快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个Python脚本，使用AI模型自动提取TELEGREAT软件的英文文本资源，调用翻译API将其转换为中文，并生成可直接替换的汉化包文件。要求支持常见资源文件格式如XML、JSON和INI，提供进度显示和错误处理功能。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在折腾TELEGREAT这款国外软件时，发现官方没有中文支持。作为一个技术爱好者，我尝试用AI辅助开发的方式，快速生成了一个可用的中文汉化包。整个过程比想象中顺利很多，分享下具体实现思路。
文本资源提取首先需要定位软件中的文本资源文件。通过分析TELEGREAT的安装目录，发现主要使用XML格式存储界面文本，部分配置项采用JSON，还有少量INI格式的旧版配置文件。写了个Python脚本遍历目录，根据文件扩展名自动分类处理。
多格式解析模块针对不同文件格式分别开发解析器：
- XML文件用ElementTree处理，提取所有text节点
- JSON文件直接加载为字典，筛选字符串值
INI文件使用configparser读取各节内容 特别处理了转义字符和格式化占位符，避免破坏原始结构。
AI翻译流程调用在线翻译API时遇到两个关键问题：术语一致性和上下文关联。解决方案是：
- 先提取所有文本建立术语表，人工确认专业词汇翻译
- 对关联文本（如按钮与提示语）批量发送保持语境
设置合理的请求间隔避免触发频率限制
回写与验证翻译完成后，按照原始文件格式回写内容。特别注意：
- XML保持原有缩进和注释
- JSON不改变键的顺序
INI保留原section结构 最后用文件哈希校验确保没有意外改动二进制内容。
进度与错误处理添加了彩色命令行输出显示进度，遇到错误时：
- 网络问题自动重试3次
- 格式错误跳过问题文件并记录日志
- 提供--dry-run参数预览修改
整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅，它的内置AI辅助能实时建议代码片段，省去很多查文档的时间。最惊喜的是可以直接把脚本部署为在线服务，朋友需要汉化其他软件时，我直接把服务链接发给他们就能用。
几点实用建议： - 翻译前先统计文本长度，超过API限制需要分批次处理 - 保留原始文件备份，建议使用git管理版本 - 对UI文本要注意长度限制，中文可能比英文长 - 定期检查API调用费用，大数据量时可以考虑缓存
这个项目让我体会到AI辅助开发的效率提升。传统方式可能需要几天的工作量，现在借助InsCode(快马)平台的智能补全和在线调试功能，不到半天就完成了核心功能。特别是它的实时预览可以直接看到文件修改效果，避免了反复运行脚本的麻烦。
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创建一个Python脚本，使用AI模型自动提取TELEGREAT软件的英文文本资源，调用翻译API将其转换为中文，并生成可直接替换的汉化包文件。要求支持常见资源文件格式如XML、JSON和INI，提供进度显示和错误处理功能。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
