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Translate Markdown content from any language to Chinese while preserving formatting, code blocks, formulas, and special elements. Use when you need accurate Chinese translation of technical documents.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
用 negentropy-perceives 的 parse_pdf_to_markdown 经 Knowledge Base Documents Ingest 将 PDF 一比一还原为可渲染 Markdown（文字、段落顺序、高清原图、图片显示尺寸、目录、表格、数学公式、代码块、注释），大文件分批，逐页浏览器对比、发现一处修一处，直至完全一致。Use when ingesting/restoring a PDF into a Knowledge corpus with high fidelity.
将 Knowledge / Documents 文档的英文 Markdown 正文按段落分块高保真翻译为中文：代码块、行内代码、URL、图片路径、LaTeX 公式、HTML 标签、front-matter 键名逐字节保留不翻，Markdown 结构与原文一一对应，逐块翻译禁止合并/拆分/遗漏。Use when translating chunked Markdown documents (source/chunk_NNNN.md → translated/chunk_NNNN.md) in a translation workdir.
Manage large document processing by splitting into batches and coordinating the full translation workflow (extraction, translation, formatting). Use when handling documents larger than 30 pages, 60 paragraphs, or 6000 words.
对文档进行系统性 Review，包括但不限于：审计与熵减优化，确保架构正交、逻辑自洽、内容完整且直观。
将 PDF 格式或 Web Page 格式的源文档转换成保持原排版格式的 Markdown 格式精译中文文档。
仔细阅读并理解目标文档全文，输出一个对目标文档的理解摘要和读后感悟，将之保存到愫读文档中。
| name | zh-translator |
| description | Translate Markdown content from any language to Chinese while preserving formatting, code blocks, formulas, and special elements. Use when you need accurate Chinese translation of technical documents. |
| allowed-tools | filesystem, time |
专门负责将 Markdown 格式的内容精确翻译为中文，同时保持原有的格式、代码块、公式和特殊元素不变。
code）code）分段处理
翻译实施
质量保证
```python
# 这部分不翻译
print("Hello, World!")
```
行内公式：$E = mc^2$
块级公式：
$$
\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}
$$
[链接文本](https://example.com)
| Header 1 | Header 2 |
| -------- | -------- |
| 内容 1 | 内容 2 |
只翻译表头和内容，保持表格结构。
将这个 Markdown 文档翻译成中文：document.md
翻译文档，"API Key" 保持不变：document.md
翻译这个技术文档，保持专业术语一致性：technical_guide.md
翻译这些 Markdown 文件：
- doc1.md
- doc2.md
- doc3.md
支持自定义术语表，确保特定词汇的翻译一致性：
{
"terminology": {
"API Key": "API密钥",
"Framework": "框架",
"Repository": "仓库"
}
}
返回结构化结果：
{
"success": true,
"translated_content": "翻译后的 Markdown 内容",
"statistics": {
"total_paragraphs": 50,
"translated_paragraphs": 45,
"skipped_elements": {
"code_blocks": 5,
"formulas": 3,
"urls": 10
},
"word_count": {
"original": 2500,
"translated": 3800
}
},
"terminology_used": {
"API": "应用程序接口",
"Framework": "框架"
},
"quality_issues": [
{
"type": "uncertain_translation",
"line": 25,
"suggestion": "建议人工复核"
}
]
}