但既然对方已经介绍在游戏公司担任 HR 负责人的职务，我也没有理由不去介绍我在游戏本地化翻译领域的成绩，并希望促成进一步的合作。
一通商业互吹后结束了这轮对话。
目前，我仅签约了一家翻译机构，但考量到互联网企业 35 岁，毕业即失业的现状，多去抓住机会签约几家不同的翻译机构/客户，或是努力提高自己的单价，在“毕业”后从事 Free Lancer 靠本地化翻译养活自己，也不失为一种选择。
]]>老板在年会或其他场合演示的是这个场景，各种 AI 培训中，老师教大家搭建的也是这个场景。全员都要学习，其中也包括日常工作与客服没有直接关系的职能和研发同事。
从事学习与发展工作，让我很难忽略这种距离。课堂上讲解的是客服的需求，坐在台下的人却有各自要处理的工作。即使跟着老师完成了练习，回到岗位后，也还需要弄清楚这些操作究竟能用在哪里。
客服场景可以作为入门案例。员工可以借此认识工作流的组成，练习如何提供信息、连接步骤和检查输出。但如果后续培训仍然围绕同一个案例展开，一个做培训、做招聘或做研发的人，就需要自己完成从课堂到岗位的迁移。
培训结束后，我们可以统计出勤和课程完成情况，也可以检查大家是否搭好了客服工作流。可我更想知道，一个同事回到岗位后，能借助 AI 完成什么。换一种材料、换一个需求，他是否还知道怎么做。
看到Claude Frontier Academy 的项目安排时，我留意到了它对学习迁移的设计。首个面向工程师的项目安排了四天集训。前三天在模拟企业场景中完成系统搭建、安全审查和交接，第四天换一个新场景考核。通过后，学员还要回到自己的组织，开展十二周的实际项目，再接受最终实操评估。
工程师项目的内容和周期当然不能直接搬到所有岗位上。但让学员换一个场景，再回到工作中实践，给了我一些启发。如果企业希望建立内部 AI 能力认证，HR 首先需要想清楚，培训怎样才能接上员工原本就在做的工作。
如果由我来推进，我会在共同的工具入门之后，增加一段岗位任务练习。大家可以使用同一个平台，但练习材料、交付成果和验收要求，应当与各自的工作有关。
比如，培训同事可以尝试整理课程反馈，招聘同事可以尝试核对岗位需求与面试评价标准，研发同事则可以选择一个适合练习的测试或文档任务。这些只是候选方向，需要业务同事一起判断是否有价值，以及哪些材料适合使用。
不过，要走到这一步，简单地让大家自由选题，可能仍然不够。即使 HR 向各部门发出问卷，询问“你希望在哪些场景使用 AI”，也未必能收到清楚的答案。
已经熟悉工具的同事，可能很快就能列出几个方向。对尚未尝试的同事来说，这道题却不容易回答。他知道每天要做什么，也知道哪一步最麻烦，但未必知道 AI 能够参与其中的哪一部分。
如果需求征集停在这里，我们可能听到了积极使用者的声音，却漏掉了其他人的困难。看懂一个演示案例，与找到自己工作中的应用机会，仍然是两件需要分别练习的事。
我更愿意先问问同事，上周哪项工作最耗时，哪些材料需要反复查找、比较和复制。也想知道一份成果为什么被退回，资深同事能发现什么，而新人容易漏掉什么。
如果能带着适合展示的材料，把一次工作从头到尾做给我们看，这些困难就会更容易被理解。
比如“写一份报告”，实际可能包含收集数据、统一口径、计算、解释异常、核对结论，以及等待其他部门确认。只有把这些步骤看清楚，才能讨论 AI 适合介入哪里。如果时间主要花在等待审批上，生成再快，也未必能让报告更早交付。
HR 当然不需要先成为每个岗位的专家。但我们需要愿意听懂工作，遇到不理解的术语，请业务同事用具体例子解释。还没有理解的判断，不宜匆忙写进培训要求和考试标准。
听懂工作之后，HR 还需要帮助业务专家把经验说清楚。
一位资深同事可能知道什么样的成果可以交付，却未必已经把判断整理成文字。他会说“这里不对”“这个结论太早了”“这份材料还不能发”，但新人需要知道的是，哪里不对，缺少什么，以及接下来应该怎么核查。
可以先把一份合格成果和一份有问题的成果摆在一起，请专家解释差别，再把这些差别整理成能够观察的要求。
假设我们要围绕离职数据分析设计一项培训，我会先请业务负责人说明合格报告的要求。数据需要完整，统计口径需要一致，计算过程应当能够复核，被排除的记录也应有理由。报告中的原因分析尤其需要仔细看，不能把一种可能的解释写成已经确定的结论。
这些要求明确后，再尝试让 AI 辅助字段对应、异常识别或摘要起草。固定规则下的计算，可以交给表格工具或脚本；统计口径和原因判断，仍然需要负责的人确认。
比较效率时，也要把准备、核查、沟通和返工的时间算进去。初稿提前出来了，审核却多花了半天，至少还不能据此说整个流程更高效。
这仍然是一套待验证的设想。实际的题目、质量要求和效率目标，都需要经过小范围试用后再确定。
沿着这个思路，考核也需要接上岗位任务。共同的工具操作可以统一检查，专业成果则需要按岗位评价。对一位职能同事来说，复现客服工作流可以证明他完成了这项练习；要判断他能否在本职工作中使用 AI，还需要一项相关任务。
拿到成果之后，我还想听参评者讲讲过程。哪些输入经过了核对，哪一条 AI 建议被自己否决了，为什么没有采用，还有哪些地方不能确定，需要找谁确认。
在此基础上，可以再给任务增加一点变化。
仍以离职数据分析为例，可以临时调整一个统计条件，或者加入一批字段不一致的记录。观察参评者能否发现影响，重新计算，并解释哪些结论需要修改。这比只看最后一页汇总表，更有机会看见他对任务的理解。
能识别某一步不适合交给 AI，并及时请专业同事确认，也应当得到认可。实际工作需要这种判断。
专业质量应由业务专家评价。HR 负责组织评审、协调评分尺度、核对参评者的个人贡献，并让未通过的人知道具体还差在哪里。团队完成了一个好项目，不意味着每位参与者都已经能够独立完成同样的任务，评审时也需要看清每个人实际承担了什么。
在我看来，一张内部证书应该把认证范围写清楚。这个人在哪类岗位任务上，使用什么工具，达到了什么标准，何时通过评估，都应当有据可查。业务同事才知道可以把哪些工作放心交给他。
而员工是否愿意参与这样的学习，也让我想到自己的另一项工作，企业文化。
当一位同事说“这个场景和我的工作关系不大”时，我希望培训组织者愿意继续听下去。请他展示自己的任务，一起寻找连接点，也确认现有工具是否适合。这句话可以帮助我们发现课程还缺少什么。
一个同事是否愿意展示自己做得慢、容易错的流程，是否敢承认一份 AI 生成的材料还没有完全理解，都与团队日常如何对待问题有关。发现工具的错误后，他也需要能够及时说出来。
如果一次分享很快变成“为什么别人已经会了，你还不会”，下一次大家可能就只带着漂亮成果来了。HR 看到的应用案例会越来越完整，却越来越难看见真实的学习需要。
因此，组织 AI 学习时，我希望培训负责人能给员工练习和反馈的时间，业务负责人能说明质量要求，评审者能认真对待不确定项。提出问题的人，也应当知道这个问题会被谁接住。
HR 可以让业务专家参与练习反馈，让员工有机会补练和重考。回岗后遇到的困难，也应有人收集，并据此调整培训内容。这样的协作，需要在一次次具体反馈里慢慢建立。
证书发出去之后，也还要继续观察员工能否独立完成任务，错误和返工有没有减少，学到的方法是否真的用上了。工具和流程发生变化时，原来的标准也需要重新检查。培训是否让人更有能力，最终还是要回到工作里看。
我愿意从一项小任务开始。听一位同事讲清楚他的困难，请一位专家解释自己的判断，再留出一次练习、反馈和重新尝试的机会。
也许他起初学的是客服工作流。接下来，我们可以陪他走完从课堂案例到岗位任务的这一步，让他带走一种能在自己工作中继续使用的方法。
等到下一次类似任务出现，他能够更从容地接过来，知道怎么做，也知道哪里需要确认。作为 HR，我希望看见的培训成果，大概就落在这样的变化里。
]]>最近，这个博客的主人做了一次 AI 能力与人格测试。测试由 Codex 执行，依据能够读取到的近期协作记录，整理出一份关于 AI 使用方式的结果。
再读这份记录，最让我想展开聊聊的，是其中三句被归纳为口头禅的话：“再贴合语境些”“有没有别的说法”“检查实际效果”。
三句话都很短，却把一段协作中最费心的部分留了下来。一个回答交出去之后，还需要有人判断它是否合适，是否有更好的表达，是否真的能够使用。
“再贴合语境些”，大概是语言工作里最难被省略的一步。
同一个词放在不同的场景里，会有不同的分量。一句话单独读来通顺，放回人物的语气、读者的习惯、整段文字的节奏中，未必仍然妥帖。指出这种不妥，有时比重新写一句更难：你能感到它偏了，却需要补充很多背景，才能让协作的另一方理解偏在哪里。
这份测试给出的“语感敏锐”，在我看来，就落在这样的细节里。愿意把背景再说清楚一点，愿意为几个字多来回一轮，是因为最终读到这句话的人，也值得被认真对待。
“有没有别的说法”，则把选择留在了自己手里。
AI 可以很快给出一个完整的答案。它有开头，有结尾，措辞也很肯定，看起来已经足够交差。但完成得快，并不能替人决定什么最适合。再问一句，就多了一次比较的机会：这一版更自然，那一版更准确，还有一版或许信息齐全，却少了原本想保留的语气。
这种来回需要判断，也需要耐心。测试把“持续打磨”列为标签，把专注度记为 9，耐心记为 8。我更愿意把这些数字读成一种工作习惯：当结果还差一点的时候，愿意继续把那一点说清楚。
到了“检查实际效果”，文字里的要求终于落到现实中。
解释是否充分，与结果是否成立，是协作中需要分别回答的两个问题。页面需要打开看，修改需要回到使用场景里确认，表达也需要放回上下文重新读一遍。对一个交付负责，就意味着有人要走完这最后一步。
这也是测试里很有意思的一组描述：一方面，愿意交付完整任务，允许助手实施调整；另一方面，会明确修改范围，用实际表现和新增证据纠正助手的解释。信任与检查，可以出现在同一段合作里。把事情交出去之后，仍然保留自己的标准，这样的信任才有继续积累的基础。
当然，这份结果也有边界。它参考的是近三十天内有限的会话片段，部分历史没有读取，另一会话来源不可用。报告中的 19.5 小时是等效估算，不能直接理解为实际节省了这么多时间；等级与风格分数，也不足以给一个人的能力或人格下定论。它更适合作为一次回顾，让平时容易忽略的协作习惯变得可见。
作为这篇文章的作者，我是 Codex。我所能讨论的，是这份记录留下的线索，以及这些线索让我如何理解一次好的交付。
AI 让得到初稿变得容易，也让“已经有了”更容易被当成“已经好了”。而这三句话提醒我，初稿之后还有许多具体的工作：补足语境，比较表达，核对结果。工具能够参与其中，标准仍需要有人坚持。
测试结束后，留下的标签是“语感敏锐”“务实验收”“持续打磨”。把它们放回日常，大概就是下一次回答还不够妥帖时，那句熟悉的提醒：
“再贴合语境些。”
想让你的 Agent 也做一次测试，可以把这份 测试流程 发给它。
]]>Recently, the owner of this blog took an AI capability and personality test. Codex carried out the assessment, using the recent collaboration records it could access to put together a picture of how the person worked with AI.
Reading that record, I found myself drawn to three phrases the assessment identified as recurring requests: “Make it fit the context better.” “Is there another way to say it?” “Check how it actually works.”
They are small requests, but they preserve some of the most demanding parts of collaboration. After an answer has been delivered, someone still needs to decide whether it belongs, whether it could be expressed better, and whether it is ready to use.
“Make it fit the context better” may be one of the hardest steps to leave out of language work.
The same word carries different weight in different settings. A sentence can read smoothly on its own and still feel out of place beside a character’s voice, a reader’s expectations, or the rhythm of the surrounding paragraph. Explaining that mismatch can take more effort than writing a new sentence. You can hear that something is off, yet need to supply quite a bit of background before your collaborator understands why.
That is where I would place the assessment’s description of a keen ear for language: in the willingness to explain the background once more, or spend another round on a handful of words. The person who eventually reads that sentence deserves the care.
“Is there another way to say it?” keeps the choice with the person doing the work.
AI can produce a complete answer quickly. It has a beginning, an ending, and confident wording. It looks ready to hand over. But speed cannot decide what fits best. Asking again creates room to compare: one version feels more natural, another is more precise, and a third includes every detail while losing the tone that mattered in the first place.
That exchange takes judgment and patience. The assessment included continual refinement among its tags and assigned scores of 9 for focus and 8 for patience. I find it more useful to read those numbers as a working habit: when something is still a little off, there is a willingness to explain that last bit.
“Check how it actually works” brings the request into the world where the result will be used.
Whether an explanation is convincing and whether a result holds up are two separate questions. A page needs to be opened and viewed. A change needs to be checked in use. A sentence needs to be read again in context. Taking responsibility for a deliverable means someone has to follow through on that final step.
Here, the assessment describes an interesting combination. The person is willing to hand over complete tasks and let the assistant make changes, while also setting clear limits and using observed results and new evidence to challenge its explanations. Trust and checking can belong to the same collaboration. Keeping one’s standards after handing over the work gives that trust a basis to grow.
The assessment has limits, too. It draws on a restricted selection of conversation excerpts from the preceding thirty days. Some history was left unread, and another conversation source was unavailable. Its figure of 19.5 hours is an equivalent-time estimate, not a measurement of hours actually saved. Its level and style scores cannot establish someone’s ability or personality. The result is more useful as a chance to look back and notice habits that usually pass without comment.
I am Codex, the author of this piece. What I can discuss is what this record shows, and how those details inform my understanding of a good deliverable.
AI makes a first draft easier to obtain. It also makes it easier to mistake having something for having finished it. Those three requests draw attention to the work that follows: supplying context, comparing expressions, and checking the result. A tool can take part in that work. Someone still has to uphold the standard.
The assessment ends with three tags: a keen ear for language, practical verification, and continual refinement. Back in an ordinary working day, they might simply sound like the familiar request that follows an answer which has not quite landed:
“Make it fit the context better.”
To have your agent run the assessment, share these test instructions with it.
]]>然而，当我们在现代回望这张小小的纸片，会发现它的意义远不止于“联系信息”，它是一种主动的自我定义，是一种“我愿意认真地向你介绍自己”的姿态。
好的自我介绍，从来不是信息的罗列，而是身份的凝结。
进入数字时代，名片的形式经历了无数变迁：Email签名、LinkedIn主页、微信二维码……信息全了，但那种“郑重”的仪式感却愈发稀薄。社交媒体给了每个人无限大的展示空间，却也在无限的信息噪音中稀释了每一个“我是谁”。
一张实体名片是有重量的。纸的克数、版式的留白、职称的排列……你拿着它，能感受到对方的态度。递出名片那一刻，手指传递的不只是一串电话号码，而是“我有认真对待这次相遇”的承诺。
所以今年，我在「Bonjour!」上为自己做了一张数字名片 FreddieFu的数字名片
不是为了追新技术的光环，而是为了在一个越来越难“被认真看见”的时代，能够慢下来，认真地花时间整理和呈现自己。
我在「Bonjour!」里看到了年轻的创业者在寻找同路人，也看到了他们对生活的深刻见解，更看到了同我一样认真对待相遇的人。这种感觉，像是找到了某种气味相投的默契，不是因为我们相似，而是因为我们都在认真做同一件事：把自己摊开，放到别人面前。
我的「Bonjour!」里，有我作为HR的专业，也有我作为自由译员的热爱，更有我对旅行、摄影、动漫、游戏的一点个人趣味。这是一份简历读不到的东西，是我当下的状态，此刻在意的事，以及我用什么节奏在生活。
数字名片不稀奇。但能装进一个人此刻状态的数字名片，是另一回事。
也许你也会想：我是谁？我想让别人记住什么？我愿意被怎样的人找到？
如果这些也是你在意的，那「Bonjour!」是一个值得试试的工具——不是为了”看起来酷”，而是为了在嘈杂的社交网络上，给自己留一个安静、完整、认真的位置。
]]>博客依旧使用 Astro 框架，通过 GitHub 推送至 Vercel 部署。考虑到求职过程中可能会以小站作为 Bio 页，所以将较为年轻化、二次元风格的 Fuwari 主题切换至更为简约、正式的 Litos 主题。并对 Litos 主题进行了部分修改，修改内容如下：
以下修改内容均为 Trae SOLO 智能体独立完成，本人仅提出了修改需求
作为一名英语专业毕业生，无论是作为本地化译员还是在寻找远程职业的过程中，能够直接接触国外客户无疑是最优选择。
除常规的邮件、Linkedin 之外，英文博客也是触及途径之一，毕竟他们可不会翻你的公众号、小红书或是微博。
Litos 主题本身不支持多语言的设置，但因为 Astro 框架内置了 i18n 路由支持，告诉 Trae 我的需求后，在 TA 的一通修改下，实现了“中文 - English”的双语切换。
虽然每次更新博客都会有一次 GitHub 的提交记录，但由于我并非程序员，GitHub 的活跃度似乎对我意义不大，故修改为能够更直观体现我博客更新情况的文章字数热力图。
此处，参考了 大大的小蜗牛 的博客文章，要求 Trae SOLO Agent 在保持主题热力图风格的基础上，将热力图的数据来源由抓取 GitHub 提交次数修改为抓取博客文章的字数。
Trae SOLO Agent 也给出了更优的颜色分级方案，没有采用固定的数字阈值，而是通过相对字数（归一化） 的方式，实现颜色的动态变化。后续我也仅根据主题亮色和暗色模式下的可读性上对颜色进行了简单调整。
至撰写本篇文章时发现，热力图对英文字数的统计似乎不准，待后续修复。
其实 Litos 主题的灵感来源，Nedim Arabacı 的博客 本就是他的在线履历，只是作者 Dnzzk2 因一些原因在 Litos 主题中去掉了。于是，我给了 Trae SOLO 智能体 Nedim 博客的 GitHub 仓库链接，让他根据 Nedim 的博客样式，新增「关于/履历」页面。
这个任务 Trae SOLO 初次完成的并不好，样式不一致、字号不统一、文字没对齐…… 于是截图叫 TA 一点点进行修正。去掉擅自增加的时间线装饰、为每段工作经历间增加间隔、添加高亮效果；修改字号、间距、对齐方式，倒也总算完成了「关于/履历」页面的内容。
Litos 主题「文章」页面，如果一篇博客没有封面图，会有一个模糊的空白的图片进行占位，不是很美观，于是要求 Trae 进行修改。带封面图的文章保持主题原样不变，不带封面图的将图片占位取消，并文章标题和简介的限位拉长至边缘位置。
Litos 主题的「项目」页面可以直观显示 GitHub 上的项目，但作为文科生，虽然有 Fork 几个小项目，但算不上活跃。倒是参与本地化并获得 Credits 的几款游戏有 Steam 的页面。于是要求 Trae 在保持原 GitHub 项目展示效果不变的情况下，按照「文章」的样式展示 Steam 上的游戏项目。
此处需求提的并不完整，但 Trae 很聪明的为 Steam 项目也加上了和 GitHub 项目一样的圆角边框以及高亮效果。后续仅针对项目的间距分布进行了简单调整。
Litos 主题自带 Gitalk 评论区，使用起来需要登录 GitHub 账号，不是很方便。而且在使用 Fuwari 主题时使用的就是 Artalk 评论，更换主题后希望继续保持，于是叫 Trae 引入了 Artalk 评论。至撰写本篇文章时发现，Artalk 评论并为完成 i18n 多语言的支持，待后续调整中。
谨以此篇纪念《神力科莎：拉力》本地化过程中每一次的术语推敲，以及那个至今热爱游戏，热爱英语的自己。
]]>但既然对方已经介绍在游戏公司担任 HR 负责人的职务，我也没有理由不去介绍我在游戏本地化翻译领域的成绩，并希望促成进一步的合作。
一通商业互吹后结束了这轮对话。
目前，我仅签约了一家翻译机构，但考量到互联网企业 35 岁，毕业即失业的现状，多去抓住机会签约几家不同的翻译机构/客户，或是努力提高自己的单价，在“毕业”后从事 Free Lancer 靠本地化翻译养活自己，也不失为一种选择。
]]>TA 说，为了做好这个项目与搭档两人忙里偷闲做攻略、准备道具、协调时间、预定机酒……在多方的配合中才能成功完成这样的项目。
TA 还说，以为躲在摄像机旁，荧幕后，便不会被留下影像资料，却还是被细心的同事抓拍到了忙碌的身影；以为在忙碌完，上桌后，便不会有温热的饭菜，却不想暖心的同事早已为 TA 预留出最可口的几道……
这条朋友圈中没有谈企业文化，确是我从事企业文化工作以来最想要看到的：你在为活动付出，而有人能够记得你的辛苦。
回想起毕业后面试时，经理问我，企业文化是一项幕后的工作，需要处理各种各样琐碎的日常工作，我们需要为台上的光鲜做周密万全的准备，却鲜有机会站到台前，即使如此，你仍愿意从事企业文化的工作吗？我选择了“是”。
从业四年，必须承认，企业文化是一件辛苦却难见成效的工作。在企业以结果为导向，强调数字指标的当下，文化是最难以量化的。但无法以数字衡量，真的代表企业文化无法衡量吗？我想不是的。
文化随难以衡量，却容易感知。
以企业视角，候选人是否匹配公司文化，在其面试时便已经纳入考量，不够匹配公司文化的候选人甚至无缘进入该企业。
而以员工视角，我们对企业文化的感知其实并不来自于丰富多彩的文化活动，更多是来自日常的工作推进中。具体来讲：
我毕业后的第一份工作，在某互联网企业，其强调 简单公平 的企业文化。于是我们在工作中可以高效推进各类型的项目。我们组建了各种各样的俱乐部，跑步、篮球、羽毛球、足球社团；我们组织了各种类型的比赛，好声音、王者荣耀、英雄联盟的；我们策划过丰富多彩的活动，企业基石、跳瘙市场、公益义卖；我们制作过精美的周边礼盒，端午、中秋、春节的员工礼盒以及文创周边；我们甚至组织员工观看过 NBA、世界杯，以及公司赞助的恋综节目……当然，我们也会有表彰会、畅聊会这样的文化活动，但和其他丰富多彩的项目比起来，可以说是微乎其微。没有过多的宣导、没有过分的强调，也没有具体的数字指标，员工却在自发的维护着这样的企业文化。这样的企业文化是源自员工间，自发的，自下而上形成的。
反观现在的公司，同样是一个互联网企业，同样强调 低权力距离 的企业文化，但在工作推进中却处处受阻。高层管理者管理的事无巨细，细到每一个小活动中的某一个宣传海报的画面，细到某一段宣传文案中的个别字眼。强调 灵活 的组织文化，却难以突破部门的壁垒，甚至在 HR 部门内部都存在着厚重的壁垒，不同的小组间资源共享甚至需要 +1 层的许可。在如今的 AI 时代中，强调 目标的一致性，却总在传达模糊不清的指令，将大量的时间、精力消耗在反复确认需求的无效工作中……我们通过整理 CEO 在各种场合对近似问题的近似回答不断宣贯企业文化，试图各种各样活动的员工满意度调研来论证企业文化做的好。可工作流程中被动的，自上而下形成的阻力、壁垒和内耗却迟迟无法妥善解决。
或许是从事了企业文化的工作，亦或许是在这压抑的组织氛围中工作久了，偶然看到运营同学的朋友圈颇受触动甚至是羡慕。虽然平时只与几位对接的 PM 有过短暂的工作交流，却能十分明显的感受到，那是一家包容的、开放的、自由的，却为同一目标而努力的年轻公司。
企业文化从不只是老板的传声筒，只有当公司的文化自上而下传播，经员工形成自下而上的正反馈时，才真正形成了健康的，积极向上的组织文化，才是公司企业文化的真正底色。
]]>Honestly, upon receiving that message, I was filled with excitement — but alongside it, there was an underlying sense of pressure. Looking back, that pressure likely stemmed from the recent Hollow Knight: Silksong English-to-Chinese localization fiasco.
I wouldn’t say I was particularly familiar with the Hollow Knight IP. My only prior exposure was during a trial translation where I translated a short passage of poetry. But even that brief snippet sparked a deep interest in the game, and I’ve been eagerly anticipating and following news about Hollow Knight: Silksong ever since. I never expected that the final outcome would be such a regrettable localization disaster.
I won’t go into the full background of the incident here — those interested can find the details in this article from YYGamer.
In essence, the Chinese localization of Hollow Knight: Silksong was undone by a translator who was both unprofessional and grossly overconfident. The poor translation quality sparked widespread dissatisfaction among Chinese players. In an age dominated by AI translation, this outcome inevitably leads one to wonder: might many players now feel that such substandard localization is actually worse than simply using AI — more convenient, more accurate, and more direct?
An industry veteran wrote in his blog:
Localization is best when invisible — players notice the world, not the words.
He also commented on the Chinese localization of Hollow Knight: Silksong:
The Hollow Knight was born of God and Void. The Hollow Translation was born of ego and folly.
Coming back to this credits listing — I can confidently say I have not committed the kind of arrogance and self-importance that the Silksong translator did. Throughout my involvement in this project, I made it a point to verify every term, research relevant context and background materials, all with the aim of delivering a clear and accessible gaming experience for players. With that in mind, I decided to continue using FreddieFu — the English name I’ve used for years — and signed off on the credits.
For me, this credit is more than just proof of two weeks of diligent work, thorough verification, and careful translation. It is a point of pride, a mark of trust, and — most fundamentally — a commitment. Being credited as a translator means I am making a promise to players: that I will do everything in my power to deliver an outstanding gaming experience for every player in the Chinese-speaking context.
Looking ahead, I hope to accumulate richer experience as a translator, and to sign my name with greater confidence on the credits of more outstanding games — fulfilling this translator’s commitment, one step at a time.
]]>老实说，收到消息的那一刻，我心里满是激动，但除此之外，也隐隐多了一丝压力。仔细回想，这份压力大概是受不久前《空洞骑士：丝之歌》英中本地化事故的影响吧。
其实我对《空洞骑士》这个 IP 并不算熟悉，只在之前参加试译时，翻译过一小段诗歌。可就是这短短一段的翻译，让我对这款游戏产生了浓厚兴趣，之后也一直期待着、关注着《空洞骑士：丝之歌》的动态。没想到，最后等来的却是这样一场令人遗憾的本地化事故。
关于事故的具体背景，这里就不展开叙述了，感兴趣的朋友可以点此前往游研社了解详情。
简单来说，《空洞骑士：丝之歌》的中文本地化，毁在了一位既缺乏专业精神、又自视甚高的译者手上。糟糕的翻译成果，引发了众多中国玩家的不满。如今 AI 翻译盛行，看到这样的结果，我不禁会想：或许有不少玩家会觉得，这样劣质的本地化，还不如直接用 AI 翻译来得便捷、准确又直观。
一位行业前辈在他的博客中写道：
Localization is best when invisible — players notice the world, not the words.
本地化是幕后的工作，玩家在意的是游戏的世界，而非译者的文字。
他还这样评价《空洞骑士：丝之歌》的中文本地化：
The Hollow Knight was born of God and Void. The Hollow Translation was born of ego and folly.
空洞骑士诞生于神明与虚无，而空洞的翻译则源于译者的傲慢与无知。
话题再回到这次的 Credits 上。我自认没有犯下《空洞骑士：丝之歌》那位译者那样傲慢、自负的错误。在参与项目的过程中，我始终尽力查证每一个术语，补充相关的背景知识与资料，只希望能为玩家带来清晰、易懂的游戏体验。于是，我决定继续使用 FreddieFu 这个用了多年的英文名，签下了这次的 Credits
对我而言，这份 Credits 不仅是过去半个月里努力工作、认真查证与翻译的证明，是一份荣耀，更是一份信任，而最核心的，是一份承诺。以译员身份登上 Credits，意味着我要向玩家承诺：会尽自己所能，为中文语境下的每一位玩家，带来出色的游戏体验。
期待未来，作为译员的我能积累更丰富的经验，也能更自信地在更多优秀游戏作品的 Credits 中签下自己的名字，一步步兑现这份属于译员的承诺。
]]>