五步用AI生成游戏多语言本地化工具：从原型到可交付HTML文件

核心原则：分步迭代 (Iterative Development)

不要试图要求AI一句话生成整个复杂的软件。成功的秘诀在于遵循清晰的步骤：原型 -> 功能叠加 -> 难点攻克 -> 体验优化 -> 交付打包。

第一阶段：构建核心原型 (MVP)

目标：跑通最基础的流程——输入中文，调用翻译API，输出结果。

提示词策略：你需要向AI明确技术栈与核心功能。假设我们选择 React + Tailwind CSS 作为基础。

Prompt 示例：
“请帮我写一个基于 React 和 Tailwind CSS 的单页面应用。 功能需求：

1. 界面左侧有一个文本输入框，用于输入中文游戏公告。
2. 界面右侧显示翻译结果。
3. 需要支持 15 种语言（包括英语、日语、韩语、法语、德语等）。
4. 使用 Google Gemini API 进行翻译，需要在界面上提供输入 API Key 的地方。
5. 翻译时，保留原文的换行符，并自动在每行前后加上 <p> 标签。”

预期结果：此时，LLM会生成一个简单的左右分栏界面，能够调用API完成基础翻译。但样式可能简陋，且只能处理单一段落的文本。

第二阶段：定制业务逻辑 (Business Logic)

目标：将通用的翻译工具，改造成符合“游戏运营”特定需求的专用工具，例如支持多模块、日期选择与特定Excel格式导出。

提示词策略：向AI详细描述具体的业务规则，细节越丰富越好。

Prompt 示例：
“在现有代码基础上进行修改：

1. 模块化：将输入区域改为 4 个独立的卡片（Module 1-4）。每个模块包含：标题、类型（下拉选择：公告/活动/礼包）、开始日期、结束日期、详细内容。
2. Excel 导出：增加一个‘导出 Excel’按钮。使用 xlsx 库。
3. Excel 格式要求：导出的 Excel 需要包含 15 个 Sheet 页（对应 15 种语言）。每个 Sheet 的表头必须严格包含：顺序、开始日期、结束日期、提示图片、标题、详细内容。
4. 日期默认值：结束日期默认设为 2026-12-31。”

预期结果：代码逻辑会变得复杂，界面演变为可折叠的卡片形式，并集成了SheetJS等库来处理Excel文件的生成与导出。

第三阶段：攻克技术难点 (Technical Challenges)

目标：解决实际运行中遇到的API限制（如配额超限）和网络稳定性问题。这是AI编程中最关键的一步，需要你将错误信息精准反馈给AI。

场景 A：遇到 API 限流报错

Prompt 示例：
“我运行代码时，控制台报错 429 Quota Exceeded。看来免费版 API 有每分钟请求限制。 请优化翻译逻辑：

1. 不要同时发送所有语言的翻译请求。
2. 改为批处理 (Batching) 模式，或者在每种语言翻译之间增加 5 秒的强制等待时间。
3. 增加自动重试机制：如果报错，自动倒计时 60 秒后重试。”

场景 B：网络不稳定

Prompt 示例：
“有时会报 Failed to fetch 错误。请优化代码，如果是网络错误，自动重试 3 次，并需要在界面上显示当前的重试次数和状态。”

预期结果：AI会重写异步请求函数，加入 await delay()、try-catch 循环和更完善的状态管理，代码的健壮性和容错能力将大幅提升。

第四阶段：UI/UX 体验优化 (Polishing)

目标：提升工具的易用性和专业度，让非技术用户也能轻松操作。

提示词策略：重点关注视觉反馈、操作流畅度和细节打磨。

Prompt 示例：
“优化界面体验：

1. 进度条：在批量翻译时，显示具体的进度条和完成百分比。
2. 实时预览：在右侧增加一个预览面板，每翻译完一种语言就立即显示结果，并可以通过下拉菜单切换查看不同语言。
3. 视觉风格：使用清新的蓝紫色调，卡片增加阴影，按钮要添加交互动画（Hover 效果）。
4. Excel 换行：导出的 Excel 文件中，详细内容所在的列需要设置‘自动换行’单元格样式。”

预期结果：界面将变得美观且交互友好，增加加载动画、实时进度条和翻译预览窗口，导出的Excel文件格式也更符合生产要求。

第五阶段：交付与打包 (Deployment)

目标：将开发环境下的React代码，转化为任何同事都能直接双击打开的独立HTML文件，实现真正“开箱即用”。

提示词策略：这是让工具最终落地的关键一步，指令必须明确。

Prompt 示例：
“现在的代码是 React 组件形式，依赖构建环境。我需要发给不懂代码的运营同事使用。 请将所有代码（包括 React 库、ReactDOM、Babel、Tailwind CDN、SheetJS 库以及我们刚才写的所有业务逻辑）合并到一个单一的 HTML 文件中。 确保我保存为 .html 后，双击就能直接在浏览器中运行，不需要安装 Node.js 或任何其他环境。”

预期结果：AI会生成一个完整的、包含所有内联或通过CDN引用的脚本和样式的HTML文件。这就是最终可以直接交付给业务方使用的工具。

总结：AI辅助编程心法

1. 把AI当作“初级程序员”：你需要明确指令，告诉它做什么 (What)、怎么做 (How)，并在出错时准确反馈出了什么错 (Debug)。
2. 善用上下文：利用AI编程工具的记忆优势，使用“参考上面的代码”、“把按钮改大一点”、“延长刚才的重试等待时间”等指向性明确的指令。
3. 提供数据样本：直接上传或粘贴数据结构样本（如Excel文件内容），比用文字描述“第一列是标题，第二列是类型”要精确高效得多。
4. 报错即反馈：遇到任何运行错误，直接将控制台的Error Log复制粘贴给AI，让它自行分析并修复。

通过以上五个阶段的流程迭代，你可以系统地利用AI生成各类办公自动化或效能提升工具，无论是数据清洗、格式转换还是内容批量生成。掌握这种分步构建的方法，能让你在 云栈社区 等开发者平台分享更具体、可复现的AI应用开发经验。