i18n AI提取实操：15分钟极速搞定多语言支持！

各位跨境伙伴，大家好！在咱们日常的跨境业务开发中，随着项目不断成长，新增功能堆积如山，多语言支持（也就是咱们常说的i18n国际化）这事儿常常被一拖再拖。产品经理催着要翻译，可想从那堆代码里把需要翻译的文本一个个扒拉出来，简直是件苦差事。那有没有更“智慧”的办法，让AI来帮咱们省省心呢？新媒网跨境获悉，答案是肯定的！

今天，我就给大家介绍一个简单实用的命令行工具，它用TypeScript写成，核心思想就是利用AI批量处理源码，把那些散落在代码里的字符串“揪”出来，为多语言支持打下基础。这个点子，我从第一次接触OpenAI时就在琢磨，现在终于有了实战落地的工具。

核心理念其实很简单：让AI批量扫描源码，实现一些实在的功能。我最终决定动手做出来，于是就有了这个小巧的CLI工具，它能做到以下几点：

逐一扫描：按照你指定的目录，一个文件一个文件地把源码都过一遍。
提取信息：把源码里需要翻译的文本内容精准地提取出来。
生成变更：为后续的多语言支持（i18n）生成代码变更的“差异补丁”。
应用变更：直接把这些“差异补丁”应用到咱们的源文件里。

咱们这就深入看看它是怎么工作的！

i18n-wizard：你的国际化得力助手

i18n-wizard，听名字就知道它是国际化方面的“小能手”。它是一个轻量级的命令行工具，专门用来提取代码中的内联文本，并且能智能地生成对应的翻译键（translation keys）。更妙的是，它还能把这些内联字符串“转化”成翻译键，让你能轻松地接入自己喜欢的i18n库。这个工具目前通过npx就可以免费使用。

这个CLI工具的“幕后英雄”就是OpenAI。它巧妙地利用AI来生成代码的“差异补丁”（diffs）。这样一来，无论是插入新的库、重命名变量，还是对源码进行其他调整，都不需要为每一种语言或框架单独开发复杂的解析器了，极大地提升了灵活性。

AI自动提取消息，省心又省力

CLI工具最核心的功能，就是自动从源码中提取需要翻译的消息。市面上虽然也有不少同类工具，但它们往往与特定的框架或语言深度绑定，通用性不高。而i18n-wizard借助AI的力量，实现了“平台无关”。这意味着它无需针对每一种语言或框架去实现和维护复杂的解析器，大大降低了维护成本，也让咱们的应用范围更广。

智能插入库，代码改造更灵活

除了提取消息，i18n-wizard还能为源文件生成差异补丁。这功能厉害在哪儿呢？它能让你把那些内联的字符串，轻松地迁移到你选择的i18n库中。和消息提取一样，CLI也是借助OpenAI来生成这些补丁的。所以，它不仅能帮你插入库，还能修改变量名，或者对源码做任何你需要的改动，完全不需要你去为每种语言或框架定制解析器。

当然，咱们也得实话实说，这个工具目前还在初期阶段，偶尔可能会生成一些无效的差异补丁。所以，我建议大家在全项目应用之前，先拿一小部分文件做个测试，手动审查一下生成的补丁。虽然它不是百分百完美，但毫无疑问，它能极大地加快你为项目添加多语言支持的速度，把咱们从繁琐的机械劳动中解放出来。

i18n-wizard实战指南

在咱们把这个CLI工具跑遍整个项目之前，有几点非常重要的注意事项，各位跨境伙伴务必牢记：

先小范围测试：务必先在少量文件上跑一遍，看看生成的差异补丁是否准确无误。
备份是王道：CLI工具会直接修改文件，所以务必在操作前做好源码备份，以防万一。
敏感信息勿存：源码中的任何敏感信息，比如密钥、个人隐私等，都不要直接暴露在文件中，因为这些内容都会被发送到OpenAI进行处理。安全合规，这一点不能马虎。

AI从源代码中提取的源消息

第一步：准备好你的提示词文件

要让AI干活，咱们首先得告诉它咱们想干啥。这个CLI工具支持自定义提示词（prompt），你可以根据自己的项目需求进行调整。这一步至关重要，因为生成的差异补丁质量，直接取决于咱们提示词的清晰度和准确性。

你可以创建一个名为prompt.txt的文件，作为起点，可以参考下面这个提示词：

你是一名软件开发人员，正在为一个需要翻译成多种语言的项目工作。你的任务是从源代码中提取所有需要翻译的文本。

在源代码中找到所有需要翻译的纯文本，并为找到的翻译键思考一个合适的名称。

以如下所示的有效JSON格式返回所有翻译键和消息：

{"d": "", "e": [{"k": "翻译键", "m": "文本"}]},

其中 "e" 包含你的翻译键和找到的文本列表。"k" 是你的翻译键，"m" 是源代码中的原始文本。

如果没有需要翻译的内容，你可以返回一个空的差异补丁和一个空的提取翻译列表。

这是你需要分析的源代码：{\_\_fileContent\_\_}

如果你使用的语言或框架比较特殊，可以在提示词中更具体地说明，这样AI就能生成更精准的差异补丁。注意，{\_\_fileContent\_\_}这个占位符千万不能删，因为它在处理过程中会被替换成文件的实际内容。如果你的需求需要文件路径，也可以加上{\_\_filePath\_\_}这个占位符。

第二步：准备CLI命令

要启动这个流程，你需要运行类似这样的命令：

npx @simplelocalize/i18n-wizard ./my-directory/**/*.{tsx,ts}

但在执行之前，咱们先来了解一下几个必要的参数：

--prompt：指定提示词文件的路径，默认是./prompt.txt。
--output：指定输出文件的路径，默认是./extraction.json。
--openAiKey：你的OpenAI API密钥。当然，你也可以把它设置为环境变量（OPENAI_API_KEY）来使用，这样更安全方便。
--openAiModel：指定使用的OpenAI模型，默认是gpt-4.1（注：这里是原始文档的描述，实际OpenAI模型版本迭代很快，目前主流可能是gpt-4或gpt-3.5-turbo系列，大家使用时请以OpenAI官网最新为准，新媒网跨境提醒您注意教程时效性）。
--extractMessages：是否从源码中提取消息，默认是false。
--generateDiff：是否为CLI工具所做的更改生成一个差异文件，默认是false。
--applyDiff：是否将差异文件应用到源码中，默认是false。

在接下来的例子中，我将给大家演示如何结合不同的选项来使用这个CLI工具。为了简化操作，我将OpenAI API密钥通过环境变量设置。

如果什么选项都不加，直接运行CLI，它只会告诉你哪些文件将被处理，而不会执行任何实际操作。

示例TSX文件：一个React组件

咱们用一个简单的React组件作为例子，它里面包含了一些需要翻译的文本。这是一个页脚组件，里面有指向帮助、联系方式、支持、隐私政策和服务条款页面的链接。

import * as React from "react";

const Footer = () => {
  return (
    <footer className="footer-landing no-print">
      <div className="container">
        <div className="footer-landing__content">
          <nav>
            <img src="/render-form.svg" width="45" height="45" className="navbar-brand" alt="RenderForm" />
            <ul>
              <li>
                <a href="/docs/">Help</a>
              </li>
              <li>
                <a href="mailto:contact@renderform.io">Contact</a>
              </li>
              <li>
                <a href="/docs/general/support/">Support</a>
              </li>
              <li>
                <a href="/legal/privacy-policy/">Privacy Policy</a>
              </li>
              <li>
                <a href="/legal/terms-of-service/">Terms of Service</a>
              </li>
            </ul>
          </nav>
        </div>
      </div>
    </footer>
  );
};

export default Footer;

仅运行消息提取

如果只想从源码中提取消息，可以这样使用命令：

npx @simplelocalize/i18n-wizard --extractMessages ./my-directory/**/*.{tsx,ts}

CLI执行后，会在extraction.json文件中输出类似这样的结果。这个输出文件遵循SimpleLocalize的JSON格式，可以直接导入SimpleLocalize或类似的国际化平台使用，非常方便。

{
  "footer.help": {
    "defaultMessage": "Help",
    "source": "/Users/jpomykala/Workspace/RenderForm/WebClient/components/landing/Footer.tsx"
  },
  "footer.contact": {
    "defaultMessage": "Contact",
    "source": "/Users/jpomykala/Workspace/RenderForm/WebClient/components/landing/Footer.tsx"
  },
  "footer.support": {
    "defaultMessage": "Support",
    "source": "/Users/jpomykala/Workspace/RenderForm/WebClient/components/landing/Footer.tsx"
  }
}

消息的质量会受到提示词文件的影响，所以你可能需要根据实际情况调整提示词，以获得更理想的结果。值得注意的是，AI每次运行可能会生成不同的键名和消息。在下面的例子中，我也尝试了gpt-3.5-turbo模型，它速度更快，但结果准确性可能略逊一筹。不过在我自己的测试中，它表现得非常好，甚至有时候比GPT-4更给力。

提取了26条消息

运行消息提取并生成差异补丁

如果你想同时提取消息并为源文件生成差异补丁，可以使用下面的命令：

npx @simplelocalize/i18n-wizard --extractMessages --generateDiff ./my-directory/**/*.{tsx,ts}

这里要再次强调：OpenAI生成的差异补丁可能不是完全有效的。所以在将它们应用到源码之前，你需要仔细审查并手动修正。否则，CLI工具在应用时会失败。

将差异补丁应用到源码

一旦你生成了差异补丁，就可以通过启用--applyDiff选项来应用它们：

npx @simplelocalize/i18n-wizard --applyDiff ./my-directory/**/*.{tsx,ts}

如果CLI在应用某个文件的差异补丁时失败了，它会自动跳过该文件，并打印错误信息，然后继续处理下一个文件。成功应用的差异补丁文件会自动删除，这样你就能专注于解决那些出错的问题，修复后再重新运行CLI即可。

总结与前瞻

利用AI来自动化源码中的消息提取，是加速项目多语言支持进程的一个绝佳途径。尽管这个CLI工具并非十全十美，但它能有效地帮助咱们将内联字符串迁移到所选的i18n库中，大大减少了手动操作的工作量。

一个好的提示词文件，是获得更好结果的关键。不幸的是，在很多情况下，AI生成的差异补丁可能无法直接使用，但通过调整提示词，仍然能够显著减少将内联字符串迁移到目标i18n库所需的手动工作。

对于那些从未进行过国际化，或者项目中有大量文本需要翻译的项目来说，这是一个非常棒的起点，但它并非“万能药”。咱们要保持积极的心态，利用好这些工具，但也要认识到其局限性，不能盲目依赖。

i18n-wizard CLI是开源的，欢迎大家查阅代码，如果你觉得能改进它，也欢迎贡献力量！我非常鼓励大家去尝试一下，并告诉我你们的看法！

已知风险与时效提醒

AI驱动的工具在带来便利的同时，也有一些潜在的风险和局限，各位跨境伙伴需要知悉：

成本考量：OpenAI对输出的token（也就是生成内容）收费远高于输入token（咱们提交的源码内容）。因此，在大型代码库上运行这个CLI，成本可能会相对较高。为了优化这一点，我选择让AI生成差异补丁而不是直接生成整个文件内容，这样可以减少输出token。然而，正如前面提到的，它生成的差异补丁常常无效，这反而阻止了CLI将更改应用到源码。所以，在实际操作中，大家需要权衡成本与效率。
补丁有效性：目前AI在生成复杂或精准的差异补丁方面仍有进步空间，生成的补丁无效是常见问题。这意味着咱们不能完全“撒手不管”，仍需人工复核，这部分工作量需要预留。
技术迭代：AI模型和相关工具发展迅速，本教程基于2025年的技术背景，后续OpenAI的模型更新、功能调整以及最佳实践都可能发生变化。新媒网跨境建议大家在使用时，及时关注官方文档和社区动态，确保与最新版本保持同步，最大化工具的效用。