视频翻译

海外创作者真正的痛点，不是“我能不能翻译视频”，而是“翻完以后能不能直接拿去用”。如果语音时长不匹配、口型对不上、整体效果机械，那这个功能再先进，也只是一个 demo。

当时产品已经具备部分语音能力，但链路割裂、体验不稳定，导致功能流失高、可感知价值弱，用户很难把它当成一个稳定创作工具。

我参与规划并拆解了整条能力链：STT、LLM 翻译、TTS 合成、Lip-sync。重点不是把技术名词堆满，而是把“翻得出来”变成“可用、可导出、可付费”。

在产品方案上，我把“翻译正确”“时长匹配”“口型自然”当成三个必须同时成立的条件，而不是分别优化。

我做的关键判断之一，是优先解决音画错位这个最明显、最影响付费决策的问题。于是我设计了时长约束 Prompt、翻译校验和动态语速调整，把模型输出拉回产品可用区间。

第二个判断，是不和算法团队在所有极端场景上死磕，而是按用户核心场景分层，先保障主流场景达到可上线标准，再用专项评测集持续优化小语种、侧脸、复杂光线等长尾问题。

这个项目最难的地方在于，技术链路长，且每个环节都可能放大误差。翻译语义、音频节奏和口型同步之间存在天然冲突，任何一个环节出问题，用户感知都会非常直接。

同时，算法团队希望深度打磨全部极端场景，但业务有明确版本窗口期。我的工作很大一部分，其实是在技术理想和上线节奏之间做取舍。

这个功能最终不只是“做出来了”，而是成为用户会持续使用、也愿意为之付费的核心功能。它也让我更确定一件事：AI 产品经理的价值，不是堆能力，而是把复杂链路转换成用户真正感知到的体验改进。