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自荐一个自己维护的开源 Agent Skill：Translation Workbench。 它把长篇翻译拆成「取材 → 起草 → 独立审核 → 人工定稿」四步，装进 Codex 或 Claude Code 里用：AI 交译文的同时必须交依据，术语和审核结论都要你点头才写进项目文档。 让AI承担对源语言的理解。我认为译文的好坏取决于译者双语的水平，技能要求AI不仅仅提供翻译译文，而且给出翻译依据，以此来弥补译者源语言的掌握深度。 让AI…
自荐一个自己维护的开源 Agent Skill：Translation Workbench。 它把长篇翻译拆成「取材 → 起草 → 独立审核 → 人工定稿」四步，装进 Codex 或 Claude Code 里用：AI 交译文的同时必须交依据，术语和审核结论都要你点头才写进项目文档。 让AI承担对源语言的理解。我认为译文的好坏取决于译者双语的水平，技能要求AI不仅仅提供翻译译文，而且给出翻译依据，以此来弥补译者源语言的掌握深度。 让AI学习你的翻译风格，且持续优化，并在项目中长期保持一致性。 下面是我翻译的小说里的一个例子： happen 在这儿是北英格兰方言里的 perhaps，AI 初稿的「不妨」太客气了；「琢磨琢磨，这是为什么」又是英文的挂法。定稿改成「自个儿琢磨琢磨背后的道理」。这一层判断，机翻不会给你。 MIT 协议，免费。系统不限（Windows / macOS / Linux），附带的两个检查脚本需要 Python 3.11，只用标准库。目前只验证过一个语言对（英译中）、一类文本（连载小说），模型只测过 Opus 5 和 GPT-5.6 Sol，产出流程到「你确认过的定稿 Markdown」为止。 GitHub 源码 安装：npx skills add Alexu0317-FATHER/translation-workbench 正在用这套流程做的项目（在线阅读）
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