動手前第一步：用AI看懂授權，避免法律風險
在 GitHub 上挖寶，看到好用的工具，真的會很興奮。但看到滿滿的英文介面就頭大，心想：「有 AI，翻譯一下應該不難吧？」先等等，別太衝動。在我們動手進行 GitHub工具中文化 之前，第一件最重要的事，是搞清楚它的「授權許可」。
雖然程式碼都公開在那，但亂改一通，搞不好會讓自己惹上麻煩。所以，動手前，我一定會先檢查授權。
常見開源授權有哪些？MIT、Apache 2.0、GPL v3 白話解析
通常在 GitHub 專案頁面往下滑，README 檔案旁邊會有個「License」分頁。點進去看，常見的就那幾種，我用白話跟你說：
- MIT 授權：最佛心的那種。你可以隨便改、轉發，甚至拿去賣錢，只要在你的版本裡註明一下原作者是誰就好。
- Apache 2.0 授權：跟 MIT 差不多自由，一樣可以改、可以商用。但規定你要附上完整的授權條款，並說明你改了哪些地方。
- BSD 授權 (3-Clause)：也跟 MIT 很像，重點是不能拿原作者或機構的名字，來幫你的修改版背書或打廣告。
- GPL v3 授權：你可以改，但有個條件：你改完之後的專案，也必須用同樣的 GPL v3 授權開源出去，不能變成你自己的私有財產。
看不懂授權條款？直接截圖問AI最快
如果找不到 License 檔案，或是打開看到密密麻麻的法律條文，頭都昏了，怎麼辦？
我現在都用最懶也最快的方法：直接把授權條款截圖，丟給 AI，然後問：「這段話是什麼意思？這個專案我可以拿來修改，甚至做成中文版嗎？」AI 會直接幫我總結重點，省下超多時間。有了 AI，修改變簡單了，但搞懂規則，才不會把自己送進坑裡。
AI程式碼安全檢查：你的API Key與資料安全嗎？
現在新工具冒出來的速度超快，尤其 AI 出現後，很多工具都需要我們自己填入 API Key。這就像是把家裡鑰匙交出去，如果工具不懷好意，我的 API Key 被盜用，那錢包可能就要大失血了。更糟的是，個人資料如果流向不安全的第三方，後果不堪設想。
所以，在正式使用或修改前，我會多做一步：進行 AI程式碼安全檢查。
如何用AI檢查程式碼，揪出潛在的資料外洩風險
這一步其實很簡單。我會把整個工具的程式碼打包，直接丟給 AI，然後像跟朋友聊天一樣問它：「嘿，幫我檢查一下，這段程式碼會不會把我的 API Key 或資料，偷偷傳到作者以外的第三方伺服器？」
AI 會像個盡責的警衛，幫我巡邏一遍程式碼，告訴我資料的流向。這樣一來，我才能安心地把自己的 Key 填進去。
AI翻譯程式碼實戰：打造你的專屬中文版工具
確認完授權和安全性，終於可以來做正事了！有了 AI，語言真的不再是障礙。接下來，我會分享兩種我常用的 AI翻譯程式碼 方法，這份也算是我的 修改開源專案教學 心得。
方法一：直接讓AI修改原始碼，無腦翻譯整個介面
這是最直覺的方法。我會把所有程式碼檔案都丟給 AI，然後下指令：「幫我找出所有使用者介面上的英文字串，把它們全部翻譯成繁體中文，然後直接寫回原始檔案裡。」
AI 就會開始工作，找出那些寫在程式碼裡的 “Settings”、”Submit”、”Error” 等字詞，把它們換成「設定」、「提交」、「錯誤」。這樣一來，我就能得到一個純中文版的工具了，超級無腦。
方法二：修改現有多語系檔，實現更方便的語言切換
有些比較講究的專案，本身就支援多國語言。你會在專案裡找到類似 `locales` 或 `i18n` 的資料夾，裡面放了 `en.json`、`ja.json` 這種語言檔。
遇到這種情況就更簡單了！我只要把 `en.json` (英文語言檔) 複製一份，改成 `zh-TW.json`，然後把這個新檔案丟給 AI，跟它說：「幫我把這個檔案裡的所有英文翻譯成繁體中文。」AI 改完後，我只要在工具的設定裡切換語言，就能看到親切的中文介面了。
Gemini CLI處理大型檔案：AI搞不定的大專案怎辦？
雖然 AI 的記憶力（上下文長度）一直在進步，但有時候遇到超大的專案，單一檔案就大到不行，AI 可能會直接卡住，讀不進去也寫不回來。我用 Gemini 的命令列工具（CLI）時就遇過，它會一直顯示加載中，像當機一樣。
這時候，別急著放棄。通常不是 AI 真的處理不了，只是它在「打開檔案」這個動作上卡關了。我們可以換個方式跟它合作。
人機協作：複製關鍵程式碼，引導AI理解專案架構
如果 AI 打不開檔案，我就自己動手。我會直接打開那個大檔案，把裡面的程式碼全選、複製，然後貼到對話框裡給 AI。特別是像 Gemini 這種支援百萬級上下文的 AI，這樣貼給它通常都能順利讀取。
如果整個專案的檔案實在太多太複雜，AI 搞不清楚整體架構，我會問它：「你需要看哪些部分的程式碼才能幫我翻譯？」它會給我一些關鍵字或檔名，我再去找對應的程式碼區塊貼給它。或者，直接把專案的檔案結構截圖給它看，最簡單有效的方法，就是把 README 檔案丟給它，那通常是最好的專案說明書。
終極解法：讓AI寫Python工具，自動化取代文字
還有一種更進階的狀況：要改的檔案很大，而且裡面要翻譯的詞句散落在各處，多達成千上百個。AI 沒辦法一次改完存檔，自己一個個手動貼回去又怕眼花改錯。
這時候，我的懶人終極解法就是：叫 AI 自己寫個工具來解決問題！我會跟它說：「請你寫一個 Python 工具，讀取這個大檔案，然後把裡面的 A 字串換成 B 字串、C 字串換成 D 字串…」AI 會生出一個小程式，我只要執行它，就能精準又快速地完成所有替換工作。處理完，記得叫 AI 把這個工具砍掉，保持乾淨。
馬上動手，打造你的第一個中文版GitHub工具
從檢查授權、確認安全，到實際動手翻譯，甚至是處理棘手的大檔案，你會發現，有了 AI 當你的神隊友，把 GitHub 上的工具變成自己順手的中文版，一點都不難。現在，你已經掌握了所有關鍵技巧，快去找一個你感興趣的專案，跟著這份指南，打造出你的第一個客製化中文工具吧！
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Q&A 修改開源專案教學常見問題
我該用哪個AI模型？GPT-4、Gemini CLI還是Claude？
我的首選是 Gemini CLI處理大型檔案，因為它能一次讀取整個資料夾，處理多個檔案很方便。但如果你不習慣命令列工具，用大家熟悉的 ChatGPT (GPT-4) 或 Gemini 網頁版也完全沒問題。差別只在於，如果專案檔案太多，你可能需要手動一個個上傳，或者把 AI 修改好的程式碼自己貼回檔案裡，多花一點手動的功夫而已。
檔案太多或太大，AI讀取失敗怎麼辦？
別擔心，這很常見。你可以試試這幾招：
- 手動餵食：自己打開檔案，把裡面的程式碼複製貼上給 AI。
- 提供地圖：把專案的檔案結構截圖給 AI 看，或是直接把 README 檔案內容貼給它，讓它先了解專案全貌。
- 讓 AI 造工具：如果只是要大量取代文字，就請 AI 寫一個 Python 小工具來自動化處理，省時又不容易出錯。
