扣子工作流可自动完成中文listing到6种语言的本地化翻译与平台适配,支持术语统一、风格定制、格式保留及亚马逊规范优化。
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你需要在10分钟内把中文商品描述批量转成英文、法语、德语等6种语言,还要自动适配各国消费者阅读习惯和平台规范,不能靠人工一句句改,也不能用普通翻译工具硬套——扣子工作流能直接封装整套逻辑,输入原始文案,输出带本地化润色、术语统一、格式保留的多语言Listing。
创建多语言翻译工作流
登录 coze.cn → 点击「创建应用」→ 选择「应用」类型 → 输入名称「Listing多语种优化器」→ 创建空白应用。
进入编辑器后,点击左侧菜单「工作流」→ 「新建工作流」→ 命名为「listing_translate_optimize」。
在画布中拖入一个「开始节点」→ 双击编辑 → 添加4个输入字段:【content】(文本,必填,原始中文Listing)、【target_langs】(文本,逗号分隔,如“en,fr,de,es,ja,ko”)、【brand_name】(文本,可选,用于术语干预)、【product_type】(文本,如“electronics”或“cosmetics”,影响语气风格)。
接入高精度翻译模型
从开始节点拖出连线 → 接入一个「大模型节点」→ 重命名为「基础翻译」。
在该节点设置中,选择模型为「HY-MT1.5-7B」(若未显示,请确认工作区已开通混元模型权限)→ 系统提示词写入:
你是一名资深跨境电商本地化专家,专精亚马逊平台各语种Listing撰写。请严格按以下规则处理:1. 将中文内容准确译为{target_langs}所列语言,每种语言单独输出;2. 自动补全技术隐含信息(如“IPX7防水”→“可承受1米水深浸泡30分钟”);3. 保留所有HTML标签、价格符号(¥/$/€)、单位(cm/kg/W)及数字格式;4. 将{brand_name}视为专有名词,禁止拆解或意译;5. 若{product_type}为cosmetics,语气需强调安全性与成分认证;若为electronics,突出参数与兼容性。只输出翻译结果,不加解释。
注意:此处【target_langs】必须用英文缩写且逗号无空格,否则模型会误判为单语言并报错。
执行本地化术语干预
方法一:使用内置术语表插件
在「基础翻译」节点后接「术语干预」节点(需提前在知识库上传术语CSV:第一列为中文原词,第二列为各语言对应译法,含en/fr/de三列)→ 启用「强制替换」模式 → 绑定知识库ID。
方法二:纯提示词控制(轻量级场景)
新增一个「大模型节点」→ 命名为「术语校准」→ 输入接上一节点输出 → 系统提示词写:“对照以下术语表修正译文:{brand_name}→{brand_name}(所有语言均不翻译);‘快充’→‘SuperCharge’(en)、‘Recharge rapide’(fr)、‘Schnellladung’(de);‘赠品’→‘Free gift with purchase’(en)、‘Cadeau gratuit’(fr)。仅返回修正后文本。”
生成符合平台规范的终版Listing
第一步:添加「变量拆解」节点 → 接收上一节点输出 → 设置「按语言拆分为列表」→ 输出字段命名为「lang_outputs」。
第二步:拖入「循环节点」→ 绑定「lang_outputs」→ 循环体内放入一个「大模型节点」→ 命名为「平台适配」。
该节点系统提示词为:“你是亚马逊{当前语言}站点资深运营,正在优化{product_type}类目Listing。请将输入文本重构为标准五点描述+详情页结构:①首行用强动词开头(如‘Experience…’‘Discover…’);②每点以★开头,不超过120字符;③详情页加入场景化短句(如‘Perfect for travel’);④禁用‘best’‘#1’等违规词;⑤货币单位统一为本地符号(如en用$,de用€)。只输出重构后纯文本,不加标题。”
第三步:循环结束后接「变量聚合」节点 → 合并所有语言结果 → 字段名设为「final_listings」。
配置前端界面并发布
切换到「用户界面」标签页 → 拖入一个「容器」→ 设置布局为「纵向」。
在容器内依次放入:
•「文本输入」组件 → 绑定变量「content」;
•「文本」组件 → 写提示文字“目标语言(英文缩写,逗号分隔)”;
•「文本输入」组件 → 绑定变量「target_langs」;
•「按钮」组件 → 标签写“生成多语种Listing” → 点击事件绑定工作流「listing_translate_optimize」;
•「Markdown」组件 → 绑定变量「final_listings」。
点击右上角「发布」→ 选择「Web链接」→ 复制生成的URL,即可直接分享给运营同事使用。











