在最後結語部分，稍微記錄這次在翻譯時的一點心得感想，內容可分為以下幾點：
簡單記述這次在翻譯文章時的流程，步驟大致如下：
關於文章篩選，除了是挑自己感興趣且討論度高的主題以外，也會盡量挑選文章字數在 3 千字左右，感覺翻譯起來比較不會有負擔，但凡事總是有例外，還是有幾篇字數突破到 5 千字以上，卻又無法輕易割捨⋯⋯
在正式開賽前，庫存約有十篇翻譯，到第十天左右進度也很有餘裕，因此天真地以為肯定能夠提早完成，舒舒服服迎接完賽。
隨著時間進行到中期，開始進入到偏技術性的文章，就不能單純仰賴翻譯工具進行翻譯，而是時常需要 Google 或查看 Wiki 等確保用字，以避免自創新詞的情況發生。甚至途中還發生點小插曲，雖然已經完成整篇翻譯，自己卻覺得主題有點太淺，結果乾脆當作練習，另外再找篇新的文章。
結果可想而知，到了後期，進度急速被壓縮，幾乎變成一兩天內就要完成一篇翻譯。也因此，真的還是需要提前把文章準備好，才不會整天被死線追著跑Orz
最後挑選主題，依照類別如下所示，這系列文章也已經整理到個人部落格：
其實選文結果跟自己原本預想差蠻多的，因為一開始的想法，是希望能夠程式與非程式各佔一半，程式語言的部分，理想是能夠介紹到四五種語言。
但現實是骨感的，想要能夠在一篇文章中清楚介紹一門程式語言，其實不是件容易的事。如果想要深入探討，這類型文章通常篇幅較長；如果篇幅較短，又可能會是比較粗淺的入門介紹。也因此，最後還是選擇非技術語言類別的文章居多。
平時在做筆記的時候，也會像這樣搭配 Notion 與 HackMD 來管理文章。以前的我，其實是忠實的 HackMD 粉，但自從瞭解到 Notion 強大的資料管理功能，漸漸轉變成雙棲用戶。之所以仍無法捨棄 HackMD，是因為作為 Markdown 檔案編輯器，使用體驗還是很棒，但對於分類管理就不是強項，這點就靠 Notion 來進行互補。
總結兩者的優缺點如下：
現在的翻譯工具，已經比起過去充滿「機翻味」的 Google 翻譯成熟許多，尤其是在初次見識到 ChatGPT 的翻譯功能，更是令人嘆為觀止。
一如寫程式能夠直接問 ChatGPT，翻譯也能夠輕易達成。雖然遇到較複雜的情境，或是文法斷句較不規則的情況，還是很容易出現奇怪的結果，甚至翻譯出完全相反的語意。因此，想要完全取代人力可能還為之過早，但不可置否，若能夠妥善使用這些工具，將能夠大幅提升工作效率。或許機器能夠達到 80% 的要求，剩下更細微的部分，就需要由人力去進行優化。
除了 ChatGPT，主要還使用以下幾種翻譯工具：
使用畫面如下所示，選取區塊旁的兩個 icon 分別是 DeepL 和 Mate：
然而，以上這些翻譯工具，即使輸入提示文字「請翻譯成繁體中文」或下一些「限制語句」，偶爾還是會冒出對岸用語或簡體中文。
舉出部分例子作為對照，如下表所示，這點在翻譯時需特別注意：
| 台灣用語 | 對岸用語 |
|---|---|
| 程式 | 程序 |
| 程式碼 | 代碼 |
| 程式語言 | 編程語言 |
| 影片 | 視頻 |
| 資訊 | 信息 |
| 資料庫 | 數據庫 |
| 軟體 | 軟件 |
| 文章 | 帖子 |
| 網際網路 | 互聯網 |
除了文章編輯管理工具，以及輔助翻譯工具以外，也會搭配以下方式：
接下來，雖然跟主題比較無關，但這次藉由鐵人賽的機會，第一次使用 iThome 平台發文，在過程中對文章編輯器有些感想：
<img src="https://sample.png" width=“300”>
[TOC]（Table Of Contents） 這類能夠建立目錄的語法雖然在編輯器頁面中，就有顯示「不支援部分 HTML 內容」的標語，並舉出可使用的 Markdown 常用語法，但還是感覺使用上稍微不方便就是：
轉職成為前端工程師以來，終於輪到自己參賽，從閱讀者的角色轉變為創作者，感覺還是很不可思議。
先前也有在文章中提到，原本自己是想要以 AWS 為主題參賽的。起因是，一直在思考今年能不能有什麼突破，從年中就有計畫要考取 AWS 證照，卻遲遲沒辦法有可見的進度，甚至陷入一段小小低潮。
雖然是題外話，原本其實有過想去日本留學的夢想，甚至還在今年申請到別科資格，雖然後來因為職涯考量還是放棄了。仔細想了想，其實自己已經具備基礎的日文能力，畢竟打從一開始，就是以「興趣」驅動學習日文這件事，那麼何不以這為切入點，試試看能不能借此點燃學習程式的熱情呢？於是就開啟了這次鐵人賽的旅程。
最後，儘管說是創作，但翻譯本身仍舊是建立在他人的「成果」上，透過這次大量閱讀技術文章，除了瞭解與技術、軟硬實力與學習相關的知識內容，同時也瞭解文章架構，以及敘事方式。期許明年或是未來的自己，能夠真正「創作」文章進行技術分享。
感謝您的閱讀，如果發現文章內容有誤或有什麼建議，歡迎留言告訴我，我們有緣再相見！
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