPT 處理那些曾經打破我們人工工作流程的邊緣案例。'你又在和機器人說話了,爸爸?'他們會問。'有點吧,'我會回答,意識到我正在與 AI 進行比翻譯評審會議更好的技術討論。

突破性的發現是:AI 不會疲勞。不需要上下文切換。不會忘記'組件'在 React 代碼中應該保持不被翻譯。它提供了我們多年來試圖通過樣式指南、術語數據庫和無數培訓課程來實現的一致性。

現在,我正在構建我希望在 OneSky 處理企業翻譯需求時就已經存在的東西。這不是出於對該行業的怨恨 - 而是由於對現在終於成為可能的事物的真誠興奮。翻譯的 AI 革命不是即將到來,而是已經到來了。而且它是如此壯麗。

聽著,事情是這樣的-

在 OneSky,我們有開發人員和項目經理。質量保證工作流程。供應商管理。客戶經理。你知道實際翻譯內容的是誰嗎?也許只有5%的人力。其餘的?管理那5%的人。

來自前線的現實檢查:我看到騰訊支付我們六位數的費用來翻譯 GPT-5 現在30秒內就能更好處理的修補說明。Airbnb 等待了數週才得到 Claude 能在幾分鐘內完美處理的房產描述。Change.org 的緊急活動翻譯一直滯留在隊列中,因為人們在爭論術語。

翻譯行業的骯髒秘密?它已經不再關注翻譯質量了。多年來一直如此。它關注的是不應該存在的複雜性管理。我們建立了整個企業,圍繞著協調人類去做 AI 現在立即、持續、無需項目經理發送17封跟進郵件就能做的事情。

現在?我有 Claude、GPT-5,以及直接連接到真正重要的東西:產出。沒有客戶經理。沒有項目協調員。沒有供應商糾紛。當客戶需要修復某些內容時,我就修復它。當 LINE 過去需要在一夜之間翻譯5萬字時,那是一場危機。而今天,那只是個平常的下午。

但是你無法與人類的品質相匹敵!」每個沒有真正測試過現代人工智能與他們的「優質」翻譯供應商的人都這麼說。

朋友,我已經看過這兩個方面。我已經審查了數百萬份人工翻譯。最好的那些?令人難以置信。實際上發貨的平均水平?人工智能擊敗了它們。每一次。它也永遠不會因為心情不好而將「保存」翻譯為「拯救」。

// 6年翻譯運營經驗教會我的事情:

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人,3週,10,000美元,仍然無法在韓語中正確翻譯「登錄」 // i18n Agent:1個API調用,3秒,10美元,每次都能完美地理解上下文 // 如果我能回到2014年告訴當時的自己即將發生的事就好了…

沒有人預料到的翻譯公司創始人的情節轉折:

我從為財富500強公司服務的公司的共同創始人變成了在孩子們問我為什麼我「用廣東話對電腦咆哮,因為它只會說愛沙尼亞語」時調試生產問題。(他們認為所有在愛沙尼亞的電腦都會說愛沙尼亞語。我還沒有糾正他們。)

在OneSky,我們有事故響應團隊。現在?只有我一個人,向我的家人解釋為什麼晚餐延遲了,因為「爸爸需要修理機器翻譯」。他們已經開始在晚餐時為「那個臭蟲」留出一個位置,認為它是一個定期的客人。

從企業會議到獨立現實:

⚠️挑戰

  • 向前OneSky客戶解釋為什麼我現在只是一個人的運營(但卻能提供更好的結果)
  • 我的孩子們在學校宣佈「爸爸以前有一家大公司,但現在他只是和電腦說話」
  • 發現人工智能比我用英語寫的文檔還要更好地翻譯
  • 在科技活動上被認出來:「你不是OneSky的那個人嗎?發生了什麼事?」好吧…

超能力

  • 比OneSky更快地發佈功能
  • 當騰訊的前本地化經理發郵件說我們的人工智能超過了他們現有的供應商時,我差點哭了
  • 不再需要向投資者解釋為什麼人工翻譯無法擴展。人工智能可以擴展。就這麼簡單。
  • 我的孩子們認為我是個魔法師,因為我「讓電腦說所有語言」。我也沒有糾正他們。

但也有:

💻

技術棧(10年擴展經驗教訓)

在OneSky,我們有用於微服務的微服務。管理其他Kubernetes集群的Kubernetes集群。你知道真正重要的是什麼嗎?一點也不。技術從來都不是瓶頸 - 人類協調才是。

🗄️

  • 到處使用TypeScript,因為JavaScript是當Brendan Eich有10天和太多咖啡時會發生的事情。類型拯救生命。還有理智。主要是理智。
  • 使用PostgreSQL存儲數據。不是因為它很時尚。因為它自1996年以來一直可靠,我相信比TikTok還要老的東西。
  • 使用Node.js和Express。是的,在2025年。來打我啊。它有用,足夠快,而且我深入理解它。你那閃電般快速的Rust重寫可以等待。
  • 使用AWS ECS託管。我可以使用Kubernetes嗎?當然可以。但我不想要。生命太短暫,我不想調試YAML縮進。
🧠

使它真正工作的人工智能秘方:

  • 使用GPT-5進行重型工作(昂貴但值得)
  • 使用Claude獲得細微差別 - 真正的MVP(它真的像沒有其他人一樣理解上下文)
  • 使用Gemini獲得技術精度和代碼理解
  • 為特定領域定制的微調模型

熱門觀點:您的技術棧並不像了解您的問題領域那麼重要。我見過價值數百萬美元的Kubernetes集群提供破碎的體驗,而某人的PHP單體卻能賺錢。

🚀

為什麼這很重要(真話)

「速度令人難以置信。以前需要數週的事情現在只需幾分鐘,而且質量實際上更好。」——使用i18n Agent的開發人員

我花了6年時間建立了一家人工翻譯業務。看著它為騰訊和Airbnb等巨頭提供服務。你知道我學到了什麼嗎?我們一直在解決錯誤的問題。

讓我們談談翻譯(或愛沙尼亞語發音)

從與團隊共同創立OneSky到在家辦公管理人工智能模型。電子郵件變得更好,響應時間變得更快,咖啡消耗保持不變。

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