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事情是怎么开始的#

在写这个插件之前，我已经有一套能工作的翻译流水线。

先从 Unreal 导出某种目标语言的 .po 文件，再把文件拖到一个 Python 脚本上。脚本会调用 AI，把内容翻译成文件里指定的语言，并输出一份翻译完成的 .po 文件。

这套方式本身没有问题，甚至已经帮我省下不少时间。但我的游戏需要支持十种语言，如果每一种语言都要单独导出、拖文件、等待翻译、检查结果、再导回项目，重复操作还是很多。语言一多，真正浪费时间的往往不是 AI 翻译本身，而是这些围绕文件来回处理的步骤。

后来我看到了 AI Localization Automator。它的思路和完成度都不错，我也很喜欢这种把翻译流程直接放进编辑器的方式。不过对我这个项目来说，它的价格有点高，于是我就开始想：既然需求已经很明确，能不能自己做一个只满足当前项目需求的版本？

我先把需要解决的流程和大致规划写下来，再让 AI 协助实现。最后得到的就是现在这个插件。它不算精致，但能够配置自己的 API 供应商，把游戏本地化内容整体交给 AI 处理，已经把我最在意的效率问题解决掉了。

插件现在能做什么#

AI Localization 会接入 Unreal Editor 的本地化工具：

• 可以从 Tools > Localization > AI Localization Manager 打开管理器。
• 也会出现在 Localization Dashboard 中，并为本地化 Target 和 Target Set 加上 AI Translate 按钮。
• 可以选择本地化 Target、一个或多个目标语言，以及适合不同文本类型的预设。
• 支持 OpenAI-compatible 的 /chat/completions 接口，因此可以配置自己的 endpoint、模型和 API key。
• 可以控制批大小、并发数、重试次数、超时、最大输出 token、temperature、仅翻译缺失项和是否覆盖已有译文。
• 翻译结束后，成功结果会先暂存，再通过 Apply & Compile 走 Unreal 原本的导入和编译流程。

基本使用流程就是：选择 Target 和目标语言，配置 Provider，点击 Start Translation，检查表格中的结果，最后再 Apply & Compile。这样不需要把 .po 文件反复拖到外部脚本上，翻译、检查和应用都留在同一个工作流里。

我是怎么给 AI 补上下文的#

游戏文本不是单独一句一句存在的。尤其是剧情、对话和角色台词，如果模型只看到一条孤立文本，翻译很容易丢掉说话人、场景和前后顺序。

所以这个插件里用了一个比较简单的上下文策略：

1. 场景区分：先用 namespace 区分文本所属的场景或上下文。
2. 顺序整理：再按 key 对说话人和文本顺序排序。

这样一来，同一场景里的内容会尽量一起交给模型处理，模型能看到更连续的上下文。它当然不是万能的剧情理解系统，但对我项目中的对话翻译来说已经比完全随机、逐条发送稳定不少。

插件还会保护一些不能被翻坏的结构：Unreal 占位符、printf 格式符、富文本标签、首尾空白和多行换行数量都会在接受译文前校验。校验失败的条目会保留给人检查，不会被自动导入。多行文本也会使用受保护的换行 token，减少模型擅自重排换行带来的问题。

成本和取舍#

整个插件从规划到可用，AI 开销大概只花了四十多元，不到五十元。对比当时我看到的商业方案，自己做这个小工具的成本还是挺有意思的。

当然，这不是说它能直接替代成熟产品。商业插件有更完整的支持、长期维护和更广泛的兼容性；我这个版本的目标只是把自己的实际翻译流程跑顺。它目前只支持 OpenAI-compatible chat-completions 接口，不支持 streaming response、模型发现和费用统计；它也是 Editor-only 插件，不负责打包后游戏运行时的实时翻译。

API key 也不会写进项目源码。Windows 下会使用 Windows Credential Manager 保存凭据，其他平台只在当前 Editor 会话内保存；预设文件只记录是否存在凭据，不保存 key 本身。

开源出来#

现在这个项目已经按照 MIT License 开源：

• GitHub 仓库：OldWood-u/AILocalization
• 安装方式：将插件放到项目的 Plugins/AILocalization 目录，启用后从 Unreal Editor 的 Tools 菜单打开管理器。

说到底，它就是我为自己的游戏随手做出来的一个小工具，估计大部分时间也只会在自己的项目里使用。不过目前该有的流程基本都能跑，实际用起来也还不错。

如果它刚好能帮到同样需要给 Unreal 项目做多语言本地化的人，欢迎直接使用、修改或 fork；Issue、Pull Request 和改进建议也都欢迎。