Trtc AI Realtime Interpreter

TRTC AI Realtime Interpreter Skill (v1.0)

本文档是 Coding Agent 的执行 SOP，也是面向用户的参考指南。 任何涉及"实时翻译 / AI 会议翻译 / 用 TRTC 做同声传译"的自然语言意图，都应先读本文件再动手。 所有脚本调用必须严格遵守 §11 工具白名单。

0. 路径基线（SKILL_ROOT / PROJECT_ROOT）—— 最高优先级，先读这里

本 Skill 的所有运行时资产（capabilities/、scripts/、scenarios/、auto_adapters/、start.sh） 都在 Skill 自己的目录下，不一定在用户工作区根目录。Skill 可能被安装在任意位置：项目子目录、 .agents/skills/、.codebuddy/skills/ 等。因此永远不要假设"Skill 根目录 == 工作区根目录"。

硬性规则：

1. 所有调用 Skill 内置脚本/资产的命令必须用 SKILL_ROOT 的绝对路径，例如：

   cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/verify-credentials.py
   

   不要写裸相对路径（假设它相对工作区根目录解析）——这是历史版本最常见的 bug 根源。
2. 本文档所有含 $SKILL_ROOT / $PROJECT_ROOT 的命令模板，Agent 执行前必须替换成真实绝对路径。
3. 如果一时确定不了 SKILL_ROOT，做一次性探测（不要让用户挪目录）：

   find "$PWD" -maxdepth 4 -name SKILL.md -path '*trtc-ai-realtime-interpreter*' 2>/dev/null | head -1
   

1. 何时使用本 Skill

触发条件（见文件头 frontmatter 的 triggers.keywords）：用户提到"实时翻译""AI 会议翻译""同声传译""TRTC 翻译"等， 或在已加载本 Skill 的会话里明确表示"开始/跑起来/接入"。

不适用（应拒绝并说明）：

• 纯文字翻译（不涉及语音/实时通话）
• 离线文档翻译
• 非 TRTC 生态的实时音视频方案（应引导至对应 Skill）

产品定位说明：本 Skill 封装的是 TRTC Conversational AI（语音）实时翻译能力，默认演示场景是"多人会议室， 谁说话都能被实时翻译"。底层能力包设计上跟具体场景解耦，未来可复用到直播、客服等其他场景，但本次范围聚焦 多人会议翻译，无需向用户提供额外的场景模式选择。

2. 交互语言检测（全程硬性约束）

跟随触发本 Skill 的第一条用户消息判断语言（中文/英文/其他近似英文），存入 interaction_lang； 用户中途明确要求切换语言则立即更新。所有引导文案、ask_followup_question 的问题与选项、 错误提示，均需遵循 interaction_lang。

Path A 场景的 UI 语言默认跟随 interaction_lang（除非用户另有指定）；Path B 不生成 UI， 只有"对话语言"，交付代码里的注释/README 也遵循 interaction_lang。

2.5 Prompt Reporting

• Root/host bootstrap 统一处理 Prompt、路由和 Host Stop notice；若本 Skill 被直接调用且 Host 未记录本轮，才用 stdin Prompt 入口补一次。普通失败继续业务流程；固定控制 marker 按 root dispatcher 规则处理。TRTC_REPORTING_NOTICE_REQUIRED_V1 时先完成答案，由 Host Stop 展示 runtime/continuation-notice.md，模型不得自行附加或改写。
• 展示澄清问题前运行同脚本的 context --question "<完整问题>"；固定选项仍使用标准选项 UI。

3. 环境检查（全自动，用户无需操作）

AI 引导话术（用 interaction_lang 输出）： 开始之前，系统会自动检查运行环境是否满足要求，你不需要做任何事，等一下就好。

执行的检查（$SKILL_ROOT 替换为绝对路径）：

3.1 Python >= 3.9

python3 -c "import sys; assert sys.version_info >= (3, 9), sys.version" && echo OK || echo BAD_PY

失败 → 提示用户去 https://www.python.org/downloads/ 装新版本，装完再继续。

3.2 Node.js >= 16 + npm（前端构建需要）

node -v 2>/dev/null && npm -v 2>/dev/null && echo OK || echo MISSING

MISSING → 提示用户去 https://nodejs.org/ 安装 Node.js LTS 版（含 npm），装完再继续。

3.3 SKILL_ROOT 校验

test -f "$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/manifest.yaml" && echo OK || echo MISSING

MISSING → 用 §0.2 的 find 兜底重新确定 SKILL_ROOT。

3.4 .env 状态

test -f "$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/.env" && echo OK || echo MISSING

• OK → 告知用户"之前配置过密钥，可以直接复用；如需重新配置请告诉我"，可跳过 §5（除非用户明确要求重配）
• MISSING → 第一步必须走 §5 三把钥匙配置

4. 路径选择

AI 引导话术：环境检查通过！现在选一下怎么开始体验。

用 ask_followup_question 工具做单选：

[{
  "id": "path",
  "question": "想怎么开始使用 AI 实时翻译？",
  "options": [
    "快速开始 —— 直接在浏览器里看到完整效果：一个真实的会议室，参会人说话就有 AI 实时翻译。只需要配 3 把钥匙，系统会自动装好默认能力，2-3 分钟就能看到结果。适合第一次接触、想先看看这东西长什么样的人",
    "集成到我的系统 —— 如果你已经有自己的会议室、直播间或者 App，只想把 AI 实时翻译这个能力接进去，选这个。我会给你一套后端 API 和集成示例代码，不生成任何网页界面。同样先配 3 把钥匙"
  ],
  "multiSelect": false
}]

• 选 A → 进入 §6（Path A：快速体验）
• 选 B → 进入 §7（Path B：接入已有系统）

不支持 ask_followup_question 的 fallback：用自然语言列出两条路径，从对话中收集用户答案，不要自行假设。

5. 三把钥匙配置

触发条件：§3.3 返回 MISSING，或某个钥匙后续被 verify-credentials.py 判定失败。 命令中的 $SKILL_ROOT 替换为绝对路径后执行。 引导风格硬规则：最大程度对新手友好。用"三把钥匙"的比喻、大白话、一次只让用户做一件事。 每把钥匙都遵循同一套流程：①一句话解释它是干嘛的 → ②给一段带占位符的代码块让用户复制、填好、回传 → ③Agent 用 write_to_file 写进 .env → ④立即跑 verify-credentials.py 验证 → ⑤只回"收到了，格式没问题"， 绝不回显完整钥匙内容。

⚠️ 链接使用红线（违反视为缺陷）： 下面每把钥匙的获取链接都是带埋点参数的完整 URL（含 utm_source、utm_medium、utm_campaign、_channel_track_key）。 Agent 向用户展示这些链接时，必须原样复制粘贴完整 URL，不得简化、不得截断、不得去掉查询参数。 例如 TRTC 国际版控制台链接必须包含 ?quickclaim=engine_trial&utm_source=github&utm_medium=skill&utm_campaign=...&_channel_track_key=3WFHfiqw， 不得简化为 https://console.trtc.io/。这是营销归因入口，简化链接会导致埋点丢失。

开场白（对用户说）： 要让翻译 Agent 真正"开口"帮你翻译，需要 3 把钥匙，我一把一把带你搞定，不用担心：

1. TRTC 应用凭证 —— 让翻译 Agent"开口说话"的语音通道；
2. 腾讯云 API 密钥 —— 负责发放临时通行证的"前台"（语音跑在 TRTC 上，凭证在腾讯云签发，两个账号自动打通，不用单独注册）；
3. LLM 密钥 —— 翻译 Agent 的"大脑"，负责听懂你说的话、把它翻译成另一种语言。

5.0 配置方式（两种任选）

方式一：自己填：把 capabilities/conversation-core/.env.example 复制成 .env，照着填。

方式二：发给我，我帮你填：把每把钥匙的值贴给我，我写进 .env。钥匙信息只用于这次配置写入，不会被记录或泄露。

5.1 钥匙 1 · TRTC 应用凭证（语音通道）

AI 话术：

先配第 1 把——TRTC 应用凭证，它是让翻译 Agent"开口说话"的语音通道。

获取步骤：

1. 进 TRTC 控制台创建一个支持"对话式 AI"的 RTC Engine 应用（已经有的话直接用）
   • https://console.trtc.io/?quickclaim=engine_trial&utm_source=github&utm_medium=skill&utm_campaign=Twitter%20AI%20%E4%B8%93%E9%A1%B9%20-%20AI%20Oral%20Coach&_channel_track_key=3WFHfiqw
2. 创建完 RTC Engine 应用后，还需要在控制台左侧的 "集成" 标签页下启用 Conference 应用 （这个应用和 RTC Engine 一样都有免费试用，我们的 demo 集成了 Conference 能力，必须启用才能正常使用）
3. 进去后找两个信息：SDKAppID（一串数字）和 SDKSecretKey（在"服务端集成"里的长字符串）
4. ⚠️ 注意：页面上可能还有个 STSecretKey，那是客户端用的，我们不要——要服务端的 SDKSecretKey

把值填进下面代码块（替换占位文字），整段发给我：

TRTC_SDK_APP_ID=yourSDKAppID          # 一个数字
TRTC_SDK_SECRET_KEY=yourSDKSecretKey  # 服务端 SDKSecretKey，不是客户端 STSecretKey
TRTC_REGION=intl

收到后：

1. 校验：SDKAppID 是整数；SDKSecretKey 64 位 [0-9a-f]（若检测到 128 位且前后各 64 位相同，自动截断为前 64 位并告知用户）
2. write_to_file("$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/.env", ...) 写入 TRTC_SDK_APP_ID= + TRTC_SDK_SECRET_KEY= + TRTC_REGION=
3. 不回显完整密钥，只确认"收到，格式没问题"
4. execute_command("cd \"$SKILL_ROOT\" && python3 scripts/verify-credentials.py --type trtc")
5. 解析 JSON：ok:true → 说"这把没问题，下一把"进入钥匙 2；ok:false → 按 §5.5 错误码表回应

5.2 钥匙 2 · 腾讯云 API 密钥（"前台"）

AI 话术：

第 2 把——腾讯云 API 密钥，它是负责发放临时通行证的"前台"。TRTC 和腾讯云是同一个账号体系，登录态自动同步，不用重新注册。

获取步骤：

1. 打开 https://console.tencentcloud.com/cam/capi?utm_source=github&utm_medium=skill&utm_campaign=Twitter%20AI%20%E4%B8%93%E9%A1%B9%20-%20AI%20Oral%20Coach&_channel_track_key=v0K1Q0DSE
2. 页面上会看到 SecretId 和 SecretKey（可能要点"显示"才能看到完整内容）

填进代码块发给我：

TENCENT_CLOUD_SECRET_ID=yourSecretId
TENCENT_CLOUD_SECRET_KEY=yourSecretKey

收到后：

1. 校验：SecretId 通常 36 位 ^[A-Za-z0-9]+$；SecretKey 非空
2. write_to_file 追加 TENCENT_CLOUD_SECRET_ID= + TENCENT_CLOUD_SECRET_KEY= + TENCENT_CLOUD_REGION=ap-guangzhou
3. execute_command("cd \"$SKILL_ROOT\" && python3 scripts/verify-credentials.py --type tencent")
4. 解析同上；失败按 §5.5 回应

5.3 钥匙 3 · LLM 密钥（"大脑"）

AI 话术：

最后一把——LLM 密钥，它是翻译 Agent 的"大脑"，负责听懂你说的话并翻译成另一种语言。你需要一个 LLM 服务商的账号。

填进代码块发给我：

LLM_API_KEY=yourAPIKey
LLM_API_URL=yourAPIEndpoint   # 用 OpenAI 时可删掉此行
LLM_MODEL=yourModelName

• 用 OpenAI：可以删掉 LLM_API_URL 那行（默认就是 OpenAI 地址）
• 用其他服务商（DeepSeek/Claude/Gemini 等）：必须同时填 LLM_API_URL 和 LLM_MODEL，去对应服务商文档查"API Base URL"和"Model Name"

收到后：

1. 校验：LLM_API_KEY 非空；LLM_API_URL 空则默认 https://api.openai.com/v1/chat/completions；LLM_MODEL 空则默认 gpt-4o-mini
2. write_to_file 追加对应字段
3. execute_command("cd \"$SKILL_ROOT\" && python3 scripts/verify-credentials.py --type llm")
4. ok:true → "三把钥匙都配好、也都验证通过了，进入下一步"

5.4 安全约束（红线，违反视为缺陷）

5.5 错误码 → AI 回应模板

6. Path A：快速体验

用户在 §4 选了 A。默认产物：Vue3 会议室 + AI 实时翻译 demo（真实 TRTC 建房进房 + 房主开关AI + 扇出翻译 + 转写面板）。 命令中的 $SKILL_ROOT 替换为绝对路径。

AI 引导话术：好，走快速体验路径！我来把整套会议翻译系统搭起来，你不需要做任何事，等一下就好。

这条路径会装好这些能力：

• conversation-core：拉起真实的语音通话能力
• realtime-translation：语言对驱动的实时翻译（因为配了真实钥匙，翻译是真的）
• meeting-ops：按当前真实参会人扇出翻译（谁说话都能被翻译）

装好后你会打开浏览器，看到一个完整的会议室（可以叫朋友一起进房测试）+ AI 翻译工具栏按钮。

6.1 部署参数

6.2 步骤序列（严格按顺序，钥匙没验证通过绝不启动）

Step 1：配置三把钥匙

test -f "$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/.env" && echo OK || echo MISSING

MISSING → 走 §5 逐把配置，完成后 chmod 600 "$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/.env"，再回到 Step 2。

Step 2：验证三把钥匙全部有效（关键关卡，不通过不往下走）

cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/verify-credentials.py --type all

• 期望：{"ok": true, "type": "all", "items": [...]}
• 任一钥匙 ok:false → 不启动 demo，回到 §5 对应那把重新收集（按 §5.5 错误码表提示用户），验证通过了才继续。
• 没有真实且有效的三把钥匙，demo 起来也无法真正翻译——所以这一步必须真的通过，不能跳过。

Step 3：安装后收尾检查

cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/post-install-patch.py

预期返回 {"ok": true, ...}（确保 .env 存在且权限 600，能力包声明的模块文件齐全）。

Step 4：部署到独立目录并构建前端（拷贝源码到 Demo 目录，在 Demo 内 npm install + build）

cd "$SKILL_ROOT" && bash scripts/deploy-demo.sh "$PROJECT_ROOT"

预期输出 DEPLOY_OK: <demo_dir>。脚本会自动检查 Node.js/npm 环境，拷贝后端源码 + 前端源码 + .env 到 Demo 目录，然后在 Demo 目录内执行 npm install && npm run build。Skill 目录不产生任何构建产物。 部署后 $PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/ 目录结构：

ai-interpreter-demo/
├── capabilities/          # 含 .env（三把钥匙）
├── scenarios/meeting-interpreter/
│   ├── backend/           # 后端代码 + start.sh
│   └── ui/                # 前端源码 + dist（构建产物）+ node_modules

所有运行时依赖都在这个独立目录里，不依赖 Skill 文件夹。

Step 5：启动后端（从 Demo 目录启动，后端会自动托管同目录下的前端 dist）

cd "$PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/backend" && nohup bash start.sh > /tmp/meeting-interpreter-backend.log 2>&1 &
sleep 8 && curl -k -sS https://localhost:8020/api/v1/health

首次启动要建 venv + 装后端 Python 依赖（含 tencentcloud-sdk-python），通常 30-60 秒；若健康检查失败，sleep 25 后重试；仍失败查看 tail -80 /tmp/meeting-interpreter-backend.log。 预期 health 返回 {"status": "ok", ...}（三把钥匙都绿）——如果这里显示 missing_credentials，说明 .env 没配好，回到 Step 1。

Step 6：验证前端能正常打开（避免浏览器白屏）

curl -k -sS https://localhost:8020/ | head -5
curl -k -sS -o /dev/null -w "JS HTTP %{http_code}, size=%{size_download}\n" https://localhost:8020/assets/$(ls "$PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui/dist/assets/"*.js | head -1 | xargs basename)
curl -k -sS -o /dev/null -w "CSS HTTP %{http_code}, size=%{size_download}\n" https://localhost:8020/assets/$(ls "$PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui/dist/assets/"*.css | head -1 | xargs basename)

预期：HTML 200 + JS 200（10MB左右）+ CSS 200（500KB左右）。如果任何一项返回 503/HTML "前端资源缺失" 页面，说明部署目录被损坏——重新执行 Step 4 即可。

Step 7：输出访问入口

全部搭好了！打开浏览器访问：

体验建议：
  · 建房进房后，点工具栏里的 AI 翻译按钮（仅主持人可点）→ 选语言对 → 开启
  · 参会人说话，会看到实时字幕 + 译文播报
  · 打开转写面板看双语对照记录

说明：AI 翻译按钮"仅主持人可操作"是本 demo 的产品设计（控制云服务调用开销）。如果你是要把这套能力接进自己已有的系统，请回到开头选"接入我已有的系统"路径。

6.3 启动后：输出进阶自定义提示（被动模式）

核心规则：Demo 跑起来后，只输出下面的纯文本提示——绝不主动触发 ask_followup_question。等用户自己表达了对应意图，再按 §6.4 / §6.5 / §6.6 的指引去响应。这样不会打断刚搭完的用户的体验，也不强迫他们进入不需要的配置。

Path A 成功后，在 Step 7 的输出之后追加这段固定文案（按 interaction_lang 选用对应版本）：

中文版：

Demo 已经跑起来了！现在用的是默认的语音模型和 3 组语言对，你可以直接在会议室里开始体验实时翻译。

如果后续想做进阶自定义，随时告诉我就行——现在不用决定：

  1. 更换 STT / LLM / TTS 模型
     把翻译引擎换成其他模型组合，比如换 DeepSeek 做翻译、换第三方 TTS 音色。
     → 跟我说"我想更换模型配置"

  2. 支持更多语言对
     除了默认的中英/中粤/英粤之外，想加入法语、日语、韩语等其他语种的翻译方向。
     → 跟我说"我想添加更多语言对"

  3. 定制会议室 UI
     调整颜色、布局、Logo，或改掉工具栏/转写面板的交互细节，让它更贴合你的品牌。
     → 跟我说"我想自定义前端界面"

English version:

Demo is up and running! It uses the default voice models and 3 language pairs — you can start experiencing real-time interpretation in the meeting room right away.

If you want advanced customization later, just tell me — no need to decide now:

  1. Switch STT / LLM / TTS models
     Replace the translation engines with other model combos — e.g. use DeepSeek for translation or switch to a third-party TTS voice.
     → Tell me "I want to switch model config"

  2. Support more language pairs
     Beyond the default zh-en / zh-yue / en-yue, add French, Japanese, Korean and other translation directions.
     → Tell me "I want to add more language pairs"

  3. Customize the meeting room UI
     Adjust colors, layout, logo, or modify the toolbar / transcription panel interactions to match your brand.
     → Tell me "I want to customize the frontend UI"

6.4 更换模型配置（仅在用户触发后执行）

触发意图：用户说"更换模型配置" / "换模型" / "切换 STT" / "换 TTS 音色" / "switch model config" 等。

触发后，告知用户配置入口并给出指引：

好，当前 Demo 使用的模型配置都在 .env 里，我帮你说明怎么改：

更换 LLM（翻译大脑）： 编辑 ai-interpreter-demo/capabilities/conversation-core/.env：

• LLM_MODEL：换成你想要的模型名称（如 deepseek-chat、gemini-2.0-flash 等）
• LLM_API_KEY：换成新模型的 API Key
• LLM_API_URL：换成新模型的 API 地址（如 DeepSeek 填 https://api.deepseek.com/v1/chat/completions）
• 改完重启后端生效：cd ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/backend && bash start.sh

更换 TTS 音色： 编辑 ai-interpreter-demo/capabilities/realtime-translation/src/modes.py，把目标 TTS voice_id 换成你想要的音色。 支持的内置音色列表和第三方 TTS 配置参数见 TTS 文档。 改完后重新部署一次：cd "$SKILL_ROOT" && bash scripts/deploy-demo.sh "$PROJECT_ROOT"（保留 .env 不变）

更换 STT 语种引擎： 同样在 modes.py 里改 stt_lang 字段。当 engine_model_type=bigmodel 时，支持 30 种语种（见 STT 文档）。 改完同样重新部署生效。

如果用户说"不知道怎么选"：读取 .env 当前值，将 README 中"进阶：自定义 TRTC Conversational AI"章节的文档链接给用户参考。

6.5 添加更多语言对（仅在用户触发后执行）

触发意图：用户说"添加更多语言对" / "支持法语翻译" / "加日语" / "add more language pairs" 等。

触发后，告知用户语言对配置方式：

好，添加新语言对需要两步：

Step 1：在 modes.py 里新增一个条目 编辑 ai-interpreter-demo/capabilities/realtime-translation/src/modes.py，在 MODE_CONFIG 字典里追加新区块：

"zh-ja": {
    "from_lang": "Chinese",
    "to_lang": "Japanese",
    "stt_lang": "zh",
    "tts_voice_id": "v-female-p9Xy7Q1L",  # 参考 TTS 文档选合适的音色
    "system_prompt": "You are a real-time interpreter. Detect whether input is Chinese or Japanese and translate to the other language. Output only the translation, no greetings or explanations.",
}

Step 2：重新部署让改动生效

cd "$SKILL_ROOT" && bash scripts/deploy-demo.sh "$PROJECT_ROOT"

这会保留现有的 .env 密钥配置，只更新代码。部署完重启后端即可。

注意：

• TTS 音色 ID 需从 TTS 文档 查询；不支持的语言（没有对应 TTS 音色）可切换第三方 TTS 模型
• STT 支持的语种见 STT 文档（bigmodel 模式支持 30 种语种）
• 如果需要我们帮忙推荐模型组合，可填写 联系表单 留资，技术团队会主动联系

6.6 自定义前端 UI（仅在用户触发后执行）

触发意图：用户说"自定义前端界面" / "改会议室 UI" / "改颜色/布局/Logo" / "customize frontend" 等。

触发后，指引用户修改方向：

好，前端代码在 ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui/ 下，是标准的 Vue3 + Vite + Tailwind CSS 项目。你可以这样上手：

快速改外观（不改逻辑）：

• 颜色/主题：编辑 ui/tailwind.config.js 或 ui/src/style.css，替换颜色变量
• Logo/品牌：在 ui/src/components/conference/TopBar.vue 中替换 Logo 图片或文字
• 文案：所有界面文字直接在各 .vue 组件中修改

改交互逻辑：

• 工具栏：编辑 ui/src/components/conference/Toolbar.vue（AI 翻译按钮、语言对选择器）
• 转写面板：编辑 ui/src/components/conference/TranscriptPanel.vue（双语对照视图）
• 字幕样式：编辑 ui/src/components/conference/ChatPanel.vue（实时气泡）

本地开发 & 预览：

cd ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui
npm run dev

这会启动 Vite dev server（默认 http://localhost:5173），改代码实时热更新。

确认没问题后构建：

cd ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui
npm run build

构建产物会更新到 ui/dist/，后端会自动托管最新版本。

注意：silent-listener.ts 和 subtitle-parser.ts 是框架无关的能力片段，不建议手改——它们对接 TRTC 底层消息协议，改动可能导致字幕/转写失效。

6.7 禁止事项

• ❌ 用裸相对路径调用脚本（必须 cd "$SKILL_ROOT" 或用绝对路径）
• ❌ 跳过 Step 1 的 .env 检查
• ❌ 把任何密钥当命令行参数传给脚本
• ❌ 修改 capabilities/*/src/ 下骨架层代码去"抢时间"，应该通过场景层 scenarios/meeting-interpreter 做 glue
• ❌ 执行 git commit / git push（除非用户明确要求）
• ❌ 在聊天回复里回显完整密钥内容

7. Path B：集成到我的系统（只给后端能力，不生成 UI）

用户在 §4 选了 B。关键定位：把 AI 实时翻译的后端能力接进用户的现有项目（PROJECT_ROOT）， 不生成任何前端 UI，但生成完整的 API 集成代码。

AI 引导话术（大白话，小白友好）： 好，那我把 AI 实时翻译的能力接进你现在的系统里。这条路我不会生成任何网页界面——界面还是用你自己的， 我只把"翻译大脑"这部分能力给你，再配一份现成的对接代码，你的开发同学照着接就行。

接下来分几步走，很简单：

1. 先跟你一起配好 3 把钥匙（跟快速开始那条路一样）；
2. 我验证这 3 把钥匙都能用；
3. 把翻译后端跑起来，确认它真的能翻译；
4. 按你的项目技术栈，生成一份对接示例代码交给你。

先从配钥匙开始。

7.1 三把钥匙配置 + 验证（和 Path A 完全一样，先配再验）

test -f "$SKILL_ROOT/capabilities/conversation-core/.env" && echo OK || echo MISSING

MISSING → 走 §5 逐把配置（翻译能力硬依赖三把钥匙，全部必填）。

配完后必须验证全部通过再往下走：

cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/verify-credentials.py --type all

期望 {"ok": true, ...}；任一 ok:false → 回 §5 重配那把，验证通过才继续。

7.2 确认集成目标（PROJECT_ROOT + 技术栈）

1. 确认 PROJECT_ROOT（默认当前工作区根目录；如果用户项目在子目录，让其指定）
2. 自动检测技术栈：

   cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/add-capability.py --list
   

7.3 把翻译后端跑起来并验证（无 UI，接口层验证）

cd "$SKILL_ROOT" && nohup bash start.sh > /tmp/trtc-interpreter-start.log 2>&1 &
sleep 8 && curl -sS http://localhost:8020/api/v1/health

期望：health 返回 status: ok，三把钥匙（tencent_cloud / trtc / llm）全绿。 再确认翻译能力路由挂载正常：

curl -sS "http://localhost:8020/api/v1/meeting/session/state?room_id=smoke_test"

返回 {"active": false, ...} 即说明能力路由已就绪。

7.4 生成对接示例代码交付给用户

cd "$SKILL_ROOT" && python3 scripts/add-capability.py realtime-translation meeting-ops \
    --target-project "$PROJECT_ROOT" --apply

产出落在 $PROJECT_ROOT/ai-interpreter-integration/：

• frontend/silent-listener.ts + frontend/subtitle-parser.ts（框架无关的前端片段：进房收字幕 + 解析双语转写）
• backend/fastapi_reverse_proxy.py（若检测到 Python 后端；含一个必须由用户实现的权限校验占位函数）
• 若识别不出技术栈，输出 auto_adapters/integration_templates/generic-rest-api.md 路径，引导用户按 REST API 手动接入

必须主动向用户说明的一件事（大白话）：

有个地方需要你自己接一下：触发翻译这个动作，涉及真实的云服务调用（要花钱的），所以"谁有权限开翻译" 这件事应该由你自己系统来判断——比如是不是房间的管理员。我给的示例代码里留了一个位置，你把你系统里 判断权限的逻辑填进去就行。具体在 auto_adapters/integration_templates/room-owner-authz-note.md 里有说明和示例。

7.5 最终交付清单

AI 话术：搞定！这是交给你的东西：

• 一份后端 API 文档（浏览器打开 http://localhost:8020/docs 就能看）
• 一套对接示例代码，放在你项目的 ai-interpreter-integration/ 目录里
• 一份权限校验的接入说明（那个需要你自己填的地方）

接下来交给你的开发同学：照着示例代码把翻译能力接进你的系统，把留空的权限判断补上， 再把前端片段接到你自己会议室/直播间的 SDK 上收字幕就行。有问题随时回来找我。

7.6 禁止事项（Path B）

• ❌ 生成任何前端 UI（那是 Path A 专属）
• ❌ 用裸相对路径调用脚本
• ❌ 帮用户实现真实的权限校验逻辑（只给占位函数 + 说明，用户自己接自己的鉴权体系）
• ❌ 修改 capabilities/*/src/ 骨架/能力包代码
• ❌ 三把钥匙没验证通过就启动服务

8. 启动与验证（通用）

8.1 Path A 独立重启

cd "$PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/backend" && bash start.sh

后端从独立 Demo 目录启动，会自动托管同目录下的前端 dist 和 .env，浏览器直接打开 https://localhost:8020 即可。 不需要也不应该再单独跑 npm run dev——那是开发修改 UI 时才用的命令，不属于运行 Path A 的一部分。 如果修改了前端代码需要重新部署：cd "$SKILL_ROOT" && bash scripts/deploy-demo.sh "$PROJECT_ROOT" 如果只改了前端代码、只想重新构建（不重新拷贝）：cd "$PROJECT_ROOT/ai-interpreter-demo/scenarios/meeting-interpreter/ui" && npm run build

8.2 Path B 独立重启

cd "$SKILL_ROOT" && bash start.sh [--port N]

8.3 健康自检

curl -k -sS https://localhost:8020/api/v1/health   # Path A（HTTPS 自签证书）
curl -sS http://localhost:8020/api/v1/health        # Path B（骨架默认 HTTP）

期望：status 为 ok，三个 LED 全绿。

9. 常见问题

10. 明确不在本次范围内（记录不做，避免重复讨论）

• AI 开关打开后新加入会议的人自动补一路翻译（v1 只做开关瞬间的快照式扇出）
• 多人同时说话时多路 TTS 声音叠放的体验优化
• 房间级 AI 状态的持久化存储（demo 规模内存态足够；生产场景集成方自行接 Redis 等）
• meeting-ops 内置任何形式的权限校验（明确设计为不做，见 §7.4）

11. AI 工具白名单（强制）

所有 $SKILL_ROOT / $PROJECT_ROOT 执行前替换为绝对路径。调用脚本永远 cd "$SKILL_ROOT" 或用绝对路径。

11.1 允许的命令（execute_command）

11.2 禁止的命令

11.3 文件写入白名单（write_to_file）

其他文件写入需要用户明确确认后才能进行。 特别注意：capabilities/*/src/ 下的骨架/能力包代码是可复用层，不应因为单个场景需求被直接手改——场景专属逻辑应放进 scenarios/meeting-interpreter/backend/。

最后提醒（Coding Agent 内化）：

• 🔴 先按 §0 确定 SKILL_ROOT（=注入的 Base directory）和 PROJECT_ROOT，一切命令用绝对路径，永远不要让用户挪目录。
• 每一步先调用工具拿事实，再讲给用户听（不要凭记忆回答）。
• 工具调用失败 -> 给用户 stderr 摘要，不要隐藏错误。
• 严格遵守 §11 工具白名单与 §5.4 安全红线。
• 钥匙没验证通过（verify-credentials.py --type all 返回 ok:true）绝不启动 demo——没有真实有效的三把钥匙，demo 起来也无法真正翻译。这是 Path A Step 2 / Path B §7.1 的硬关卡。
• Path A 必须按 §6.2 的 7 步顺序走，别漏 Step 2（验证钥匙）和 Step 4（拷贝 dist 到独立目录）。
• Path A 跑完后：按 §6.3 输出被动提示（只输出纯文本，不主动弹 ask_followup_question），等用户自己触发 §6.4/§6.5/§6.6 的指引。
• Path B 绝不生成任何 UI；对接代码里的权限校验占位必须主动提示用户填，不要漏。
• meeting-ops 明确不做权限校验，这是设计决策，不是缺陷——不要"好心"帮它加上。