从校园学习者到真实项目参与者
这份实习机会于我而言非常宝贵，因为恰好是大三上学习 CAT/TMS 工具原理和操作，这份刚刚好的实习让我直观看到且参与了游戏领域的本地化项目；于我而言，也是对那个阶段的我极大的一种认可，因为进入公司后发现多是大四与研究生的学长学姐，也很感谢公司在上学期间对我出勤方面的包容。
一、入门阶段：CAT/TMS 工具实操与流程理解
（核心：从 0 到 1 熟悉工具操作，理解 “翻译 ≠ 本地化”）
刚入职时，我接手了项目 X 的本地化工作，这是我接触的第一个完整项目，也让我快速掌握了本地化的基础逻辑。
从机器预翻译校对切入：项目 X 的文本已通过 PM 训练的专属机翻引擎（有大量该游戏的确定术语和双语记忆库）完成预翻译（这个引擎在 Phrase 上就可以完成训练），且已经根据译文评分 85 以上入围。我的首要任务是在 Phrase 平台上进行审核和修改。为了提升效率，我熟悉了 Phrase 的快捷键：用 “Ctrl+D” 快速调用记忆库、“Alt+Shift+箭头” 定位术语错误，两周内将单天校对量从 3000 字提升到 5000 字。此外，我日常接触到的翻译类型包括问卷、术语、图片文本以及游戏词条（尤其是周更和版本翻译），不同类型对语气与一致性的要求有细微差异。大型项目中，我们通常先进行术语翻译，再开始条目翻译，以确保统一性和上下文一致。
LQA 初体验：从 “找错” 到理解 “玩家视角”。校对完成后，我参与了项目 X 的 LQA（本地化质量保证）工作，通过雷电模拟器运行游戏，借助“开挂”快速解锁全关卡，对着游戏界面圈画文本问题：比如 UI 按钮上 “Go to Fight” 因字数过长被截断，最终精简为 “Fight”；技能说明里 “消耗 10 点能量” 的 “消耗” 一词，前期机翻混用 “consume” 和 “use”，经与团队确认统一为 “use”（更符合玩家操作直觉）。此外，也有一些常见翻译习惯：如货币兑换类用 token、通用金币用 coin；属性值统一为 stats；变量需注意空格；获取奖励用 obtained 而非 receive；邮件通知用 mail；按钮文字保持简洁等等。最后，我需将问题整理成 bug list，标注 “优先级：高（影响操作/译文未同步）”“场景：UI 主界面”等信息，并在工具中同步提交。
这一过程让我第一次真正理解到：本地化不仅是语言工作，更是“体验设计”的一环——译文的每一次调整都直接影响玩家
二、进阶阶段：多平台协作与翻译策略提升
（核心：掌握不同工具特性，应对多样化翻译场景）
随着对流程的熟悉，我开始接手 iLocalize 平台的翻译任务，并参与跨项目协作，这一阶段让我对 “本地化工具适配性” 和 “翻译策略” 有了更深理解。
iLocalize vs Phrase：工具选择的逻辑。相比 Phrase，iLocalize 的优势在于能直观展示双语记忆库，特别适合游戏名词和属性长句的翻译。比如翻译 “火焰法杖（攻击 + 20，灼烧概率 15%）” 这类复合型文本时，可直接调取历史翻译中 “法杖” 统一译为 “Staff”、“灼烧” 对应 “Burn”，避免术语混乱。翻译技巧上，我总结出：游戏名词要 “保留辨识度”（如 “暗影之门” 不译成 “Dark Gate” 而用 “Shadow Gate”，贴合西方奇幻玩家认知）；属性长句要 “突出核心信息”（把 “该装备在角色生命值低于 50% 时，防御提升 30%” 简化为 “HP < 50%: DEF + 30%”，符合 UI 空间限制）。
适应性翻译与合作技巧：部分文本需要结合图片 / 视频上下文——比如翻译一张 “角色嘲讽表情” 的对话框文本，仅看文字 “你过来啊” 可能直译，但结合画面夸张的肢体动作，最终译为 “Bring it on!” 更贴合氛围。团队协作时，iLocalize 会按 “主线剧情 / 支线任务 / UI 文本” 划分模块，我负责支线任务部分，每天同步进度到共享表格，遇到 “R4s/R5s（联盟阶级）” 这类特有术语，会第一时间更新到团队术语库，确保多名译者间的统一性。
三、跨部门协作：从执行到沟通的角色转变
（核心：从 “执行者” 到 “沟通者”，应对突发需求）
在 “全民 20.0” 项目中，我首次完整参与 “翻译→审校→LQA” 全流程，并对接技术部，深刻体会到本地化是 “跨团队协作的桥梁”。（该项目运行于公司内网，基于 Unity 框架和 LQA 工具实现游戏内可视化调试与修改。）
AI 辅助与人工把控的平衡：项目中部分重复性文本（如人物对白）尝试用 AI 翻译。我们在选用 AI 翻译方案前，已经对多个引擎进行了评分评估，引入 COMET 等自动质量评分机制进行对比。最终确定 GPT 为基础引擎，并针对游戏特性设计了定制 prompt：
你是一名专业游戏本地化译员。
请将以下游戏更新内容从简体中文翻译为英文。
要求：
- 保持术语、专有名词前后一致。
- .不要翻译代码、变量或符号（如 {player_name}, %d）。
- 语气自然、符合RPG游戏风格。
- 输出时保持原文结构（如JSON键值或逐行对应）。
- 不要添加解释或说明。
在引入 GPT 翻译前，我们会将长词条拆分，替换换行符与变量以防误译，翻译后再统一替换回来。（再日常周更时期，若面对突发翻译需求，我们也会先用 AI 翻译，再人工校对重点内容，尤其关注术语一致性与代码完整性。）
UI 需求对接：在项目后期，研发反馈部分界面文本出现“爆框”问题，原因是英文翻译过长。我没有仅仅按要求删减，而是结合 UI 限制与语义准确性，对文本逐条优化，在保持原意的前提下控制长度。
同时，研发还指出术语表中存在“同词多译”与“旧译沿用”的情况。经过排查，我发现问题源于多位翻译员并行使用不同版本的术语表。于是我主动组织统一筛查与替换，清理淘汰词条并更新主术语库，确保游戏内外文文本一致、专业、简洁。
这让我意识到：本地化不只是翻译，更是跨部门协作与内容质量管理——既要懂语言，也要懂产品与用户体验。
四、流程优化：AI 辅助与质量控制体系化探索
（核心：从 “完成任务” 到 “优化流程”，体现系统性思维）
经历两次版本更新后，我开始关注流程中的 “效率瓶颈”，并尝试用工具解决实际问题，这也是我对 “本地化管理” 的初步探索。
在项目的两轮版本更新中，我分别参与了全人工与 AI 辅助两种流程。第一次更新采用 “人工翻译→人工审校→LQA”，流程完整但周期长。第二次更新中，为提高效率，我们尝试引入 AI 预翻译，将流程调整为 “AI 初译→人工审校→术语统一”，整体时长缩短近一半。
然而，AI 引入后暴露出新的问题：其一，AI 无法处理含有代码或过长的句子，易造成内容丢失或自动断行；其二，同一信息块内的术语可能前后不一致。针对这些问题，我在投译前进行了句长与代码预处理：将长句提前拆分，并将变量与换行符以占位符替代，防止 AI 误译。翻译完成后再统一还原原始符号，并结合术语库对齐相似文本。最后使用 Xbench 批量比对，筛查术语和格式不一致问题。
通过这一过程，我意识到：AI 并非替代人工，而是需要配合人类语言与流程设计能力，才能实现质量与效率的平衡。
在项目术语库管理中，我使用 GlossaryConverter 将 Excel 术语表转换为 TBX 格式，以便在 Trados、memoQ 等主流 CAT 工具中共享，解决了文件格式不兼容的问题。
然而在术语一致性检查阶段，Xbench 的功能局限逐渐显现：它仅能逐字比对，无法理解语法或语义层面的关联。例如，“申领”被翻译成“claimed”（这与术语库中的原型claim不符），Xbench 就会提示为差异，即使两者在不同语境下均为正确译法。这类“机械化误报”增加了人工筛查负担。
我由此反思：真正高效的术语管理工具，应该能识别语义层面的等价关系，理解同一词根的不同派生形式（动词、名词、短语），实现语义聚合比对。这种“智能术语库”若能与 AI 辅助翻译结合，将极大提升一致性与人工校对效率，也为未来的自动质量检测提供新方向。
五、总结与反思：语言、工具与体验的平衡
回顾这段实习，从最初只会用 Phrase 校对，到能通过多平台工具优化流程，我逐渐理解：游戏本地化的本质是“平衡”——平衡语言准确性与用户体验，平衡工具效率与人工判断，平衡单个项目需求与跨项目一致性。
那些加班的夜晚（比如用 Xbench 筛查 2000 条机翻错误）、与发行部来回沟通（为 UI 文本多删一个字争论）、甚至吐槽过的“配音体验不在线”，其实都让我看到了语言的力量。工具层面，Trados 的翻译记忆、Xbench 的比对功能、GlossaryConverter 的格式转换、COMET 的质量评估机制，共同构成了本地化的“技术骨架”；而术语统一、风格指南、跨团队协作，则是让这个骨架“有生命力”的血肉。
未来，我希望能探索“AI + 人工”的新型协作模式，让翻译既高效，又不失温度，让语言在游戏中真正成为沉浸体验的一部分。