我的第一个AI项目：翻译工具
这是我人生中第一个AI小项目。当我在电脑前开始构思这个翻译工具时，对"prompt engineering"这个词还感到既熟悉又陌生。
说实话，我选择做这个翻译工具，并不是因为市面上没有好用的翻译服务，而是想通过一个具体的项目，真正理解AI是如何工作的。
为什么选择翻译作为学习载体？
翻译看似简单，却包含了AI应用的核心要素：
- 输入输出的明确性：你给它英文，它给你中文
- 上下文的重要性：同一个词在不同语境下含义完全不同
- 质量评估的直观性：你能立刻判断翻译好坏
Prompt工程：一门新的编程艺术
最初我以为AI翻译就是"输入文本，得到结果"这么简单。但很快我发现，如何提问（prompt）比技术实现更重要。
比如翻译"API"这个词：
- 直接问："翻译API" → 可能得到"应用程序接口"
- 加上上下文："在软件开发中，翻译API" → 得到"应用程序编程接口"
这种微妙的差异让我明白了一个道理：和AI交互不是简单的指令执行，而是一种需要技巧的沟通艺术。
我开始像调试代码一样调试我的prompt：
- 哪些词能让AI更专注？
- 如何避免歧义？
- 怎样让输出格式更符合预期？
这过程让我想起了刚开始学编程时，为了一行代码反复调试的执着。
项目演进：从实际需求出发
1. 灵感来源：解决真实问题
公司之前有一些国际化项目，用js写了简单的脚本实现json翻译，最近用Claude Code优化了公司的js i18n脚本，想着自己也搞个项目练练手，就开了个新坑。
在日常开发中，我发现几个实际痛点：
- 技术术语翻译不准确：比如"bug"在软件开发中应该翻译为"缺陷"而非"虫子"
- 批量处理效率低：前端国际化(i18n)文件需要保持JSON结构的同时只翻译值部分，手动处理很繁琐
- 多语言支持复杂：不同项目需要不同的目标语言，重复工作太多
这些实际需求催生了一个想法：做一个简单易用的命令行工具来自动化这个过程。
2. 快速启动：最小MVP
核心设计原则
- 简单直接：提供清晰的命令行接口，让开发者能快速上手
- 配置灵活：通过config.json管理API密钥，避免硬编码敏感信息
- 结构保持：确保JSON/YAML文件的原始结构和键名完全不变
技术选择 选择Python作为开发语言主要考虑：
- 开发效率高：动态类型和丰富的标准库让原型开发非常快
- 生态完善：各种HTTP客户端和JSON处理库都很成熟
最初的版本虽然功能简单，但已经能完成核心任务：读取源文件 → 调用翻译服务 → 生成目标语言文件。
3. 迭代优化：从能用到好用
关键功能：i18n文件批量生成 这是项目最重要的实用功能：
- 保持结构：前端开发者经常需要将英文的JSON配置文件批量翻译成多语言版本，但必须保持原有的嵌套结构和键名不变
- 智能缓存：相同内容只翻译一次，节省时间和成本
- 多格式支持：同时支持JSON和YAML输出，适配不同项目需求
实用性增强
- 示例清晰：提供完整的examples/basic.py和examples/i18n_example.py，降低使用门槛
- 测试覆盖：添加单元测试确保核心功能稳定，包括Mock测试和集成测试
使用体验
# 一行命令完成复杂的i18n文件生成
python -m brick_translator generate-i18n source.json --languages zh es --cache
从工具使用者到工具创造者
以前我总是AI工具的使用者：用Github Copilot, Claude Code写代码，用deepseek, GLM提问。虽然效率提升了很多，但总觉得隔着一层纱。
通过这个项目，我变成了工具的创造者。我不再只是消费AI的能力，而是学会了如何将AI的能力封装成别人也能使用的工具。
这种角色转换带来的认知升级是巨大的：
- 理解了抽象层的价值：为什么需要统一接口
- 体会了用户体验的重要性：5分钟上手原则
- 学会了系统思维：如何让各个组件协同工作
更重要的是，翻译是一个我时常能用到的功能。这意味着我的学习成果能立即投入实际使用，而不是做完就扔在角落里吃灰。
学习AI的最佳方式：动手做
很多同事问我怎么学习AI，我的答案很简单：找一个你感兴趣的小问题，用AI去解决它。
不要一开始就想着做大模型、搞算法创新。从一个小工具开始，比如：
- 自动整理你的笔记
- 批量处理照片
- 分析你的运动数据
在解决问题的过程中，你会自然而然地学到：
- API调用的基本模式
- 错误处理的策略
- 性能优化的技巧
- 用户体验的设计
最重要的是，你会建立起对AI的直觉——知道什么时候该用AI，什么时候不该用，以及如何用得更好。
写在最后
这个翻译工具只是一个小项目，但对我来说，它是通往AI世界的一扇门。
通过它，我不仅学会了如何调用各种AI API，更重要的是，我开始理解AI的思维方式，学会了如何与AI有效协作。
如果你也在学习AI，不妨试试我的方法：不要只看教程，要动手做一个小项目。哪怕它很简单，哪怕只有你自己会用。
因为在创造的过程中，你才能真正理解AI的力量和局限。
后记：这是我学习AI的第一个小项目。虽然它很简单，但对我来说意义重大——它让我真正迈入了AI开发的大门。第二个项目打算做代码质量，CR相关的Agent。
如果你也在用项目驱动的方式学习AI，欢迎在评论区分享你的经历！我们一起交流，一起进步。
