对从事笔译或本地化工作的自由译者或公司译员来说，交稿周期紧，术语统一和风格一致要求高，大量时间花在查资料和自我校对上。很多重复性的整理工作，用一个几十行的脚本就能一键完成，而 AI 让不会编程的人也能写出这样的脚本。本文给出翻译用 AI 写 Python 自动化脚本的一套可直接照抄的做法：描述输入文件、处理规则和期望输出，让 AI 写带注释的脚本和运行说明，先在副本上测试。

使用场景

翻译每周都要做一件重复的事：把多个“翻译项目”表格合并，按项目类型汇总，再另存为一份新表格。手工复制粘贴半小时，还容易漏行。

工具选择

可以用 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等对话助手写脚本；如果安装了 VS Code，可以配合 GitHub Copilot、通义灵码等编程助手边写边改。

不会配置环境的话，可以让 AI 一步步教你安装 Python 和所需的库；ChatGPT 等带代码执行能力的工具也可以直接处理上传的文件（注意数据安全）。

一个虚构的例子

下面这个例子是虚构的：小王遇到的难题是“客户术语表版本不一致，需要确认以哪个为准”。为了不让它拖慢“交付一份 8000 字技术手册翻译”的进度，小王决定借助 AI 写 Python 自动化脚本。第一次只写了一句简单的要求，结果很空泛；第二次把对象（项目经理）、目的和限制条件都写清楚，输出就可用多了。这也是本文提示词模板要把背景写全的原因。

分步操作

  1. 说明输入：文件格式、位置、列名
  2. 说明处理规则：合并、筛选、汇总、改名等
  3. 说明输出：文件名、格式、保存位置
  4. 先复制一份数据做测试，确认结果正确再正式使用

可复用的提示词

提示词的关键是把背景、要求和输出格式写清楚：

【背景】最近在处理“交付一份 8000 字技术手册翻译”，同时要准备“承接一个法律文件翻译项目”。
我是翻译，不太懂编程，请帮我写一个 Python 脚本。

输入：文件夹 data/ 中有多个 Excel 文件（.xlsx），每个文件结构相同，列为：项目类型、交付日期、字数、语言对
处理：
1. 合并所有文件
2. 删除完全重复的行
3. 按“项目类型”汇总“字数”的合计和记录数
输出：生成“汇总结果.xlsx”，包含两个工作表：明细、汇总

要求：
- 每一步写中文注释
- 告诉我需要安装什么，怎么运行
- 如果某个文件缺少某列，打印提示并跳过该文件

示例输出（仅供示意）

下面是演示用的输出示例，其中的人名、数字和事项均为虚构，实际使用时请以你自己的资料为准：

import glob
import pandas as pd

cols = ["项目类型", "交付日期", "字数", "语言对"]
frames = []
for path in glob.glob("data/*.xlsx"):
    df = pd.read_excel(path)
    if not set(cols).issubset(df.columns):
        print(f"跳过 {path}：缺少必要的列")
        continue
    frames.append(df[cols])

detail = pd.concat(frames).drop_duplicates()        # 合并并去重
summary = detail.groupby("项目类型")["字数"].agg(["sum", "count"])

with pd.ExcelWriter("汇总结果.xlsx") as w:
    detail.to_excel(w, sheet_name="明细", index=False)
    summary.to_excel(w, sheet_name="汇总")
print("完成！")

运行步骤：安装 Python 后执行 pip install pandas openpyxl，在脚本所在文件夹运行 python merge.py。

如果结果不理想，不要急着换工具，先在提示词里补充项目经理的具体要求或给出一个参考样例，再生成一次。

实用技巧与常见坑

  • 报错时把完整错误信息贴回给 AI，通常一两轮就能解决。
  • 脚本跑通后保存好，并写一段使用说明，方便同事复用。

给翻译的特别提醒

让 AI 先翻译再自我检查漏译、错译，你最后做终审。还有一点很关键：客户保密文件不要上传到公共 AI 服务，提交前确认合同对 AI 使用是否有限制。

举一反三

  • 批量重命名：按规则批量修改文件名。
  • 定时任务：让 AI 教你用系统的定时任务每天自动运行脚本。

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