Lila项目翻译校验工具优化：从全文搜索转向键名搜索

在开源国际象棋平台Lila的持续集成流程中，翻译校验工具trans-lint扮演着重要角色。该工具主要用于验证翻译文件的质量，并在发现问题时生成包含Crowdin平台链接的报错信息，方便维护人员快速定位问题。

传统实现中，trans-lint工具会将被校验字符串的完整文本内容作为参数拼接到Crowdin的搜索URL中。这种方法存在两个明显缺陷：首先，当翻译文本包含特殊字符时可能导致搜索失败；其次，全文搜索可能返回不相关的结果，增加定位难度。

随着Crowdin平台的升级，现在支持通过翻译键名（即字符串的唯一标识符）进行精确搜索。本次优化正是利用这一特性，将搜索方式从全文匹配改为键名精确匹配。技术实现上，只需将Python脚本中的self.name属性（即翻译键名）替代原有全文文本作为搜索参数，并添加search_scope=key和search_strict=1两个URL参数确保搜索严格匹配。

这种改进带来三个显著优势：

1. 可靠性提升：避免特殊字符导致的搜索失败问题
2. 精确性增强：通过键名确保搜索结果唯一准确
3. 效率优化：减少不相关结果的干扰，加快问题定位速度

对于项目维护者而言，这一改动几乎无需额外学习成本，却能显著改善翻译校验流程的效率。这也体现了开源项目持续优化、拥抱平台新特性的发展理念。

值得注意的是，这类工具链的优化虽然看似微小，但对于拥有多语言支持的大型项目来说，能够节省大量维护时间，是保证项目健康发展的关键细节之一。