统一原稿模板：在 CMS 中使用统一的 Markdown / HTML 结构（标题、列表、段落、CTA 等）。
建立术语表：关键词、品牌名、行业专有名词列表（CSV 或 JSON），供后续 Prompt 使用。
配置翻译目标语言：如英、日、法、西、葡、阿拉伯等。
步骤 2：创建翻译 Prompt（示例）
textTask: Translate the following Chinese article into English.
Constraints:
- Keep all headings, list markers, and URLs unchanged.
- Preserve the brand name "HelloGPT" exactly.
- Use natural American English, avoid literal translation.
- If a term appears in the glossary, use its approved translation.
Output format: Return ONLY the translated markdown (no extra commentary).
Tip：将 Prompt 保存为模板变量，后续可批量调用。
步骤 3：调用 HelloGPT API（示例代码）
下面以 Python 为例，使用官方 SDK（hellogpt-sdk-py）：
Pythonfrom hellogpt_sdk import HelloGPTClient
client = HelloGPTClient(api_key="YOUR_API_KEY")
def translate_chunk(chunk_text, lang="en"):
response = client.translate(
text=chunk_text,
target_lang=lang,
model="gpt-4-turbo",
temperature=0.2,
top_p=0.9,
prompt="""
Task: Translate the following chunk into English.
Constraints: Keep headings unchanged, preserve brand names.
"""
)
return response.translated_text
# 批量读取原文（假设已分好段）
chunks = load_chunks_from_db()
translated_chunks = {}
for lang in ["en","ja","es","fr","ar"]:
translated_chunks[lang] = [
translate_chunk(chunk, lang) for chunk in chunks
]
# 输出为多语言 Markdown 文件
dump_multilingual_md(translated_chunks)
参数说明
temperature=0.2：低温 → 更正式、可控的翻译。
top_p=0.9：保留大多数高概率词，避免出现奇怪的词语。
model="gpt-4-turbo"：当前最高质量模型，支持超长上下文。
步骤 4：批量写入目标平台
WordPress：使用 wp-cli 或 REST API 将生成的 Markdown 写入对应语言的子站点。
Shopify：通过 GraphQL API 更新 page 或 article 的 body_html 字段。
自建 CMS：自行编写脚本（Node/Go/Python）循环写入。
步骤 5：自动触发多语言 SEO 检查
使用 Google Search Console、Bing Webmaster Tools 或專屬的 SEO 多语言检测工具，检查：
