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我在 48 小时内给 DIALØGUE 增加了 5 种语言

我先让 Claude Code 写出“本地化不是翻译”的规划文档，再看它用并行 agents 在 5 种语言上执行，把直译短语变成真正母语用户会说的话。

我差点把一次关键 TTS 引擎替换直接靠“希望一切顺利”上线——直到我的 AI 助手指出风险，并帮我做出一套防事故的 feature flag 策略。

我追查了一个注册后延迟 3 分钟的问题，最后发现是“薛定谔用户”——由于写入与读取之间的数据库复制延迟，用户在同一时刻既存在又不存在。

当 AI 在我真正熟悉的领域里都能一本正经胡说八道时，我重构了整个工具流程——这是一个 4 步工作流，让你重新掌控输出质量。

我原以为 Cloud Run 迁移完美无缺，直到一个 AI 参数——temperature 设成 0.7 而不是 0——导致 30% API 调用首轮失败，每月浪费 $54 token 成本。

我从 AWS 迁移到 GCP，成本下降 92%、性能提升 10 倍——以下是我放下“最佳实践神话”，转向真正可用的务实架构后学到的事。