我使用 DeepSeek 一天完成了大家一个月的工作

在公司决定进军海外市场的关键时刻，我们面临了一个看似不可能完成的任务——将那套用了多年的老系统做国际化改造。所有代码中的中文，不论是错误提示、日志信息还是注释，都必须变成英文。想象一下，如果人工一个一个地去翻译，可能需要至少一个月的时间来完成这项工作。可我，一杯咖啡的时间，深夜调试后，竟然用 DeepSeek 轻松搞定了整个项目的翻译工作。

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背景与挑战

在传统开发中，国际化通常只涉及界面和配置文件的翻译。但这次，我们面对的挑战远不止于此。老系统中，几乎每个文件都嵌入了大量中文：

• 提示信息和日志：必须确保用户体验不因语言混杂而受影响。
• 代码注释：这对于后续维护至关重要，统一成英文可以减少沟通成本。
• 代码中的业务逻辑文本：直接影响编译后的程序输出，任何遗漏都有可能带来安全隐患。

面对如此繁重的工作量，传统的人工处理不仅效率低下，还容易出错，完全不能满足快速上线海外业务的需求。

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我是如何逆袭的

作为一名热衷技术创新的高级工程师，我开始思考：为什么不利用最近大热的大语言模型，来自动化这一翻译流程呢？经过一番调研与试验，我决定依赖DeepSeek开发一个自动化工具，其核心思路如下：

1. 逐行读取与检测
   使用 Python 遍历项目中所有指定后缀的文件（比如 .java），逐行检测每行是否包含中文字符。为了避免一次性处理过多内容，我采用了流式处理，既降低了内存消耗，也控制了 API 调用时的 token 数量。

2. 智能翻译与格式保留
   发现中文后，我会先提取每一行的前导缩进，只对实际内容部分进行翻译。这样不仅确保了代码结构不被破坏，还能保持原有的格式。

   

3. 分段处理
   有些代码行过长，直接传给大模型可能超出 token 限制，所以我实现了分段翻译，每段翻译后再拼接起来。虽然这样可能会导致语境丢失一点，但经过测试，效果完全符合我们的要求。

4. 替换原文件
   将翻译后的内容写入临时文件，最后用安全的文件替换方式覆盖原文件，确保万一中途出错也不会损坏原始代码。

下面是一段关键代码示例，展示了整个流程的实现思路：

import os
import re
import tempfile
import shutil
from OpenAIClient import openai_client

def has_chinese(text: str) -> bool:
    return bool(re.search(r"[\u4e00-\u9fff]", text))

def translate_text(text: str) -> str:
    return get_completion(text)

def get_completion(code_segment, model="gpt-4o-mini"):
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "你是一个专业的代码翻译助手。请将代码中的中文文本翻译成英文，"
                "保持代码结构和格式不变，仅替换字符串内容。保持变量名和函数名不变。"
                "你只需要输出翻译之后的内容，不需要添加额外的其它的内容，"
                "输出与输入除了翻译的内容变化，其它应该完全保持一致，不要输出 markdown 格式。"
            ),
        },
        {"role": "user", "content": f"请翻译以下代码：\n{code_segment}"},
    ]
    response = openai_client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,
    )
    return response.choices[0].message.content

def process_file(file_path: str, max_line_length: int = 2000) -> None:
    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", delete=False, encoding="utf-8")
    try:
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                indent_match = re.match(r"^(\s*)", line)
                indent = indent_match.group(1) if indent_match else ""
                content = line[len(indent):].rstrip("\n")
                if has_chinese(content):
                    translated_line = translate_text(content)
                    translated_line = "\n".join(indent + part for part in translated_line.splitlines())
                    line = translated_line + "\n"
                temp_file.write(line)
        temp_file.close()
        shutil.move(temp_file.name, file_path)
        print(f"Processed: {file_path}")
    except Exception as e:
        print(f"Error processing {file_path}: {e}")
        if os.path.exists(temp_file.name):
            os.remove(temp_file.name)

# 遍历目录，对指定后缀的文件进行处理
def process_directory(
    root_dir: str, file_extensions: list, max_line_length: int = 2000
) -> None:
    for subdir, _, files in os.walk(root_dir):
        for file in files:
            if any(file.endswith(ext) for ext in file_extensions):
                file_path = os.path.join(subdir, file)
                process_file(file_path, max_line_length)


if __name__ == "__main__":
    root_directory = "\xxxx\"
    extensions = [".java"]

    process_directory(root_directory, extensions)

成果与感悟

经过测试，DeepSeek 不仅能够准确识别代码中所有的中文文本，还能在保留原有格式的基础上进行流畅翻译。结果令人惊喜——原本需要团队花费一个月的工作量，最终我仅用一天时间就完成了所有改造任务！

这次经历再次证明，自动化工具与大语言模型的结合，能大幅度提高工作效率，让开发者从重复劳动中解放出来，把精力更多地投入到创新和优化中。对于正在面临国际化改造、代码翻译或其它大规模自动化任务的你，我强烈推荐尝试这种思路，也许它能为你带来意想不到的效果。

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总结

在海外业务扩展的大潮中，时间就是竞争力。利用 大语音模型，我不仅突破了传统翻译方式的局限，还将一个月的工作压缩到了短短一天。技术革新并不仅仅体现在新算法上，更在于如何将这些工具落地解决实际问题。

未来，我相信这种智能自动化的应用将会越来越普及，推动软件开发迈向全新的高度。作为一名高级工程师，我深知不断追求效率与创新的重要性，也愿意与大家分享这些实战经验。希望我的这次实践能够为更多人提供启示，共同迎接技术带来的无限可能！