展开本页目录
开始前准备什么
- Python 3.10或更新版本;脚本只使用标准库
- 有权处理的资料与原始备份;本篇使用虚构业务样本
- 重跑时使用自己的apizt Key;离线复核无需Key
- 下载资料包
- 核对来源和合同
- 小样本调用文本模型
- 检查并人工确认
- 交付与复用
先下载样例,再完成自己的首次调用
示例不含密钥。API 按实际用量计费;下载和点击不代表调用成功。
中文说明、可编辑输入、脚本、原始响应、校验与交付文件;不含Key
本次样本的审校成果,不等于生产系统已导入
先看本篇能交付什么
翻译一个有选择分支的游戏对话,保留角色、节点和next连接,导出可审阅对话图数据。
翻译流畅不代表剧情分支完好;N3是当前对话结束,不要擅自补到N4。
| 交付物 | 用途与边界 |
|---|---|
| export.csv | 实际输出的审核稿,不会自动写入生产系统 |
| run.py + case.json | 修改自己的资料后可重跑;默认离线复核不调用API |
| response.json + receipt.json | 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要 |
- 交付物
- export.csv
- 用途与边界
- 实际输出的审核稿,不会自动写入生产系统
- 交付物
- run.py + case.json
- 用途与边界
- 修改自己的资料后可重跑;默认离线复核不调用API
- 交付物
- response.json + receipt.json
- 用途与边界
- 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要
第一步:固定输入、来源与缺项
先固定N1到N4与next边,翻译只处理text。
虚构业务样本;实际调用 apizt API。不是商店、客户或游戏生产数据。
| id | speaker | text | next |
|---|---|---|---|
| N1 | 守门人 | 通行证呢? | ["N2", "N3"] |
| N2 | 玩家 | 在这里。 | ["N4"] |
| N3 | 玩家 | 我还没找到。 | [] |
| N4 | 守门人 | 进去吧。 | [] |
- id
- N1
- speaker
- 守门人
- text
- 通行证呢?
- next
- ["N2", "N3"]
- id
- N2
- speaker
- 玩家
- text
- 在这里。
- next
- ["N4"]
- id
- N3
- speaker
- 玩家
- text
- 我还没找到。
- next
- []
- id
- N4
- speaker
- 守门人
- text
- 进去吧。
- next
- []
第二步:用 apizt 只跑一次文本任务
运行后程序比较所有next数组和节点ID,检测指向不存在节点的断边。
下载并解压资料包,先执行 python3 run.py 离线核对保存结果。要调用自己的API,复制一份工作目录,按README修改case.json,再执行 --run --new-output ./my-run;新目录不会混入旧响应或旧人工改动。Key只在终端本次进程中使用。
默认使用本篇资料包指定的低成本文本模型,输出上限1536 tokens,45秒超时,不自动重试;若返回401/429或截断,先核对凭据、额度、路由或输出预算,保留失败记录。
本地复核与运行
python3 --version
python3 run.py
# 阅读README并在工作副本中修改case.json后,才运行下一行
python3 run.py --run --new-output ./my-run第三步:核对真实返回与交付结果
这次运行返回 HTTP 200,模型 deepseek-v4.1-flash,响应总量 449 tokens,耗时 7.22 秒。本例合同与格式检查通过,业务解释与外部适用性仍需人工复核。
下载dialogue-graph.json和逐句审校CSV;程序只能核对连接,人物语气仍需叙事设计师审校。
| 记录ID | 角色 | 英文译文 | 后继节点 |
|---|---|---|---|
| N1 | 守门人 | Pass, please. | ["N2", "N3"] |
| N2 | 玩家 | Here it is. | ["N4"] |
| N3 | 玩家 | I haven't found it yet. | [] |
| N4 | 守门人 | Go on in. | [] |
- 记录ID
- N1
- 角色
- 守门人
- 英文译文
- Pass, please.
- 后继节点
- ["N2", "N3"]
- 记录ID
- N2
- 角色
- 玩家
- 英文译文
- Here it is.
- 后继节点
- ["N4"]
- 记录ID
- N3
- 角色
- 玩家
- 英文译文
- I haven't found it yet.
- 后继节点
- []
- 记录ID
- N4
- 角色
- 守门人
- 英文译文
- Go on in.
- 后继节点
- []
第四步:程序检查与人工确认分开
只校验本例合同、编号、指定事实与格式;不证明业务事实在现实世界成立。
脚本实际测试了改坏行ID与伪造来源ID两个负例,均被拒绝。它们证明这两个错误分支能被检测,不代表所有幻觉、格式或业务错误都已覆盖。
- HTTP200且唯一完整stop响应
- 输入/响应SHA-256一致
- 行ID完整且无重复
- 来源编号必须存在
- 指定事实断言核对
- CSV标准解析器往返:行数一致
local-result.json
{
"nodes": 4,
"edges": 3,
"in_game_test": false
}第五步:用自己的小样本验收,再进入业务流程
先把资料换成有权处理的脱敏样本;保留原文件和审核副本,逐项核对来源、条件、未知项与最终输出。
当前页面和结果包没有任何私密Key;不需要登录其他AI平台。配置apizt后先完成一次低成本调用,再判断该任务是否值得复用。
搜索词按具体工作任务组织;本批没有取得这些词的Google或抖音搜索量,不标注虚构热度,也不承诺收录、排名或业务收益。
怎样确认已经完成
- 翻译流畅不代表剧情分支完好;N3是当前对话结束,不要擅自补到N4。
- 未知项没有补成事实
- 原始模型输出与人工审校文件分开保存
- 没有执行线上写入或第三方发布
常见问题
样本和截图是真实的吗?
业务输入是明确标注的虚构样本,API响应、耗时、usage、结果文件与报告截图来自这次实际运行;不是客户生产数据,也不是第三方后台截图。
需要登录其他AI平台吗?
不需要。浏览器任务台直接调用apizt,或用资料包里的Python脚本;API按实际用量计费,默认不自动重试,不跑视频模型。
检查通过后能直接用于生产吗?
翻译流畅不代表剧情分支完好;N3是当前对话结束,不要擅自补到N4。 还要使用真实且有权处理的资料,复核当前平台规则与自己的业务约束。


