Перейти к основному содержимому

Literature Translator

Назначение

Перевести вложение литературы (Markdown или PDF) на указанный целевой язык, создав переведенный файл Markdown и двуязычные данные выравнивания. Настоятельно рекомендуется сначала преобразовать PDF в Markdown с помощью MinerU для значительно лучшего качества перевода.

Ввод

ПараметрОбязательноОписание
target_languageНетЦелевой язык (по умолчанию: zh-CN). Поддерживаемые: zh-CN, en-US, ja-JP, ko-KR, de-DE, fr-FR, es-ES, ru-RU. Пользовательские значения принимаются.
modeНетРежим перевода: fast (по умолчанию) или high_quality (медленнее).

Принимаемые типы вложений: text/markdown, text/x-markdown, text/plain, application/pdf.

Методы запуска

  • Выбрать вложение напрямую (PDF или Markdown)
  • Выбрать родительский элемент — плагин автоматически находит первое подходящее вложение
  • Обрабатывается только одно вложение на родительский элемент
  • Элементы с существующим переводом на целевой язык автоматически пропускаются

Поведение

  1. Определить целевое вложение из выбора (прямое вложение или первое подходящее вложение под родительским элементом).
  2. Проверить, существует ли уже артефакт перевода для целевого языка; если да, пропустить.
  3. Отправить задание на перевод в бэкенд Skill-Runner с навыком literature-translator.
  4. Конвейер перевода выполняет несколько этапов: анализ выравнивания, выполнение перевода и проверку QA.
  5. Записать переведенный файл Markdown в тот же каталог, что и источник, с именем <source-name>_<target-language>.md, и создать связанное вложение под родительским элементом.

Workflow полностью автоматичен и не приостанавливается для вмешательства пользователя.

Вывод и применение

АртефактОписание
Переведенный MarkdownЗаписан рядом с исходным файлом как <source-name>_<target-language>.md
Связанное вложениеСоздано под родительским элементом, указывающим на переведенный Markdown
Данные выравниванияДвуязычный JSON выравнивания в рабочем пространстве навыка
ГлоссарийИзвлеченный JSON глоссария в рабочем пространстве навыка
Отчет QAJSON отчета обеспечения качества в рабочем пространстве навыка

Ожидаемая продолжительность

Размер файлаОжидаемое время
Короткая статья (≤10 страниц)3–5 минут
Стандартная (10–30 страниц)5–10 минут
Длинная статья (30+ страниц)10–18 минут

Рекомендация модели

Рекомендуется модель с возможностью делегирования подзадач. Конвейер перевода включает этапы анализа выравнивания, выполнения перевода и проверки QA. Делегирование подзадач обеспечивает параллельную обработку этих подзадач, значительно повышая эффективность и согласованность перевода.

Зависимости

  • Бэкенд: Skill-Runner
  • Навык: literature-translator

Связанные Workflow

  • MinerU PDF Parsing — Сначала преобразовать PDF в Markdown для лучшего качества перевода
  • Literature Analysis — Генерация дайджеста литературы и артефактов анализа