网易实习第二周：让 AI 翻译助手真正记住用户

进入实习第二周，我开始从“熟悉项目”走向真正的功能开发。这一周的重点，是让 AI 翻译助手不只完成一次翻译，而是逐渐具备记忆、情境理解和持续改进的能力。

本周完成

1. 加入用户记忆功能：保存用户选择的语言和学习水平，下次打开时不必重新设置；同时支持空白草稿、会话复制和最近 8 条历史压缩。
2. 调整 Skill 调用方式：将技能改为按需、分层加载，减少不必要的调用，让系统更容易扩展。
3. 标准化 Skill 文档：打通批量导出、导入和自动去重流程，为后续统一维护技能体系打下基础。
4. 接入自我学习机制：用户反馈可以进入改进流程，帮助系统发现未命中场景并持续完善。
5. 增加情境提醒：根据天气、位置和附近门店提供建议，并优先使用免费接口。
6. 搭建可运行的多模态 Web Demo：支持文本、图片、音频和文档输入，建立 11 个场景级 Skill，并验证翻译路由能够正确命中。
7. 启动 v0.2 框架基线：建立统一输入、模块注册、执行计划和结果组装规范，让翻译与功能规划可以并行执行，并对单个模块失败进行隔离。

遇到的问题及解决方式

参考的开源方案依赖本地数据库，但项目需要直接运行在浏览器环境中，无法照搬。

我最终改用浏览器自带的本地存储，并增加空数据自动降级机制。即使历史数据不存在或读取失败，原有翻译功能也能继续使用。同时，针对模型和搜索服务的不稳定，我补充了递增重试、多搜索源适配和安全降级策略。

这次经历让我更加理解：开源方案提供的是思路，不是可以不加判断直接复制的答案。真正的工程实现，需要结合运行环境、产品目标和失败场景重新设计。

下周计划

1. 拆分过大的核心文件，按模块重构，提高可读性和维护效率。
2. 让能够独立执行的子任务并行运行，缩短整体响应时间。
3. 补充更多边界场景测试，提高意图识别和模块选择的准确率。
4. 继续完善模块输出、去重规则和回归评测。

本周收获与感想

这一周，我没有硬搬任何一套开源方案，而是把每个值得借鉴的部分结合浏览器环境改造后再使用。

如果说第一周学到的是“遇到阻塞要及时沟通”，那么第二周学到的就是：能跑起来只是开始，能够在限制条件下稳定运行，才是真正的工程能力。

第二周的关键词是：落地、适配、降级。