§ 00 · yuki Yuki 的多國朋友群
Yuki 27 歲，台北人，UI 設計師。她的 LINE 上有：
- 日本室友 Kenji，住東京但常來台北。傳訊息混日文 + 簡單中文。
- 韓國交換生群（4 人），首爾 ↔ 台北、語言混韓中英。
- 泰國客戶（自由案），曼谷、用泰文 + 英文。
- 大學同學群，全中文。
前三個群每次來訊息，Yuki 都會本能想：「我要切到 Google Translate？還是 ChatGPT？還是試著用英文？」 每天 20–30 則跨語訊息 = 每天 30 分鐘的切 App + 翻譯。
§ 01 · why not site-translation 為什麼工地版本不適合朋友群
Yuki 看了 site-translation — 但它是工地用的，預設一個群只翻一對語言。 Yuki 的群組是「朋友隨意聊天，今天聊日文、明天聊韓文、後天他們講英文」 — 需要的不是「鎖定一對」，是「每則訊息自動偵測當下用什麼語」。
所以我們把這個情境分出來，做成 auto-translate。 它跟 site-translation 共享底層翻譯模型，但設計重點不同。
§ 02 · auto-detect 自動偵測語言 — 朋友群的核心
auto-translate 的邏輯：
- 群組 / 1:1 chat 裡有訊息進來。
- bot 偵測訊息的來源語言（不需要你設）。
- 如果訊息不是中文 → bot 在同一帖回中文翻譯。
- 如果訊息是中文 + 群組裡有非中文使用者 → bot 翻成那位的語言。
- 所有翻譯都附原文，避免訊息被重新詮釋。
Yuki 不用按按鈕、不用切 App、不用先告訴 bot「對方是哪一語」。 整個流程是 invisible — 訊息進來、譯文出來、繼續對話。
§ 03 · languages 12+ 語言對 — 覆蓋亞洲商務 / 個人溝通
language pair auto-detect。auto-translate v1 覆蓋的語言對：
- 中 ↔ 日 / 韓 / 泰 / 越 / 印尼 / 英 / 馬來 / 西班牙
- 中 → 任意（單向，給 Yuki 用中文回 → 翻成對方語）
- 偵測能力：12+ 語言（包括少見的菲律賓塔加洛、德文、法文，但翻譯品質這幾組弱）
這個清單覆蓋亞洲商務 + 個人朋友圈 95% 的場景。 歐洲語覆蓋有限 — 那個情境用 DeepL 仍然更準。
§ 04 · tone 保留敬語、保留口語、保留 emoji
朋友群的翻譯有個工地翻譯沒有的需求：保留語氣。 工地需要清晰；朋友群需要傳達原本的情緒。
- 敬語級別—日韓的敬語有 3–5 階。bot 偵測來源敬語級，翻譯時保留對應的中文語氣（「請您」vs「你」）。
- 口語表現—「マジで？」不會翻成生硬的「真的嗎」，會翻成「真的假的？」
- emoji 保留—原訊息的 emoji 不會被拿掉。情感標記是訊息的一部分。
- 俚語、流行語—當代用語（如「엄청」、「めっちゃ」、「sus」）會被翻成中文當代對應的「超」、「超級」、「怪怪的」。
這些細節讓朋友群的對話讀起來不像在跟翻譯機講話 — 而是「他講的話被傳達了，包括他的個性」。
§ 05 · use cases 三個典型情境
情境 1 · 室友在日本 / 你在台灣
Kenji 從東京傳「今天買到了想要的相機 📷 超開心！」 bot 偵測日文、回中文。Yuki 回中文「恭喜！是 X100V 嗎？」 bot 偵測中文 + 群裡有日本人、回日文。 兩邊都看得懂、都看到原文與譯文。
情境 2 · 韓國交換生群
韓國同學打卡發「오늘 점심 비빔밥」（今天午餐拌飯），bot 翻中文。 其他韓國同學回韓文討論，bot 持續翻中。Yuki 用中文加入對話，bot 翻成韓文回到群組。 整個對話看起來是 4 人多語平行的，但每個人都看得懂。
情境 3 · 泰國客戶 1:1
客戶傳泰文需求 → bot 翻中文 → Yuki 用中文回 → bot 翻泰文 → 客戶看到。 專業詞彙（design / brief / mockup）保留英文不翻。 整個專案 1:1 對話順暢，不用切 App、不用拼英文。