1. 技术术语支持

基础术语：能较好处理常见编程术语（如"function"→"函数"，"loop"→"循环"）。

框架/库名称：可能保留英文（如"React"、"TensorFlow"通常不翻译）。

专业缩写：对"API"、"SQL"等缩写识别准确，但上下文依赖强。

2. 代码与注释处理

代码保留：能识别代码块（如`print("Hello")`），但偶尔会误翻变量名。

注释翻译：支持行内注释（`// 用户输入` → `// User input`），但多行注释可能格式错乱。

3. 文档结构适应性

Markdown/HTML：能处理简单标记（如标题、列表），但复杂表格或嵌套结构可能错位。

命令行/日志：对`git push`等命令翻译较准确，但参数解释可能生硬。

4. 上下文理解

短句/标题：翻译速度快，但缺乏项目上下文时可能歧义（如"port"→"端口"或"港口"）。

长段落：对技术文档的逻辑连贯性保持一般，需人工校对。

5. 对比竞品

DeepL：术语更精准，支持文档格式更好，但价格高。

Google翻译：免费版相似，但对中文混合内容处理稍弱。

专业工具（如Poedit）：更适合本地化项目，但学习成本高。

6. 使用建议

适用场景：快速理解英文文档、翻译简单技术博客。

优化技巧：

- 拆分长句，分段落翻译。

- 对关键术语添加手动术语表。

- 代码块用`` ` ``包裹避免误翻。

不适用场景：需要高精度翻译的API文档、学术论文。

总结

适合程序员应急使用，但重要项目建议结合术语库+人工校对。可尝试其"领域翻译"（如IT选项）提升准确性，复杂项目推荐付费版或专业本地化工具。