# Translate

> 扫描 raw/ 中的英文素材并翻译为中文。Use when the user wants to translate raw materials to Chinese or check for untranslated documents. Use when this capability is needed.

- Skill: `tomevault-io/translate-3` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomevault-io/translate-3`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomevault-io/translate-3/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: tomevault-io (https://skillmd.com/u/tomevault-io)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/tomevault-io/translate-3

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# /translate — 翻译素材

扫描 `raw/` 中的素材，将英文内容翻译为中文。已是中文的素材自动跳过。

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## 模式一：翻译指定文件（提供了文件路径）

1. 读取指定文件内容
2. **语言检测**：检查正文部分（不含 frontmatter 和代码块）是否已经是中文
   - 判断标准：正文中中文字符占非空白、非 ASCII 标点字符的比例 > 50% 即视为中文
   - 如果已是中文，告知用户"该文件已是中文，跳过翻译"并结束
3. 翻译正文内容，规则如下：
   - **翻译范围**：仅翻译正文文本，不修改文件名
   - **保持不变的内容**：
     - YAML frontmatter 的字段名和结构（`title` 字段的值需翻译）
     - `description` 字段的值需翻译
     - 代码块（` ``` ` 包裹的内容）
     - URL 链接地址
     - API 端点、请求头名称、HTTP 方法
     - 命令行示例
     - 技术标识符（函数名、变量名、参数名、类型名）
     - 图片引用路径（`![[...]]`）
   - **翻译风格**：
     - 技术术语首次出现时保留英文原文，如"运行框架（harness）"
     - 核心概念在表格中采用"中文（English）"格式
     - 行文流畅自然，不是机械的逐句直译
     - 使用中文标点符号
4. 将翻译后的内容**覆盖写入原文件**（原地替换，不创建新文件）
5. 报告翻译完成

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## 模式二：扫描翻译（`--scan` 或无参数）

批量扫描并翻译所有未翻译的素材。

1. 递归扫描 `raw/` 所有子目录，找出所有 `.md` 文件（排除 `_registry.md`、`_index.md`、`.gitkeep`）
2. 对每个文件进行语言检测（同模式一的判断标准）
3. 列出检测结果：
   - ✓ 已是中文（跳过）：N 个
   - ✗ 需要翻译：N 个（列出文件路径）
4. 逐个翻译需要翻译的文件（遵循模式一的翻译规则）
5. 翻译完成后报告：共扫描 X 个文件，翻译 Y 个，跳过 Z 个

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## 模式三：全量强制翻译（`--all`）

忽略语言检测，对所有文件重新执行翻译。用于修正之前翻译质量不佳的情况。

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## 翻译质量要求

- **准确性**：技术内容必须准确，不得曲解原文含义
- **可读性**：译文应符合中文技术文档的阅读习惯，避免翻译腔
- **一致性**：同一术语在所有文件中使用统一的翻译，参考 `wiki/glossary/` 已有译法
- **完整性**：不遗漏段落或章节，不添加原文没有的内容

## 注意事项

- 不修改文件名，只翻译文件内正文内容
- 翻译后覆盖原文件，不创建新的翻译副本
- 如果文件内中英混杂（如中文正文中嵌入英文代码示例），只翻译中文不足的文本部分
- `source` 和 `author` 等元数据字段保持原样不翻译

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> Source: [freeman5860/KnowledgeBase](https://github.com/freeman5860/KnowledgeBase) — distributed by [TomeVault](https://tomevault.io).
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