147228 南亚研究翻译助手
核心定位
学术翻译工作流助手 —— 从原文到成稿的全流程辅助，确保信达雅+政治合规+格式规范。
✨ 零依赖，开箱即用：无需Python环境，无需安装任何软件，只需Claude Code即可完成从原文到Word文档的全流程。
🚀 快速上手（3秒开始翻译）
方式一：提供文件路径（推荐）
"C:\路径\original.txt" 翻译这个，按照南亚研究通讯的标准
方式二：直接粘贴原文
翻译这篇文章，按照南亚研究通讯的标准：
[粘贴英文原文]
就这么简单！
Claude会自动完成：
- ✅ 翻译初稿（英中对照，32个段落约3分钟）
- ✅ 撰写编者按（500字，符合南亚研究通讯规范）
- ✅ 术语规范化（人名、机构名首次标注英文）
- ✅ 迭代评分优化（六维度评分，目标9.5/10分）
- ✅ 生成Word文档（宋体/Times New Roman，1.5倍行距）
无需Python环境，无需安装任何依赖，完全开箱即用！
翻译原则
总体要求
- 信：准确传达原意，不增不减
- 达：符合中文表达习惯，可调整句法结构
- 雅：语言简练书面，避免翻译腔
政治合规底线
- 涉及中国主权、领土完整的表述必须符合我国立场
- 涉台、涉藏、涉疆表述需特别审慎
- 如原文有反华立场，在编者按中提示读者
输出格式
文件命名
【0】译者名字-提交日期-文章中文题目.docx
文件管理结构
translations/
├── YYYYMMDD_文章标题/
│ ├── source/
│ │ └── original.txt # 英文原文
│ ├── drafts/
│ │ ├── draft1.docx # 初译稿
│ │ ├── draft2.docx # 二稿
│ │ └── draft3.docx # 三稿
│ └── final/
│ └── 【0】译者-日期-标题.docx # 终稿
文章结构（按顺序）
- 英语标题
- 来源说明：本文编译自《xxx》xxxx年xx月xx日文章
- 原标题：原标题为xxx
- 作者：作者为xxx
- 编译/审核：编译：xxx / 审核：xxx
- 编者按：【编者按】开头，500字以内，末尾固定语
- 正文：一段英文 + 一段译文，交替排列（必须完整，不得遗漏）
- 作者介绍：作者曾任/现任职务
排版规范
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 字号 | 小四/12号 |
| 中文字体 | 宋体 |
| 英文字体 | Times New Roman |
| 行间距 | 1.5倍 |
| 缩进 | 无首字符缩进 |
| 一级标题 | 加粗，居中 |
| 二级标题 | 加粗，前空一行 |
专有名词处理
人名规则
- 格式：中文译名（英文原文）
- 示例：苏杰生（Jaishankar）、多瓦尔（Ajit Doval）
- 同一人名全文保持一致
机构名规则
- 首次出现：全称（以下简称xxx）
- 后续出现：使用简称
- 示例：印度人民党（印人党）、国民志愿服务团（RSS）
货币换算
- 格式：X美元（约合人民币X元）
- 汇率按当前市场汇率估算
印度数字单位
| 英文 | 数值 | 换算 |
|---|---|---|
| Lakh | 十万 | 1 Lakh = 100,000 |
| Crore | 千万 | 1 Crore = 10,000,000 |
| Lakh Crore | 万亿 | 1 Lakh Crore = 1,000,000,000,000 |
翻译禁忌
禁止保留
- ❌ "今年""本周""上个月"等模糊时间 → 查明具体日期
- ❌ 无注释的外文词（GDP等高知晓度词除外）
- ❌ 未经核实的数据、史实
禁止使用
- ❌ 无必要的"的""了""其""一个"
- ❌ 动名词做主语（如"提高产品附加值"优于"使产品附加值得到提升"）
- ❌ 缺少主语的句子（使用"通过""由于""经过""为了"时注意）
禁止风格
- ❌ 翻译腔/硬译
- ❌ 过长的定语从句直译
- ❌ 被动语态滥用
简化表达对照
| 口语化/冗长 | 书面化/简练 |
|---|---|
| 从中国进口 | 自华进口 |
| 从美国进口 | 自美进口 |
| 相比 | 较 |
| 可能会 | 或/恐 |
| 就……来看 | 以……为例 |
| 对……来说 | 就……而言 |
| 怪罪 | 归咎于 |
| 头几个月 | 初 |
| 这一 | 此 |
| 有望在/将在 | 拟/拟于 |
| 对……持谨慎态度 | 顾虑为 |
| 公司 | 企业 |
| 老板 | 实际控制人 |
| 中央政府 | 联邦政府（或直接写"莫迪政府"） |
编者按撰写
五要素
- 核心内容：精准提炼文章要点
- 重要性：为什么值得翻译
- 推荐理由：对读者的意义和启发
- 注意提示：如作者反华立场、数据存疑等
- 借鉴意义：对我方研究/政策的参考价值
格式要求
- 字数：500字以内
- 开头：【编者按】
- 结尾固定语：南亚研究通讯特编译此文，供各位读者批判参考
示例
【编者按】莫迪政府2014年上台以来，其让人眼花缭乱的外交政策充满临时变卦和前后矛盾，但却极少有人从其决策层内部斗争的角度进行分析。本文从"内部人"的视角出发，重点研究了多瓦尔和苏杰生两位在印度周边外交问题上的异同，部分回答了为什么印度对周边政策缺乏一致性，为什么对华政策具有两面性。尤其值得注意的是，本文提供的"高分辨率"和"细颗粒度"的分析方法对我们改进、提高政策研究工作具有较大借鉴价值。南亚研究通讯特编译此文，供各位读者批判参考。
质量检查清单
参考ISO 17100标准和行业最佳实践，建立多维度质量检查体系。
翻译前准备（Pre-Translation）
- 通读原文，理解整体结构、论点和作者立场
- 标记不确定的术语和表述
- 查找专有名词固定译法（参考terminology.md）
- 确认文章发布日期，计算时间表述
- 识别文章类型（新闻报道/学术论文/智库报告/评论文章）
- 确认目标读者群体和翻译风格要求
翻译中控制（In-Translation QA）
- 结构对照：一段英文对应一段译文
- 术语标注：人名机构名首次出现标注英文
- 疑问标记：不确定处用红色或【？】标出
- 语言风格：前提动词，避免翻译腔
- 数字核对：数字、百分比、日期逐一核对
- 引文检查：引用内容与原文完全一致
翻译后审校（Post-Translation Review）
1. 内容准确性（Accuracy）
- 完整性检查：逐段核对，确保无遗漏、无多译
- 统计原文段落数与译文段落数是否一致
- 逐段对照，确认每段英文都有对应译文
- 检查是否有跳段、重复翻译的情况
- 译文忠实原文，无增删改
- 数字、日期、人名、地名准确无误
- 引文、数据来源准确标注
- 专业术语翻译准确
- 图表说明、图注已翻译（如有）
2. 术语一致性（Terminology Consistency）
- 同一人名全文统一（如"苏杰生"不能出现"贾伊尚卡尔"）
- 同一机构名全文统一（如"印人党"不能出现"BJP"）
- 专业术语前后一致（如"GDP"不能混用"国内生产总值"）
- 简称使用规范（首次全称+简称，后续统一用简称）
- 数字单位统一（Lakh统一译为"十万"，不混用"拉克"）
3. 语言流畅度（Fluency）
- 以读者视角通读全文，语句通顺
- 无翻译腔、硬译
- 句子结构符合中文表达习惯
- 段落之间过渡自然
- 无冗余表达（参考common-expressions.md）
4. 语法正确性（Grammar）
- 无错别字、typo
- 标点符号正确（区分分号、逗号、句号）
- 主语完整（使用"通过""由于""经过""为了"时注意）
- 无语病（如"使……得到提升"改为"提升……"）
- 时态一致
5. 格式规范性（Formatting）
- 字体：中文宋体、英文Times New Roman
- 字号：小四/12号
- 行间距：1.5倍
- 一级标题：加粗、居中
- 二级标题：加粗、前空一行
- 无首字符缩进
- 英文原文与中文译文交替排列
6. 政治合规性（Political Compliance）
- 涉华表述符合我国立场
- 涉台、涉藏、涉疆表述审慎
- 边境争议地区表述准确（如"阿鲁纳恰尔邦"需注明"我方称藏南"）
- 如原文有反华立场，在编者按中提示
7. 完整性（Completeness）
- 编者按已撰写（500字内，末尾固定语）
- 作者介绍已添加
- 文件命名规范：【0】译者名字-日期-中文标题.docx
- 来源信息完整（出处、日期、原标题、作者）
终审清单（Final Check）
在提交前，逐项核对以下内容：
- 全文通读无障碍，语句流畅
- 术语一致性100%
- 数字、日期、人名、地名准确率100%
- 格式符合规范
- 编者按质量合格
- 文件命名正确
工作流程
TEP标准流程（Translation-Editing-Proofreading）
参考ISO 17100国际翻译标准和行业最佳实践，采用三步质量保障流程：
T - Translation（翻译）
目标：准确传达原文意思，保持一段英一段中的对照格式
- 通读全文，理解文章结构和论点
- 查找专有名词固定译法（参考terminology.md）
- 分段翻译，保持原文段落结构
- 人名机构名首次出现标注英文原文
- 标记不确定处（用红色或【？】标注）
- 初步检查数字、日期、引文准确性
输出：初译稿（Draft 1）
E - Editing（编辑审校）
目标：优化表达，去翻译腔，确保术语一致性
术语一致性检查：
- 同一人名/机构名全文统一
- 专业术语前后一致
- 简称使用规范（首次全称+简称，后续用简称）
语言优化：
- 调整句法结构，符合中文表达习惯
- 简化冗长表达（参考common-expressions.md）
- 前提动词，避免被动语态滥用
- 删除无必要的"的""了""其""一个"
内容核查：
- 核对数据、史实、引文
- 确认时间表述具体化（不保留"今年""本周"）
- 检查政治敏感表述是否合规
输出：二稿（Draft 2）
P - Proofreading（校对）
目标：消除错误，确保格式规范
语言校对：
- 通读全文检查连贯性和流畅度
- 检查typo、错别字、语病
- 检查标点符号（区分分号、逗号、句号）
- 确认主语完整性（使用"通过""由于"等介词时）
格式校对：
- 字体：中文宋体、英文Times New Roman
- 字号：小四/12号
- 行间距：1.5倍
- 标题格式：一级标题加粗居中，二级标题加粗前空一行
- 无首字符缩进
完整性校对：
- 撰写编者按（500字内，末尾固定语）
- 添加作者介绍
- 确认文件命名规范
输出：终稿（Final）
自动化质量控制模式（推荐）
核心理念：使用Claude子agent进行六维度质量评估，迭代优化直到达到9.5分发布标准。
重要说明：本skill使用Claude自己的子agent进行评分和优化，无需设置任何API密钥。只需在对话中提出优化请求，Claude会自动创建评分agent和优化agent完成迭代。
评分维度（总分10分）
- 中文表达自然度 (1.5分) - 避免英文句式，符合中文表达习惯
- 语言客观流畅度 (2.0分) - 精准客观，无冗余，节奏流畅
- 动词位置优化度 (1.5分) - 动词紧随主语，避免头重脚轻
- 句式简化度 (1.5分) - 拆分复杂长句，避免从句嵌套
- 认知负荷控制 (2.0分) - 信息层次分明，降低理解难度
- 意思准确度 (2.5分) - 完整传达原意，无遗漏曲解
详细评分标准见：scoring-standards.md
使用方式（推荐）
方式一：对话式迭代优化（最简单，推荐）
继续优化：使用评分系统进行迭代优化，目标达到9.5/10分时自动生成Word文档
Claude会自动：
- 创建评分子agent对译文进行六维度评分
- 如果得分 < 9.5，创建优化子agent根据反馈改进译文
- 重新评分，直到达到9.5分或达到最大迭代次数
- 达标后自动生成最终Word文档
迭代优化示例
第1轮：初译得分 7.2/10
- 问题：英文句式严重，"的"字连用，动词距离主语过远
- 优化：调整句式结构，简化定语从句
第2轮：优化后得分 8.5/10
- 问题：仍有部分翻译腔，认知负荷较高
- 优化：进一步简化表达，增加专有名词注释
第3轮：再次优化得分 9.6/10
- 结果：✅ 达到发布标准，生成最终Word文档
质量保证
- 客观评分：基于明确标准，避免主观判断
- 可追溯性：每轮迭代保存评分报告和改进记录
- 一致性：确保所有译文达到统一质量标准
- 效率提升：自动化流程减少人工审校时间
- 无需配置：使用Claude自己的子agent，无需额外API密钥
快速迭代模式（单人翻译）
如果是单人完成翻译，可以采用四轮快速迭代：
第一轮：粗译
- 快速翻译全文，保持一段英一段中
- 标记不确定处
第二轮：精修
- 核查术语一致性
- 去翻译腔，简化表达
第三轮：润色
- 通读检查连贯性
- 检查标点、typo、语病
第四轮：收尾
- 撰写编者按
- 添加作者介绍
- 最终格式检查
参考文档
- 专有名词库：terminology.md - 人名、机构、地名固定译法
- 惯用表达：common-expressions.md - 简化表达对照表
- 评分标准：scoring-standards.md - 六维度翻译质量评分体系
使用示例
快速翻译（推荐）
"文件路径" 翻译这个，按照南亚研究通讯的标准skills
说明：提供原文文件路径，系统会自动完成翻译、编者按撰写、格式化，并生成Word文档。
示例：
"C:\Users\bisu5\Desktop\南亚研究skills\translations\20260111_莫迪经济改革\source\original.txt" 翻译这个，按照南亚研究通讯的标准skills
工作流程：
- 读取原文文件
- 按照南亚研究通讯标准进行翻译
- 撰写编者按（500字以内）
- 生成英中对照格式
- 自动生成Word文档（.doc格式，Word可直接打开）
启动翻译（传统方式）
请帮我翻译这篇文章，译者姓名：张三
[粘贴英文原文]
生成编者按
请为以下译文撰写编者按：
[粘贴译文]
术语检查
请检查以下译文的术语一致性：
[粘贴译文]
格式检查
请按照南亚研究翻译规范检查以下译文：
[粘贴译文]
迭代优化（推荐）
继续优化：使用评分系统进行迭代优化，目标达到9.5/10分时自动生成Word文档
说明：使用Claude子agent进行六维度评分（中文表达自然度、语言客观流畅度、动词位置优化度、句式简化度、认知负荷控制、意思准确度），根据反馈迭代优化，直到达到9.5/10分标准后自动生成Word文档。
优势：
- ✅ 无需设置API密钥
- ✅ 自动评分和优化
- ✅ 客观量化质量标准
- ✅ 可追溯每轮改进
大文件翻译流水线（书籍/长篇文档）
适用场景
- 书籍翻译（10万字以上）
- 长篇报告/论文集
- 需要术语表统一管理的批量翻译
工具链
LinguaGacha (翻译引擎) + 第三方LLM API (OpenAI兼容) + Claude Code (审校)
前置要求
- LinguaGacha v0.55.0+（下载: https://github.com/neavo/LinguaGacha/releases）
- OpenAI兼容API（如 OpenRouter、本地部署等）
- Python 3.9+，python-docx 库
六步工作流
第1步：提取文本
cd ".claude\skills\south-asia-translator\scripts"
python extract_text.py "C:\path\to\book.docx"
# 输出: book.clean.txt
支持 .docx / .pdf / .txt，自动清理InDesign标记、页码等。
第2步：构建术语表
使用Claude子agent进行网络搜索，收集权威译法：
帮我为这本关于[主题]的书构建术语表，搜索新华社、军科院等权威来源的标准译法
术语表格式（LinguaGacha兼容JSON）：
[
{"src": "Line of Actual Control", "dst": "实际控制线", "info": "中印边境"},
{"src": "COAS", "dst": "陆军参谋长", "info": "缩写"}
]
预置术语表: glossaries/south_asia_military.json（185条南亚军事术语）
第3步：配置LinguaGacha
python run_linguagacha.py setup
# 交互式输入: API URL, API Key, 模型ID, 并发数
或手动编辑 templates/linguagacha_config.json。
关键参数：
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| concurrency_limit | 20 | 并发数，太高会触发API限流 |
| output_token_limit | 16384 | 输出token上限，思考模型需调高 |
| temperature | 0.3 | 低温度保证翻译一致性 |
经验法则：
- API代理服务：并发 ≤ 20，否则429限流
- 官方API：并发可到 50+
- 思考模型（如Gemini Flash）：output_token_limit 必须 ≥ 16384
第4步：运行翻译
# 创建项目并开始翻译
python run_linguagacha.py create "C:\path\to\book.clean.txt"
# 查看进度
python run_linguagacha.py status
# 断点续翻（中断后继续）
python run_linguagacha.py start
# 重试失败项
python run_linguagacha.py retry
翻译风格由 templates/academic_prompt.txt 控制：
- 默认：学术书面语，军事术语规范
- 可替换为其他风格（如新闻报道、文学翻译等）
第5步：导出与审校
# 从LG数据库导出翻译文本
python run_linguagacha.py export
# Claude Code审校（在对话中）
审校要点：
- 术语一致性检查（用Grep批量搜索关键术语）
- 多余空格清理（OCR残留双空格）
- 章节结构重建（识别标题层级）
第6步：格式化输出Word
python format_book.py # Markdown格式化
python md_to_docx.py # 转Word文档
Word排版规格：
- A4纸张，页边距2.54cm
- 正文：宋体12pt，1.5倍行距，首行缩进
- 章节标题：黑体，16pt(部)/14pt(章)加粗
- 译者说明：楷体10.5pt，灰色
速度参考（Gemini Flash + 20并发）
| 文档规模 | 预计耗时 | 备注 |
|---|---|---|
| 1万词 | 5-10分钟 | 短篇报告 |
| 5万词 | 30-40分钟 | 长篇论文 |
| 13万词 | 60-90分钟 | 书籍（如本项目） |
| 30万词 | 3-4小时 | 大部头著作 |
已验证的项目
| 项目 | 规模 | 术语条数 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 纳拉瓦内《命运的四颗星》 | 13.3万词/542页 | 185条 | 24万字中文译本 |
目录结构
south-asia-translator/
├── skill.md # 本文件（技能定义）
├── scripts/ # 自动化脚本
│ ├── extract_text.py # 文本提取（docx/pdf/txt）
│ ├── run_linguagacha.py # LinguaGacha控制脚本
│ ├── format_book.py # 书籍Markdown格式化
│ ├── md_to_docx.py # Markdown转Word
│ └── save_glossary.py # 术语表生成
├── templates/ # 模板文件
│ ├── academic_prompt.txt # 学术翻译提示词
│ └── linguagacha_config.json # LinguaGacha配置模板
├── glossaries/ # 术语表
│ └── south_asia_military.json # 南亚军事术语（185条）
└── references/ # 参考文档
├── terminology.md # 人名/机构译法
├── common-expressions.md # 简化表达对照
└── scoring-standards.md # 六维度评分标准
项目文件存放在独立目录：
translation_projects/
└── 项目名称/
├── source/ # 原文
├── drafts/ # 翻译草稿
├── final/ # 最终稿（.md + .docx）
└── linguagacha/ # LG项目数据库