三種語言混亂的那一天
某個星期一上午，打開Google試算表時，差點嚇得我跳起來。Hamsters機器人寄出的電郵草稿中，英文買家那邊寫著「It's really cool」這樣隨意的表現，中文買家那邊卻用像敬語一樣的語調翻譯「本公司正在申請批准」，風格完全不一致。
Puppies機器人呢？正在撰寫韓文回信時，突然開始加入表情符號。這可是正式的商務郵件啊。怎麼了？
原因在於「提示詞」
檢查後發現問題很簡單。我給Claude Code的指示文本並未針對各語言分別設定語氣。沒有明確說「英文要隨意」、「中文要正式」、「韓文要親切」，機器人就自作聰明地隨意搭配風格。
最好笑的是，有些本該用中文寫的郵件裡還留著韓文句子。自動翻譯啟動了，但翻譯對象混亂了。
**發現1**: 多語言自動化中，語言選擇沒有語氣設定重要。
一行正規表達式的整頓
決定重新編排機器人發出的郵件邏輯。設定條件判斷每封郵件使用哪種語言，以及該語言是否套用了正確的語氣。
在Windows裝置的主Claude Code環境中加入簡單的正規表達式。
語言偵測：在郵件開頭自動插入 [EN]、[ZH]、[KO] 標籤
語氣檢查：確認各語言對應的關鍵詞(正式、隨意、親切)是否出現
錯誤警報：如不匹配，標記為「Language Tone Mismatch」
這樣修改後有什麼改變？機器人在寄出郵件前多了一個自我驗證步驟。英文開頭就全程英文語氣，中文則使用敬語表現，韓文按情況調整。
**發現2**: 多語言自動化的80%錯誤發生在語言切換的時刻。
團隊學到的課題
這次事件後，我們的夢幻團隊(Hamsters和Puppies)訂下了規則。
• **語言記憶分離**：即使同一個機器人，也分別管理不同的語言鏈
• **新增測試階段**：郵件寄出前，生成機器人先做初審
• **回饋循環**：買家發現「奇怪的表達」就立即修改提示詞
最驚人的是，修正後回應率明顯提升。建立了信任感吧，因為機器人寄出的郵件更一致、更得體了。
現在機器人還是偶爾出錯，但每次我們都邊笑邊重寫提示詞。這就是自動化的樂趣。