首先要明确产品定位，是偏向教育、艺术展现还是社交传播，定位决定技术优先级。若以教育为主，就需要高质量的中英双语对照、注释和发音；若以艺术传播为主，界面交互、视听效果和社交分享更重要。技术边界通常体现在语言处理、内容管理、渲染表现和性能优化四大块。

语言处理涉及分词、词性标注、古汉语断句与意译策略；内容管理包括诗词库、版本控制、译文与注释的编辑发布流程；渲染表现关乎页面布局、排版美感、动态交互与多媒体支持；性能优化则包含缓存策略、离线能力与小程序包体积控制。很多开发者担心自然语言处理门槛高，其实对于中小型项目可以采用已有的NLP服务与翻译引擎做基础处理，再通过人工校对和规则补充来提升质量，这样既能控制成本，又能保证体验。

前端开发主要依赖微信/支付宝/字节等小程序平台提供的框架能力，重点在于兼顾诗词排版的韵律感与响应式适配；后端则需支撑检索、用户管理、数据统计和内容分发。综合来看，技术要求不算天花板式地高，但需要跨领域的知识沉淀和对细节的苛求。接下来详述核心技术模块和实现思路，帮助你判断是否适合亲自开发或外包实施。

双语处理建议组合使用自动翻译、规则化模板和人工润色的混合流程：自动翻译快速生成初稿，规则化处理解决古汉语特有问题，人工润色保证意境与可读性。前端排版方面，诗词需要特殊的行间距、断行规则和古风字体支持，可以通过自定义组件实现可切换的“原文模式”“注释模式”“学习模式”，并提供夜间、古籍纸张等皮肤。

语音部分可接入TTS服务实现中英朗读，若需要更高质量可以采用定制化的语音模型或配音演员录制重点作品，支持跟读打分则为教育场景加分。检索与推荐则依赖词向量或语义搜索，基础可以用全文检索引擎加上标签过滤，高级可引入语义相似度和用户画像实现个性化推荐。

性能与部署方面，合理使用CDN、缓存与离线数据包可以显著提升启动速度与阅读流畅度，小程序体积控制需要把字体和多媒体素材拆分按需加载。安全和合规不容忽视，尤其是用户数据与版权问题，内容来源需要明确授权，用户数据应做脱敏与加密存储。关于开发团队构成，一个小规模可行团队包括产品、前端、后端、NLP工程师和内容编辑，若预算有限可把NLP和TTS外包或使用云服务。

时间上，从需求到上线，若功能集中、内容量适中，MVP通常在两到三个月内可见成效，后续根据用户反馈持续迭代。总结来说，开发双语诗词小程序并非必须掌握顶级科研技术，而是要通过合理的技术选型、流程设计和内容把控，把自动化能力与人工智慧结合，才能产出既有技术含量又有文化温度的产品。