没写一行代码,做了一个能上线的 PDF 翻译 SaaS

我必须先把最反常识的事写在开头——

我是一个正经写了 10 年代码的程序员，花了零散几天时间，从数据库 schema、Celery worker、PyMuPDF 排版逻辑、微信支付 v3 签名回调，到 OpenAPI 文档站、SEO 着陆页、备案页脚——全部由 AI 代笔，我自己一行都没写。

并且这个产品，已经上线、已经在收钱。

你可能觉得离谱：程序员不写代码，那干嘛去了？

这件事我想认真聊聊。不是爽文，不是”AI 要替代程序员了”的狼来了——是想给你看一种程序员主动让位之后会发生什么。

这篇文章我会拆给你看：

我为什么作为程序员，选择”不写代码”

「译档」是个什么东西，技术上怎么搭的

我作为 Tech Lead，被 AI 摩擦后保留下来的几个判断

这个项目的局限，以及我对”AI 写代码”的真实感受

一、为什么我决定不写代码

先说我为什么主动不写。

很久以前我自己手撸过一个类似的小项目。从pip install到docker-compose up到第一次跑通 OCR，整整两周。中间有 60% 的时间在写”业务其实根本不需要”的代码——过度抽象的 repository、留作扩展但永远不会被调用的接口、为”未来可能”加的中间层。

写完之后我意识到一个问题：我花两周写的代码，AI 大概 30 分钟能给我一个更好的版本。我这两周里创造的价值——和被消耗的耐心——是不成比例的。

所以这一次，我给自己定了一个规则：

AI 写代码。我做 Tech Lead。

具体来说：

✅ 我负责定方向、选型、定边界、review diff、挑刺、跑测试

❌ 我不亲自敲实现代码，连print都不手写

✅ 失败就 commit revert，重新让 AI 写

❌ 不容忍”差不多就行”，出问题我让它修到干净为止

这不是”懒”，这是把有限的注意力花在 ROI 最高的环节——架构、边界、和产品决策。

二、我没写代码，我做了什么？

澄清一下”零代码”不是”零参与”。事实上我做的事情比写代码还累。

1. 我做技术选型

不是”挑个数据库”这么简单。是定整套生产级约束：

后端：FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery

前端：Vite + React + TypeScript

核心引擎：现成的 PDF 翻译 CLI（PyMuPDF + Playwright Chromium 渲染），作为独立进程被 worker 调度，不让翻译逻辑污染 API 服务

支付：微信支付 v3 Native 扫码（不是 mock）

存储：StorageService抽象，本地文件系统起步，URI scheme 已经为 S3 切换留好接口

任务状态机：uploaded → inspecting → awaiting_confirmation → estimated → queued → running → succeeded | failed | canceled | pending_payment

这些都是一行一行我拍板的。AI 提建议，我说 OK 还是 No。

2. 我做架构边界

最容易出 bug 的不是”怎么实现”，是”哪里不该实现”。我列的 v1 不做清单：

❌ OCR（扫描版 v1 不接）

❌ 支付宝 / 小程序支付（先把微信跑通）

❌ 团队共享额度（数据库预留organization_id，下一版做）

❌ 退款 / 发票

❌ “逐像素复刻”原文版式（保留结构线索就够了）

✅ 失败必须退还冻结积分（不能坑用户）

✅ 任务状态必须可追溯（不能把异常包装成成功）

我比 AI 更清楚”不做”比”做”重要。让 AI 写代码，它什么都愿意帮你加；只有人才知道什么时候该砍。

3. 我做 Code Review——而且是这个项目里最高频的工作

AI 写完一个模块，我做的事情只有：

code review 调整找出问题

根据上面review的结果制定一个优化计划

review 实施计划

开始实施

我的工作流变成了对AI说：

提交，并push到仓库

创建MR请求

创建tags

循环下来，我比 AI 更像是在做它的 Tech Lead。

4. 我做产品决策

这个脱离不开代码：

用户的真实痛点是”翻译过但还要复核一遍”，所以左原文 / 右译文同步翻页是硬需求

商业上不能”惊喜扣费”，所以冻结 → 结算 → 退款三段式必须可追溯

API 是核心场景之一，所以 OpenAPI 文档必须从代码生成，不能手写一份就放着过期

这些决策比代码重要 10 倍。AI 写得再快，做错一个边界判断就全部返工。

三、「译档」到底能做什么？

直接上图 👇

打开主页，是这样的：

顶部导航：译档 logo、产品介绍、定价、安全说明、登录、开始翻译

主视觉：上传 PDF → 预估积分 → 确认下单 → 拿到译文 PDF 的流程示意图

核心功能 1：上传 → 预估 → 确认

这是我觉得最体贴的一个设计——先告诉你多少钱，再让你点确认。

上传 PDF 后，平台先解析：多少页、能不能抽取文本、有没有加密

估算输入 token 和输出 token

折算成积分，展示在你的余额旁边

你点了”确认下单”，才冻结积分、开跑任务

整个过程没有任何”惊喜扣费”。

核心功能 2：保留版式输出

这是 PDF 翻译的真正分水岭。

很多翻译工具的输出是这样的：标题、段落、表格全糊在一起，没有页码、没有结构线索，看起来就像把 Word 排版扔进了搅拌机。

「译档」的输出：

尽量保留段落位置和顺序

表格保留结构线索

页码、页眉页脚尽量维持

不是逐像素复刻，但看起来像一份被翻译过的正经 PDF

技术实现上用的是 PyMuPDF 解析 + Playwright Chromium 渲染，模式叫preserve-layout。我把它抽成独立 CLI 子进程，worker 用subprocess调度——这样翻译逻辑的 Python 版本、依赖、运行环境都不污染 API 服务。SRE 友好的边界。

核心功能 3：原文 / 译文左右对照

这是我作为”翻译输出复核者”最依赖的一个功能。

左侧原文 PDF，右侧译文 PDF

翻页同步、缩放同步

你可以盯着对照检查：”这段翻译对不对？””这个术语准不准？””这一页是不是漏了一句？”

做合同翻译、金融研报翻译的同学应该秒懂这个功能的价值。

核心功能 4：按 token 结算，失败退款

这一段是商业逻辑层面的设计，但用户能直接感受到。

下单时冻结积分 = 预估积分

任务跑完，按 LLM 返回的实际input_tokens + output_tokens结算

实际消耗 < 预估：差额退回

实际消耗 > 预估：v1 不追加扣费（平台吸收差额，避免用户被”超额罚款”）

任务失败：冻结积分原路退回，状态可追溯

你的积分流水，每一笔都看得见。

技术实现上，所有积分变更走BillingService的账本流水，幂等键task:{id}:settle、task:{id}:refund——并发重试也不会算错。

核心功能 5：对外开放 API

如果你不想走网页，也可以直接 API 调：

创建 API Key

查询余额、查询用量

上传 PDF、创建翻译任务

查询状态、下载 artifact

OpenAPI YAML 直接生成文档站，对开发者友好到不需要再问 PM 一句话。API 设计层面我特意做了一件事：每次翻译任务返回一个idempotency_key，并发提交同一个任务不会双扣积分。

四、几个我承认的局限

我说它”能上线”，但没说它”什么都能”：

扫描版 PDF 不支持——v1 没有 OCR 引擎，扫描件会返回 OCR_REQUIRED。这一块留给下一版。
复杂版式不能保证逐像素复刻——比如带图层、带特效的报告 PDF。但段落、表格、页码线索会尽量保留。
不接支付宝 / 不接小程序支付——先把微信跑稳，next step。
没有团队共享额度——v1 按个人账户计费。数据库预留了 organization_id，下版做团队功能。
没有退款 / 没有发票——平台级能力没做，先用积分制简化。
CLI 子进程不沙箱化——v1 直接 subprocess.run，长任务超时靠动态计算（CLI_TIMEOUT_PER_PAGE_SECONDS + per-10k-tokens）。生产上要补一层 gVisor / firecracker 沙箱，这是 v2 的事。

这些局限不是”没时间做”，是”先把第一版边界划清楚”。

五、我的真实感受

最后说点务虚的。

我过去手写代码的时候，每次 review 别人的 PR 都觉得累——业务方提的需求模糊、代码风格不一致、命名飘忽、边界 case 漏一半。这一次作为”AI 的 Tech Lead”，我 review 的其实是AI 的 PR。体感上反而更顺：

不会跟我争论命名风格

不会漏掉类型注解

不会”差不多就行”

我说改就改到干净为止

但我也明显感受到 AI 的几个弱点：

它不知道”不该做什么”——你不说”不做 X”，它就给你加 X。要靠人划清边界。
它会引入隐式依赖——明明是两个无关的模块，它悄悄加了 import 链，破坏了解耦。
它不会主动补测试——你不说要 test，它就只给 happy path。
它的代码 80% 正确、20% 微妙错——这是最耗时的，需要你真的有 review 能力才抓得出来。

换句话说：AI 替代的是”打字员”，不是”工程师”。工程师值钱的部分——定边界、看 diff、抓微妙 bug、做产品权衡——目前 AI 还差得远。

以前我手撸两周的事，现在 30 分钟。这件事 2022 年前还是天方夜谭，2026 年已经变成日常。

如果你也是一个程序员，正在犹豫要不要试试这条路——

我的建议是：别等。先把最烦的一个模块丢给 AI，自己只 review 不写。

你会发现，最累的其实不是 review，而是忍住不自己动手。

写在最后

「译档」是一个小工具，日常作用不大，但需要的时候又很迫切。

它目前已经上线，可以正常使用，注册送体验积分。

如果你想：

🧪 体验产品：主页有入口

📚 看 API 文档：文档站已开放

💬 给我反馈：评论区留言

我会认真看每一条反馈，并且——还是让 AI 帮我改。

毕竟，我都说了，我是一行代码都没写的。

平台：译档（YiDoc）｜https://translate.qkfintech.cn/r/R7A60326B