Leon-in
680 lines
31 KiB
JSON
680 lines
31 KiB
JSON
{
|
|
"site": {
|
|
"name": "DAL Code",
|
|
"brand": "DAL Code by DeepAILab",
|
|
"tagline": "AI-Guided Intent-to-Code Platform",
|
|
"description": "让模糊需求先被 AI 问清楚，再把它变成代码、测试、文档和可审核的工程结果。"
|
|
},
|
|
"nav": {
|
|
"home": "首页",
|
|
"about": "产品定位",
|
|
"blog": "洞察",
|
|
"contact": "联系",
|
|
"explore": "Explore",
|
|
"toggleMenu": "Toggle menu",
|
|
"applyTrial": "联系我们",
|
|
"groups": {
|
|
"product": "产品",
|
|
"content": "内容"
|
|
},
|
|
"groupLinks": {
|
|
"home": "首页",
|
|
"whyDalCode": "为什么是 DAL Code",
|
|
"applyTrial": "联系我们",
|
|
"insights": "产品洞察",
|
|
"buildingRoles": "建设中的角色"
|
|
}
|
|
},
|
|
"footer": {
|
|
"applyTrial": "联系我们",
|
|
"learnPositioning": "了解产品定位",
|
|
"copyright": "Copyright © 2026 DAL Code by DeepAILab. 官网基于现有 Next.js 骨架持续演进。",
|
|
"groups": {
|
|
"product": "产品",
|
|
"resources": "资源"
|
|
},
|
|
"groupLinks": {
|
|
"home": "首页",
|
|
"positioning": "定位与能力",
|
|
"contactTeam": "联系团队",
|
|
"articles": "产品文章",
|
|
"roleDirections": "角色方向",
|
|
"roadmap": "路线图"
|
|
}
|
|
},
|
|
"metadata": {
|
|
"about": {
|
|
"title": "产品定位",
|
|
"description": "了解 DAL Code 的产品隐喻、核心能力、目标用户和平台方向。",
|
|
"ogTitle": "为什么是 DAL Code"
|
|
},
|
|
"blog": {
|
|
"title": "产品洞察",
|
|
"description": "围绕 Intent-to-Code、Mission Mode、多模型路由和 Skills 平台的产品文章。",
|
|
"ogTitle": "DAL Code 产品洞察"
|
|
},
|
|
"contact": {
|
|
"title": "联系团队",
|
|
"description": "和 DAL Code 团队聊聊产品试用、企业方案、生态合作和建设方向。",
|
|
"ogTitle": "联系 DAL Code"
|
|
},
|
|
"careers": {
|
|
"title": "建设中的角色",
|
|
"description": "DAL Code 当前重点建设方向，面向 Agent Engine、Developer Experience、Routing 与 Intent UX。",
|
|
"ogTitle": "DAL Code 建设中的角色"
|
|
},
|
|
"comingSoon": {
|
|
"title": "建设中 | DAL Code",
|
|
"description": "DAL Code 官网这部分内容还在补齐，路线图和更多产品细节会逐步上线。"
|
|
},
|
|
"teamMember": {
|
|
"notFound": "能力模块未找到"
|
|
},
|
|
"blogPost": {
|
|
"notFound": "文章未找到"
|
|
},
|
|
"career": {
|
|
"notFound": "角色未找到"
|
|
}
|
|
},
|
|
"home": {
|
|
"hero": {
|
|
"subtitle": "DAL Code by DeepAILab",
|
|
"title": "让 AI 先把需求问清楚，再把它变成代码",
|
|
"description": "DAL Code 不是另一个只会接 prompt 的 AI IDE。它把 Intent Capture、Mission Mode、Smart Routing 和可审批的工程执行组合成一条完整工作流。",
|
|
"cta": "理解产品定位",
|
|
"aboutSubtitle": "Why DAL Code",
|
|
"aboutText": "传统 AI 编程工具默认用户已经知道怎么提技术需求，所以产品重点落在补全、改代码和聊天上。DAL Code 把核心交互改成另一件事：让 AI 主动采访用户，把模糊业务目标变成结构化工程任务。然后再通过 Agent、Skills、多模型路由和上下文压缩，把代码、测试、文档和审批一起交付出来。",
|
|
"intentToBuild": "Intent to build"
|
|
},
|
|
"integrations": {
|
|
"subtitle": "Work Surfaces",
|
|
"title": "一个产品里，接住从需求澄清到工程交付的整条链路",
|
|
"description": "DAL Code 把 Desktop IDE、Web Workspace、Mobile Review、Mission Planner、RAG、Tools、Diff 审批和企业治理放到同一条体验链上。"
|
|
},
|
|
"principles": {
|
|
"subtitle": "Core Principles",
|
|
"title": "DAL Code 最值得被记住的三件事",
|
|
"description": "如果这三件事讲不清楚，DAL Code 就会被误解成另一个模板化 AI IDE。",
|
|
"cta": "继续看产品定位",
|
|
"intentCapture": {
|
|
"title": "Intent Capture",
|
|
"description": "不是等用户写出完美 prompt，而是由 AI 用结构化问题把需求澄清成工程任务。"
|
|
},
|
|
"smartRouting": {
|
|
"title": "Smart Routing",
|
|
"description": "同一个工作流里的不同子任务自动选择最优模型，在质量、速度和成本之间动态平衡。"
|
|
},
|
|
"openCoreTrust": {
|
|
"title": "Open Core Trust",
|
|
"description": "客户端开源、数据路径透明、危险操作可审批，既给个人开发者效率，也给团队可审计性。"
|
|
}
|
|
},
|
|
"cta": {
|
|
"subtitle": "Next Step",
|
|
"title": "把模糊想法交给 DAL Code，先从一次清晰的需求采访开始",
|
|
"description": "这版官网展示的是产品方法论、核心能力和建设方向。下一步最适合的是拉一次产品场景沟通，确认你的团队到底需要 Mission Mode、私有化还是多模型路由。",
|
|
"button": "联系团队"
|
|
},
|
|
"blogPreview": {
|
|
"subtitle": "Insights",
|
|
"title": "把产品判断写成文章，而不是散落在对话里",
|
|
"description": "这些内容围绕 DAL Code 的产品隐喻、Agent 执行、多模型路由和 Skills 平台展开。",
|
|
"cta": "查看全部文章"
|
|
},
|
|
"stats": {
|
|
"models": "可智能路由的模型",
|
|
"collaborationModes": "协作模式",
|
|
"contextCompression": "上下文压缩层级",
|
|
"openSource": "客户端开源策略"
|
|
}
|
|
},
|
|
"about": {
|
|
"hero": {
|
|
"subtitle": "Product Positioning",
|
|
"title": "DAL Code 不是另一个 AI Chat，而是一个 Intent-to-Code 平台",
|
|
"description": "我们在做的是一个会先澄清需求、再规划任务、再驱动工具和模型去完成交付的 AI Engineering Workspace，而不是把更多模型名堆在界面上。"
|
|
},
|
|
"mission": {
|
|
"subtitle": "Operating Principles",
|
|
"title": "DAL Code 背后的八个产品原则",
|
|
"description": "从中文表达、权限审批到开源边界，我们更关心产品是否能被真实团队长期采用，而不是只在 Demo 里显得聪明。",
|
|
"cta": "申请试用",
|
|
"values": {
|
|
"transparent": "透明可审计",
|
|
"chineseFirst": "中文优先",
|
|
"multiModel": "多模型务实主义",
|
|
"endToEnd": "端到端自动化",
|
|
"securityDefault": "安全默认开启",
|
|
"enterpriseReady": "企业可落地",
|
|
"qualityFirst": "工程质量优先",
|
|
"reusableKnowledge": "知识可复用"
|
|
}
|
|
},
|
|
"team": {
|
|
"subtitle": "Build Areas",
|
|
"title": "我们正在建设的四个核心能力面",
|
|
"description": "这里不是虚构团队介绍，而是 DAL Code 当前最重要的产品与工程能力切面。每一层都在决定这是不是一个能长期交付结果的 AI IDE。",
|
|
"viewDetails": "查看详情",
|
|
"viewDirections": "查看当前建设方向",
|
|
"storyTitle": "能力故事",
|
|
"backToMap": "返回能力版图"
|
|
},
|
|
"careers": {
|
|
"subtitle": "Who We Build For",
|
|
"title": "DAL Code 目前最优先服务的四类用户",
|
|
"description": "我们不想做一个谁都能说得通、但谁都不真正依赖的 AI IDE，所以官网也直接把核心目标用户讲清楚。",
|
|
"personas": {
|
|
"indieDev": {
|
|
"title": "独立开发者",
|
|
"description": "需要一个真正能接手样板代码、重构和测试的 AI 编程搭档。"
|
|
},
|
|
"teamLead": {
|
|
"title": "团队 Lead",
|
|
"description": "想统一模型策略、控制成本，并让 Agent 输出过程可审查。"
|
|
},
|
|
"nonTechFounder": {
|
|
"title": "非技术创业者",
|
|
"description": "不想学习 prompt engineering，更想让 AI 先把需求问清楚。"
|
|
},
|
|
"enterpriseCto": {
|
|
"title": "企业 CTO",
|
|
"description": "关心私有化部署、SSO、审计日志和与现有知识库的连接能力。"
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"valuesSection": {
|
|
"title": "当前重点建设方向",
|
|
"description": "我们把官网里的“职位”改成能力建设清单，用更真实的方式展示 DAL Code 接下来 12 个月的投入重点。",
|
|
"viewAll": "查看全部方向",
|
|
"overviewTitle": "角色概述",
|
|
"responsibilitiesTitle": "你会负责什么",
|
|
"requirementsTitle": "我们希望你具备",
|
|
"outcomeTitle": "我们期待它带来的结果",
|
|
"backToDirections": "返回建设方向"
|
|
},
|
|
"social": {
|
|
"subtitle": "Stay Connected",
|
|
"title": "继续跟进 DAL Code 的建设进展",
|
|
"cta": "联系团队"
|
|
}
|
|
},
|
|
"blog": {
|
|
"hero": {
|
|
"subtitle": "产品洞察",
|
|
"title": "把 DAL Code 的产品判断、能力边界和建设路径讲清楚",
|
|
"description": "这里不是泛 AI 新闻聚合，而是围绕 Intent-to-Code、Mission Mode、Smart Routing、Skills 与中文开发者工作流持续输出的产品文章。",
|
|
"sideText": "当前首批上线 {count} 篇文章，按产品定位、Agent 与平台能力三个主题组织，方便快速理解 DAL Code 到底解决什么问题。",
|
|
"recommendation": "推荐先读置顶两篇，再继续往下看多模型路由、Open Core 与 Skills 平台的完整逻辑。"
|
|
},
|
|
"cta": {
|
|
"subtitle": "Newsletter",
|
|
"title": "每月一封，跟进 DAL Code 的产品洞察与建设进度",
|
|
"description": "我们会把官网文章、关键产品判断、路线图变化和典型场景拆解整理成简洁摘要。中文优先，英文技术术语保留，不发泛泛行业噪音。",
|
|
"checkItem": "每月 1 封，只发和产品建设直接相关的内容"
|
|
},
|
|
"postsGrid": {
|
|
"title": "全部文章",
|
|
"emptyCategory": "这个分类下的内容还在整理中，先看看其他文章。"
|
|
},
|
|
"categories": {
|
|
"all": "全部",
|
|
"positioning": "产品定位",
|
|
"agent": "Agent",
|
|
"platform": "平台能力"
|
|
},
|
|
"backToAll": "返回全部文章"
|
|
},
|
|
"careers": {
|
|
"page": {
|
|
"subtitle": "Careers",
|
|
"title": "当前重点建设方向",
|
|
"description": "这些不是模板岗位，而是 DAL Code 未来 12 个月最值得投入的产品与工程能力面。"
|
|
},
|
|
"detail": {
|
|
"overviewTitle": "角色概述",
|
|
"responsibilitiesTitle": "你会负责什么",
|
|
"requirementsTitle": "我们希望你具备",
|
|
"outcomeTitle": "我们期待它带来的结果",
|
|
"backToDirections": "返回建设方向"
|
|
}
|
|
},
|
|
"contact": {
|
|
"hero": {
|
|
"subtitle": "Contact",
|
|
"title": "和 DAL Code 团队聊聊你的真实场景",
|
|
"description": "无论你想申请试用、评估企业方案，还是讨论 Skills / 插件生态，都建议先把团队背景、代码栈、交付约束和预期目标告诉我们，后续沟通会更高效。"
|
|
},
|
|
"formSection": {
|
|
"subtitle": "沟通入口",
|
|
"title": "选择一个更适合你的沟通起点",
|
|
"description": "如果你能提前说明团队规模、技术栈、希望自动化的环节和安全约束，我们会更容易判断 DAL Code 适合从哪里切入。",
|
|
"cards": {
|
|
"trial": {
|
|
"title": "产品试用 / Demo",
|
|
"description": "适合还在判断 DAL Code 是否匹配当前研发流程的团队，建议先从一个真实任务场景开始聊。",
|
|
"linkText": "提交试用需求"
|
|
},
|
|
"enterprise": {
|
|
"title": "企业方案 / 安全合规",
|
|
"description": "适合已经明确关注私有化、审批流、权限治理、采购流程和团队协作边界的负责人。",
|
|
"linkText": "说明企业约束"
|
|
},
|
|
"ecosystem": {
|
|
"title": "生态合作 / Skills 共建",
|
|
"description": "适合希望围绕插件、模板、知识工作流和开发者社区共同建设产品生态的伙伴。",
|
|
"linkText": "访问 DeepAILab"
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"channels": {
|
|
"productConsulting": {
|
|
"title": "产品咨询",
|
|
"value": "申请产品演示与试用方向沟通",
|
|
"description": "适合想了解 DAL Code 产品定位、路线图和早期试用机会的团队。"
|
|
},
|
|
"enterprise": {
|
|
"title": "企业方案",
|
|
"value": "私有化部署 / 团队采购 / 安全合规",
|
|
"description": "适合关注多模型路由、私有部署和审批流的技术负责人。"
|
|
},
|
|
"ecosystem": {
|
|
"title": "生态合作",
|
|
"value": "Skills / 插件 / 社区共建",
|
|
"description": "适合希望围绕 DAL Code 一起构建工作流、模板和生态能力的伙伴。"
|
|
}
|
|
},
|
|
"heroChannels": {
|
|
"demo": {
|
|
"headline": "申请产品演示"
|
|
},
|
|
"enterprise": {
|
|
"headline": "私有化与采购"
|
|
}
|
|
},
|
|
"faq": {
|
|
"subtitle": "FAQ",
|
|
"title": "常见问题",
|
|
"description": "如果下面几条还不够覆盖你的情况，直接提交表单会更高效。",
|
|
"submitRequest": "提交需求",
|
|
"questions": {
|
|
"vsCursor": {
|
|
"question": "DAL Code 和 Cursor / Codex 的核心区别是什么？",
|
|
"answer": "DAL Code 的重点不是让用户写更好的 prompt，而是让 AI 先把需求问清楚，再把任务拆解、执行和交付。"
|
|
},
|
|
"routingStability": {
|
|
"question": "多模型路由会影响团队的稳定性吗？",
|
|
"answer": "不会。模型选择由统一策略控制，任务类型、成本预算和延迟阈值都会被显式纳入路由决策。"
|
|
},
|
|
"enterprisePrivate": {
|
|
"question": "你们支持企业私有化和审计吗？",
|
|
"answer": "这是产品路线里的重点方向。官网当前版本展示的是目标能力，实际合作可以先从约束清晰的场景开始落地。"
|
|
},
|
|
"whatAreSkills": {
|
|
"question": "DAL Code 的 Skills 是什么？",
|
|
"answer": "Skills 不是 prompt 模板，而是把经验封装成可复用的引导式工作流，让 AI 能主动采访、验证和执行。"
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"form": {
|
|
"contact": {
|
|
"placeholders": {
|
|
"firstName": "名字",
|
|
"lastName": "姓氏",
|
|
"email": "工作邮箱",
|
|
"country": "所在国家 / 地区",
|
|
"phone": "微信 / 电话",
|
|
"company": "公司 / 项目名称",
|
|
"companySize": "团队规模",
|
|
"message": "介绍你的团队、当前流程、想解决的问题，以及希望 DAL Code 帮你完成什么。"
|
|
},
|
|
"companySizeOptions": {
|
|
"placeholder": "团队规模",
|
|
"1-10": "1-10 人",
|
|
"11-50": "11-50 人",
|
|
"51-200": "51-200 人",
|
|
"200+": "200 人以上"
|
|
},
|
|
"validation": {
|
|
"firstName": "请填写名字",
|
|
"lastName": "请填写姓氏",
|
|
"email": "请输入有效的邮箱地址",
|
|
"country": "请填写所在国家或地区",
|
|
"phone": "请填写联系方式",
|
|
"company": "请填写公司或项目名称",
|
|
"companySize": "请选择团队规模",
|
|
"message": "请至少写 10 个字符说明你的需求"
|
|
},
|
|
"submit": "提交需求",
|
|
"submitting": "提交中...",
|
|
"success": {
|
|
"title": "已收到你的信息，我们会尽快联系你",
|
|
"description": "如果你在消息里写了团队规模、代码栈和交付约束，后续沟通会更快进入正题。"
|
|
},
|
|
"errors": {
|
|
"validation": "请先完整填写必填项，并确认邮箱格式正确。",
|
|
"generic": "提交失败，请稍后重试。"
|
|
}
|
|
},
|
|
"newsletter": {
|
|
"placeholder": "输入邮箱，接收 DAL Code 月度洞察",
|
|
"submit": "订阅",
|
|
"submitting": "提交中...",
|
|
"success": "已订阅 DAL Code 月度洞察。",
|
|
"error": "订阅失败，请稍后重试。",
|
|
"validation": "请输入有效的邮箱地址"
|
|
}
|
|
},
|
|
"comingSoon": {
|
|
"subtitle": "Roadmap",
|
|
"title": "这部分内容还在持续建设中",
|
|
"description1": "DAL Code 官网首版先把产品定位、核心能力和当前建设方向讲清楚，路线图与更多细节会分批补齐。",
|
|
"description2": "如果你想继续了解产品进展，建议先查看产品洞察，或直接联系团队沟通试用与企业方案。",
|
|
"ctaBlog": "查看产品洞察",
|
|
"ctaContact": "联系 DAL Code 团队"
|
|
},
|
|
"notFound": {
|
|
"subtitle": "404",
|
|
"title": "这个页面现在不在 DAL Code 官网上",
|
|
"description": "它可能在模板改造过程中被移除、改名，或者链接已经更新。你可以先回到首页，或继续查看产品定位与产品文章。",
|
|
"ctaHome": "返回首页",
|
|
"ctaAbout": "查看产品定位"
|
|
},
|
|
"theme": {
|
|
"switchToLight": "Switch to light mode",
|
|
"switchToDark": "Switch to dark mode",
|
|
"toggle": "Toggle theme"
|
|
},
|
|
"blogPosts": {
|
|
"whyDalCode": {
|
|
"title": "为什么 DAL Code 不是另一个 AI IDE，而是 Intent-to-Code Platform",
|
|
"excerpt": "从“用户先写 prompt”转向“AI 先把需求问清楚”，这是 DAL Code 和传统 AI IDE 的分水岭。",
|
|
"sections": {
|
|
"intentGap": {
|
|
"title": "意图鸿沟才是真问题",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"大多数 AI 编程工具默认用户已经知道该怎么表达技术需求，于是产品体验围绕 prompt、diff 和代码修改展开。",
|
|
"DAL Code 从一开始就把问题重新定义为意图捕获：当用户只知道业务目标时，AI 应该主动发问、缩小模糊空间，再进入工程执行。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"taskMindset": {
|
|
"title": "从编辑器思维转向任务思维",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"传统 IDE 的核心工作单元是文件和函数，DAL Code 的核心工作单元是带上下文、约束和验收标准的任务。",
|
|
"这也是为什么 DAL Code 不止输出代码，还要输出测试、文档、执行步骤和审批节点。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"whyWebsite": {
|
|
"title": "官网为什么先强调这个",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"如果官网只讲 Agent、多模型和插件，用户会自然把它理解成另一个 Cursor。",
|
|
"把产品隐喻讲清楚，后面的 Mission Mode、Skills 和多模型路由才有一致的解释框架。"
|
|
]
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"missionMode": {
|
|
"title": "Mission Mode 背后到底在做什么",
|
|
"excerpt": "Mission Mode 不是一次长对话，而是一次可分解、可追踪、可审批的工程执行流程。",
|
|
"sections": {
|
|
"taskNotOneLine": {
|
|
"title": "任务不是一句话结束的",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"用户输入一个目标后，DAL Code 先匹配适合的 Skill，再通过 intake questions 把目标变成结构化需求。",
|
|
"只有需求足够清晰，任务拆解、工具编排和最终审批才不会失真。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"notBlackBox": {
|
|
"title": "自主执行不等于黑盒",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"Mission Mode 会把计划、上下文压缩、工具调用和权限请求拆到可追踪的步骤上。",
|
|
"这和纯云端黑盒 Agent 的差别很大：用户既能中途干预，也能在结果阶段看到真实的工程边界。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"whyForTeam": {
|
|
"title": "为什么它适合团队",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"团队要的不是单次惊艳，而是可解释的长期协作能力。",
|
|
"Mission Mode 的价值在于把“AI 做了什么、为什么这样做、需要谁审批”都保留下来。"
|
|
]
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"smartRouting": {
|
|
"title": "多模型智能路由不是模型切换器，而是产品能力",
|
|
"excerpt": "同一条工作流里，补全、代码审查、网页抓取和长任务规划不该强行使用同一个模型。",
|
|
"sections": {
|
|
"notDecoration": {
|
|
"title": "路由不是装饰层",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"如果模型选择还要靠用户手动下拉，产品就没有真正把复杂性接过去。",
|
|
"DAL Code 把任务类型、上下文长度、成本预算和延迟阈值都变成路由输入，而不是让用户自己猜。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"teamConsistency": {
|
|
"title": "团队收益来自一致性",
|
|
"paragraphs": [
|
|
"真正有价值的不是“能选 20+ 模型”，而是“同一套策略能在团队内稳定复用”。",
|
|
"这样才能把模型成本、成功率和审批路径统一管理起来。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"chinaOpportunity": {
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"title": "这也是中国市场机会",
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"paragraphs": [
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|
"很多国际产品要么模型单一，要么对中文开发者工作流支持不足。",
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|
"DAL Code 的差异化之一，就是把本地化、路由和工程交付作为同一个产品问题来解。"
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]
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}
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|
}
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|
},
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"skills": {
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"title": "Skills 为什么不是 prompt 模板，而是经验封装",
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"excerpt": "DAL Code 想沉淀的不是单次对话，而是可复用、可组合、可交易的工作流资产。",
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"sections": {
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|
"templateLimit": {
|
|
"title": "prompt 模板解决不了交付一致性",
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|
"paragraphs": [
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|
"模板只能复用一段话，却无法复用提问顺序、默认值、验证规则和工具执行顺序。",
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|
"Skills 的意义在于把这些隐性经验显式化，变成可安装的产品单元。"
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]
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|
},
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"moat": {
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|
"title": "技能系统为什么能形成护城河",
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"paragraphs": [
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|
"每次 Skill 被使用，DAL Code 都在积累哪类问题最有效、哪类执行顺序最稳定。",
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|
"这是一种真正会越用越强的数据飞轮，而不是单纯堆更多提示词。"
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|
]
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|
},
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"websiteMeaning": {
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"title": "对官网的含义",
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"paragraphs": [
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"官网不能只把 Skills 写成一个点状功能。",
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|
"它应该被用户理解为 DAL Code 从工具走向平台的关键桥梁。"
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|
]
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|
}
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|
}
|
|
},
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"openCore": {
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|
"title": "AI 编程产品为什么需要 Open Core 的信任结构",
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"excerpt": "在涉及代码、终端、权限和企业知识库的场景里，透明度不是加分项，而是进入门槛。",
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|
"sections": {
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|
"notFullyClosed": {
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"title": "为什么不是全闭源",
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"paragraphs": [
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|
"当 AI 需要读代码、改文件、跑命令时，用户天然会关心它到底看到了什么、能做什么。",
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|
"客户端开源把最敏感的交互层暴露给用户审视，这是建立信任的最短路径。"
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|
]
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|
},
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"notFullyOpen": {
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"title": "为什么也不是全部开源",
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"paragraphs": [
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|
"DAL Code 的差异化很大一部分来自 Agent 引擎、上下文压缩、路由和知识层的长期工程积累。",
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|
"Open Core 允许公开信任边界，同时保留真正难复制的智能层能力。"
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|
]
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|
},
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"commercialization": {
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"title": "这会影响商业化吗",
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"paragraphs": [
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"不会，反而更清晰。个人开发者先因为透明和易用进入产品，企业客户再因为私有化和治理能力付费。",
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|
"这也是产品文案里必须同时出现开源信任和企业方案的原因。"
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|
]
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|
}
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|
}
|
|
},
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"chineseFirst": {
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"title": "做一个中文开发者优先的 AI Engineering Workspace",
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|
"excerpt": "中文优先不是把界面翻译成中文，而是把提问方式、文档语境和社区支持一起本地化。",
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|
"sections": {
|
|
"notUiOnly": {
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"title": "为什么这不是 UI 层问题",
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|
"paragraphs": [
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|
"很多国际产品只有英文信息架构，中文用户即使看懂了界面，也很难把真实需求表达精确。",
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|
"DAL Code 的本地化重点在于问答路径、默认示例、文档引用和协作语气都服务于中文工作流。"
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|
]
|
|
},
|
|
"localizationVsProfessional": {
|
|
"title": "本地化和专业度不冲突",
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"paragraphs": [
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"中文优先不意味着弱化技术深度，而是把专业能力交付给更多原本不擅长写 prompt 的用户。",
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|
"这也是 DAL Code 想覆盖独立开发者、团队 Lead 和非技术创业者的基础。"
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|
]
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|
},
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"websiteRequirement": {
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"title": "对官网的直接要求",
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"paragraphs": [
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"官网首版就应该说中文，但保留关键技术术语，让用户一眼知道产品是为谁设计的。",
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|
"产品站的语气和结构，本身就是定位的一部分。"
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|
]
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|
}
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|
}
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|
}
|
|
},
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"careersData": {
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"agentRuntime": {
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|
"title": "Agent Runtime Engineer",
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|
"department": "Agent Engine",
|
|
"location": "Remote / Shanghai",
|
|
"type": "优先建设方向",
|
|
"description": "负责 DAL Code 的任务执行、工具编排、权限流和长任务稳定性，让 Agent 从“能跑”走向“可托付”。",
|
|
"responsibilities": [
|
|
"推进 query loop、tool orchestration、权限审批与恢复机制的稳定性",
|
|
"把复杂任务拆成可观测、可回滚、可验证的执行单元",
|
|
"和产品设计一起定义 Mission Mode 的用户可见行为"
|
|
],
|
|
"requirements": [
|
|
"熟悉 TypeScript 后端、异步流程控制和任务状态机",
|
|
"对 Agent 失败模式、上下文管理和安全边界有工程判断",
|
|
"能把抽象能力落成稳定的产品行为，而不是 demo"
|
|
],
|
|
"outcome": "让 DAL Code 的 Agent 能在真实项目里长期可靠地工作。"
|
|
},
|
|
"desktopIde": {
|
|
"title": "Desktop IDE Engineer",
|
|
"department": "Developer Experience",
|
|
"location": "Remote / Shanghai",
|
|
"type": "优先建设方向",
|
|
"description": "负责 Electron + VS Code Fork 的体验收口，把 Agent 能力带进真正可日常使用的 IDE 工作流。",
|
|
"responsibilities": [
|
|
"完善 Composer、Diff 审批、Terminal、搜索和设置体系",
|
|
"把私有 Agent 能力和开源客户端边界处理清楚",
|
|
"持续提升性能、稳定性和与上游 VS Code 的对齐策略"
|
|
],
|
|
"requirements": [
|
|
"熟悉 Electron、React、VS Code 扩展或 IDE 产品工程",
|
|
"愿意处理复杂状态、性能和边界兼容问题",
|
|
"对开发者工具的细节质量有较高要求"
|
|
],
|
|
"outcome": "让 DAL Code 不只会自动写代码，也值得被开发者长期打开。"
|
|
},
|
|
"multiModelRouting": {
|
|
"title": "Multi-Model Routing Engineer",
|
|
"department": "Platform Intelligence",
|
|
"location": "Remote",
|
|
"type": "优先建设方向",
|
|
"description": "负责多模型能力矩阵、路由策略与降级机制，把 DeepAILab 的模型平台能力真正产品化。",
|
|
"responsibilities": [
|
|
"设计任务分类与模型能力评分体系",
|
|
"构建路由策略、超时降级和成本控制逻辑",
|
|
"用真实任务反馈持续优化成功率与稳定性"
|
|
],
|
|
"requirements": [
|
|
"熟悉 LLM 产品、评测体系或推理服务工程",
|
|
"理解延迟、成本、质量三者之间的权衡",
|
|
"能用数据而不是感觉做路由决策"
|
|
],
|
|
"outcome": "让 DAL Code 在不同任务里始终选到更合适的模型。"
|
|
},
|
|
"aiProductDesigner": {
|
|
"title": "AI Product Designer",
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|
"department": "Intent UX",
|
|
"location": "Remote / Shanghai",
|
|
"type": "优先建设方向",
|
|
"description": "负责 DAL Code 的意图捕获体验，把复杂 AI 能力转成清晰、可信、中文开发者友好的交互流程。",
|
|
"responsibilities": [
|
|
"设计 intake questions、Mission Mode 和审批流的界面结构",
|
|
"把产品定位、品牌语气和协作流程统一成一套体验语言",
|
|
"和工程一起把视觉、动效与真实能力对应起来"
|
|
],
|
|
"requirements": [
|
|
"有复杂工具产品、开发者产品或 AI 产品设计经验",
|
|
"能同时理解用户研究、信息架构和工程实现约束",
|
|
"对中文产品表达和交互质感敏感"
|
|
],
|
|
"outcome": "让 DAL Code 在复杂能力之上依然保持低门槛与高信任。"
|
|
}
|
|
},
|
|
"teamData": {
|
|
"intentCapture": {
|
|
"name": "Intent Capture",
|
|
"role": "把模糊目标变成可执行需求",
|
|
"bio": "DAL Code 的第一能力不是写代码，而是先用结构化问题把需求问清楚。",
|
|
"story": [
|
|
"Intent Capture 负责接住用户最初那句不完整的话，把产品目标、约束和成功标准变成工程语言。",
|
|
"它决定了 DAL Code 是否真的能服务非技术用户，也决定了后续 Agent 执行会不会偏离意图。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"agentRuntime": {
|
|
"name": "Agent Runtime",
|
|
"role": "让计划、工具和审批跑得稳定",
|
|
"bio": "从 query loop 到 tool orchestration，这一层决定了 DAL Code 的自主执行是否值得信任。",
|
|
"story": [
|
|
"Agent Runtime 处理任务拆解、上下文压缩、工具执行和权限流，让 Mission Mode 不只是一个长对话。",
|
|
"它的重点不是更激进，而是更可控：每一步都要能解释、验证和回滚。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"smartRouting": {
|
|
"name": "Smart Routing",
|
|
"role": "在质量、速度和成本之间动态选模",
|
|
"bio": "DAL Code 的多模型优势只有在产品层真正落地，才会变成用户感知得到的体验差异。",
|
|
"story": [
|
|
"Smart Routing 不是把模型列表摆给用户看，而是让产品在不同任务阶段自动选更合适的模型。",
|
|
"对团队来说，这意味着成本、延迟和质量可以被统一治理，而不是靠个人经验调参。"
|
|
]
|
|
},
|
|
"openCoreDx": {
|
|
"name": "Open Core DX",
|
|
"role": "兼顾开源信任与企业治理",
|
|
"bio": "客户端开源、智能层持续演进、企业边界清晰，这一块决定了 DAL Code 是否能走向长期平台。",
|
|
"story": [
|
|
"Open Core DX 关注的不是单点功能，而是产品信任结构：哪些能力公开，哪些能力需要审计，哪些能力适合企业部署。",
|
|
"它也是 DAL Code 从个人工具走向团队平台时最关键的一层产品设计。"
|
|
]
|
|
}
|
|
},
|
|
"common": {
|
|
"readMore": "查看详情",
|
|
"back": "返回",
|
|
"submit": "提交",
|
|
"cancel": "取消",
|
|
"close": "关闭",
|
|
"loading": "加载中...",
|
|
"socialLinks": {
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|
"deepailab": "DeepAILab",
|
|
"github": "GitHub",
|
|
"blog": "Blog",
|
|
"contact": "Contact"
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|