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內部工具
內部工具

內部各處 AI 工具

大數據部2

平台處大數據分析與應用部做的共用能力

大數據部試玩中
翻譯 API(AI 翻譯平台)

大數據部做的翻譯 API,服務國際事務部的在地化工作。翻譯品質、辭典、模型與翻譯平台網頁版同一套。整篇原文直接送進來,伺服器自己切塊並串上下文翻完再接回去,換行與空行原樣還原。也能翻 xlsx/docx/pptx/csv 檔。

測試請洽 Snoza/Joe
翻譯 API(AI 翻譯平台)

怎麼開始

  1. 點卡片標題開 GitLab repo,裡面有完整規格與可以直接跑的範例
  2. 先跑 README 裡的 ping(不需金鑰)確認端點通不通
  3. 跟 Snoza 或 Joe 要一把金鑰,提供:窗口 email、用途、每日預估字數
  4. 跑 examples/quickstart.py(或 quickstart.js)驗證整條路通了

repo 是 private 的。打不開代表你還沒有 ai-seeds 群組的權限,不是網址錯了——找 Snoza 或 Joe 開通。

三個一定會踩的坑

  1. 金鑰放 JSON body 裡,不是放 header。平台讀不到自訂 HTTP header,所以沒有 Authorization: Bearer
  2. HTTP 狀態碼永遠是 200。要看 body 裡的 success 欄位判斷成敗,把 status == 200 當成功一定會踩雷
  3. client timeout 至少設 300 秒。預設的 30 秒是最常見的「打不通」原因

耗時實測(2026-08-31,韓→繁中):4890 字約 45 秒,11501 字約 88 秒。最大的固定成本是載入產品辭典(約 14 秒),每個請求只載一次。這三點寫在這裡是因為它們會在你讀完 repo 之前就先擋住你。

完整規格、錯誤碼、四種 action 的用法與可執行範例都在 repo 裡。金鑰請洽 Snoza 或 Joe。目前是試玩階段,端點與金鑰可能調整。

大數據部試玩中
輿情查詢 MCP

把爬蟲收進 BigQuery 的社群輿情資料包成 MCP server,讓你在 Claude Code、Gemini CLI 這類 AI 工具裡直接用自然語言問。目前涵蓋 10 個平台來源:Twitch 聊天、Discord、Facebook、巴哈、YouTube 留言。

接線請洽 Snoza/Joe
輿情查詢 MCP

四個 tool 各做什麼

  1. search_mentions:關鍵字搜尋某平台的內容,例如「查巴哈最近有沒有人抱怨掉線」
  2. activity_summary:某平台在時間窗內的逐日筆數,看量和趨勢
  3. recent_topics:時間窗內最新 N 筆內容,供人工判讀近期在聊什麼
  4. add_scrape_source:要新增一個爬取來源時,它會幫你對引擎 repo 開 MR

前三個是唯讀的。第四個會開 MR,不會直接改東西,仍要有人審。

怎麼接

# Claude Code(stdio)
claude mcp add ms-sentiment -- <python 路徑> <server.py 路徑>

# 實際路徑與唯讀帳號請洽 Snoza/Joe,這支不是公開 repo

上面的指令形狀取自 claude mcp add --help(2026-08-31 實查)。Gemini CLI 也支援 MCP,但指令不同、我們還沒實測過,要用的話請一併找 Snoza/Joe。MCP 是開放標準,VS Code、Cursor 同樣接得上,協定一致、設定各家不同。

三個會擋你的限制

  1. 查詢一定要有時間窗。沒帶時間條件會直接被拒絕,不會送出查詢
  2. 預設查最近 7 天,最長 30 天。這是成本紅線,不是效能設定
  3. 每日 200 次查詢上限,達到就拒絕

這些限制是刻意的:BigQuery 按掃描量計費,一句沒有時間條件的查詢可以掃過好幾年的資料。

資料來源是 platform-monitors 的爬蟲管線,主庫 pl-prod、備援 qaaisys。目前是 spike 階段,涵蓋的平台與 tool 都還會增加。接線與唯讀帳號請洽 Snoza/Joe。