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Lionbridge China 软件工程师。深耕 .NET 技术栈，专注本地化（L10N / I18N）工具与平台开发，让内容顺畅地跨越语言边界。业余时间在追 AI —— 从大模型到 Agent，喜欢把新东西拆开看清楚，再装回工作流里。
// about me, in C# namespace Lionbridge.China; public sealed record Engineer { public string Name => "Tina Gao"; public string Title => "Software Engineer"; public string Company => "Lionbridge China"; public string[] Stack => [ ".NET", "C#", "ASP.NET Core", "SQL Server", "Azure" ]; public string[] Focus => [ "Localization / i18n", "Translation Pipelines", "AI & LLM Exploration" ]; public async Task BuildAsync() { while (true) { await Learn("AI"); await Ship("quality code"); } } }
写代码是本职，把复杂的事情做简单是习惯。在本地化行业，一个字符集处理不当就可能毁掉整批交付，所以我对细节格外较真。
从 WinForms/WPF 桌面工具到 ASP.NET Core Web API 与服务化改造，围绕 C# 生态做后端、集成与自动化。
熟悉 i18n/L10N 工程链路：资源文件抽取与回填、XLIFF/TMX 处理、多语言编码与字符集、伪本地化验证、CAT 工具集成。
持续跟进 LLM、RAG 与 Agent。关注机器翻译与译后编辑（MTPE）如何真正提升本地化效率，而不只是概念上的时髦。
本地化不只是翻译，是一整套工程问题。
把重复的手工环节脚本化、服务化：文件预处理、格式校验、批量转换、交付包生成，减少人为失误和等待时间。
连接 TMS、翻译记忆库、版本库与内部平台，让数据在各系统之间正确流动，而不是靠人来搬。
写可读的代码，补上单元测试和日志。面向多语言的系统尤其怕"看起来能跑"，边界情况必须提前想到。
给同事做小工具：一个内部命令行、一个批处理界面，往往比一场会议更能解决问题。
自我评估，够用为准，仍在补课。
语言产业正被 AI 重写，我想站在能看清的位置上。
研究如何用结构化提示稳定输出，把术语表、风格指南这些本地化"硬约束"喂进模型。
用检索增强让模型贴合项目上下文，尝试把历史翻译记忆变成可用的语料资产。
让 AI 接手枯燥判断：格式检查、一致性比对、初稿生成，人来负责最终决策。
一条稳步向上的技术路径。
从 C# 入门，喜欢它强类型带来的确定感和工程上的秩序。
加入 Lionbridge China，第一次意识到"让软件说另一种语言"背后有多少工程细节。
从写工具到设计流程，用自动化替代重复劳动，成为团队里"卡住就找她"的那个人。
持续学习 LLM 与 Agent 技术，探索 AI 驱动的翻译与质量校验，寻找真正落地的场景。