先说结论：MasterGo 的 AI 翻译目前尚未达到像某些成熟设计工具那样，能够对 Dashboard 这类复杂多图层、多组件画板实现全自动一键翻译并同步更新文案的程度。它现阶段主要面向单段文本图层的智能翻译，结合人工操作才能接近“自动化”的效果。
了解当前 AI 翻译的功能边界
MasterGo 自带的 AI 功能，例如“AI 翻译”和“AI 改写”，仅作用于你当前选中的文本图层。它不会自动识别整个 Dashboard 中所有的文字节点，也不支持批量处理。组件属性、变量或图层命名等信息均无法读取，更不用说根据语言包映射或保留 {name} 这类占位符了。
- 支持常见语种间的互译（如中⇄英），但遇到专业术语或 UI 中常见的习惯表达，通常需要人工校对
- 单次处理上限约 2000 字符，超出后须分段操作
- 翻译结果直接覆盖原始文本内容，缺少“预览对比”或“版本回退”界面
搭建半自动化翻译工作流
虽然无法完全避免人工操作，但结合一些技巧仍能显著减少重复劳动：
- 统一文本图层命名规范：设计阶段就养成习惯，用英文命名图层（如“btn_submit_zh”、“title_welcome_en”）。后续利用 MasterGo 的“查找替换”或“批量重命名”功能辅助筛选中文文案
- 借助「文本样式」分类管理：为不同语言建立专属文本样式（例如“Text/Body/CN”、“Text/Body/EN”）。随后只需一步操作——“选择同样式图层”——即可快速定位所有待翻译区域
- 导出 + 第三方 AI 工具协同：选中所有中文文本，右键使用「复制文本内容」导出。粘贴到支持批量翻译的平台（如 DeepL 或腾讯翻译君网页版），按原有顺序整理好译文。再回到 MasterGo 逐段粘贴（通过「Ctrl+V」可保留图层位置和样式）
替代方案：接入外部自动化链路
如果团队具备开发资源，完全可以绕过 MasterGo 的原生 AI，走一条更可控的自动化路径：
- 通过插件或 API（需企业版权限）将 MasterGo 设计稿导出为 JSON 格式
- 提取其中所有 text 字段，送入自定义翻译脚本（例如调用 Google Cloud Translation API，辅以规则过滤）
- 生成带语言标识的新 JSON，再导回 MasterGo，或同步到开发侧的 i18n 文件
- 该路径尤其适合高频迭代、多语言版本并行的中大型产品团队
实用技巧提升效率
日常使用中，有一些容易被忽略但效果不错的细节：
- 选中文本后，右键菜单中的「AI 翻译」比顶部工具栏更快；同时支持快捷键 Alt+T（Windows）或 Option+T（Mac）
- 翻译前先「锁定非文本图层」，可避免误选图标、遮罩等干扰元素
- 对于按钮、标签等短文案，可以在输入框里手动补充上下文（如输入“提交按钮 - 用户完成表单后点击”），能显著提升译文准确性
- 翻译完成后，用「颜色标记」临时标注已处理的图层（例如设为浅蓝背景），防止遗漏
说到底，关键不在于追求一步到位的全自动，而是把 MasterGo 的 AI 当作一支精准、响应迅速的“智能笔”。配合结构化的设计和轻量级的协作流程，稳定产出可用的多语言 Dashboard，其实并不困难。