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rxjs-vitepress-i18n

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UpdatedMay 17, 2026 at 20:21

RxJS-with-TypeScript プロジェクト (VitePress 多言語ドキュメント) の DeepL を使った翻訳ワークフロー。 Markdown のコードブロック・Mermaid・テーブル・frontmatter・callout を保護してから DeepL に投入し、後処理で組み立てる手順。Issue #34 (網羅性チェック) で検出された翻訳不足ファイルを 6 言語 (fr/de/it/es/nl/pt) に補完する場面で使用する。Claude 駆動 MCP 経由ではなく、ローカル Python スクリプト + DeepL API 直叩きを推奨。

Installation

Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.

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Source

shuji-bonji

shuji-bonji/RxJS-with-TypeScript

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Related occupationsSOC

Based on SOC occupation classification

Web DevelopersComputer and Mathematical Occupations·SOC 15-1254

SKILL.md

readonly

RxJS-with-TypeScript 翻訳ワークフロー

適用範囲

対象ディレクトリ: docs/guide/ 配下の Markdown ファイル (181 ファイル)
対象言語: en, fr, de, it, es, nl, pt
JA が原本: 全言語は JA からの翻訳

全体フロー

JA Markdown
    ↓ Step 1: 保護パッケージ生成
保護版テキスト + blocks（コード/Mermaid/テーブル/frontmatter/callout）
    ↓ Step 2: DeepL 翻訳 (1ファイルあたり 4-5 call/言語)
各言語の翻訳結果
    ↓ Step 3: 後処理 (プレースホルダー復元・固有名詞修正・語順修正・リンクパス変換)
各言語の Markdown 完成版

Step 1: 保護パッケージ生成

JA ファイルから次の要素を抽出してプレースホルダー ___<TYPE>_<N>___ に置換する：

Frontmatter (---\n...\n---) — ___FM_0___
コードブロック (```lang\n...\n```) — ___CODE_N___
Markdown テーブル (連続する |...| 行群) — ___TABLE_N___
VitePress callout ヘッダー (> [!XXX] 行) — ___CALLOUT_N___

Python サンプル

import re, json
from pathlib import Path

def generate_package(rel_path, repo_root):
    src = repo_root / "docs" / "guide" / rel_path
    text = src.read_text(encoding='utf-8')
    blocks = []

    def save(content, prefix):
        blocks.append(content)
        return f"\n\n___{prefix}_{len(blocks)-1}___\n\n"

    # Frontmatter
    fm = re.match(r'^---\n.*?\n---\n', text, re.DOTALL)
    if fm:
        text = save(fm.group(0), 'FM') + text[fm.end():]

    # Code blocks
    text = re.sub(r'```[^\n]*\n.*?\n```', lambda m: save(m.group(0), 'CODE'), text, flags=re.DOTALL)

    # Tables
    text = re.sub(r'((?:^\|.*\|\s*$\n?)+)', lambda m: save(m.group(0), 'TABLE'), text, flags=re.MULTILINE)

    # Callout headers
    text = re.sub(r'^> \[![A-Z]+\][^\n]*\n', lambda m: save(m.group(0), 'CALLOUT'), text, flags=re.MULTILINE)

    text = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text)
    return {'body': text, 'blocks': blocks}

Step 2: DeepL 翻訳

各言語につき 4-5 回の DeepL 呼び出し：

#	対象	内容
1	Frontmatter `description`	`frontmatter` から抽出した description テキスト
2	Body (protected)	`___CODE_N___` 等のプレースホルダーが入った本文
3	Table cells	各テーブルのセルを改行区切りで連結 (テーブルごとに 1 call)
4	Code 内日本語 fragments	コードブロック内に含まれる日本語フラグメントを改行区切りで連結

DeepL API 使用例

import deepl
translator = deepl.Translator(os.getenv('DEEPL_AUTH_KEY'))

result = translator.translate_text(
    text=body_protected,
    source_lang='JA',
    target_lang='FR',  # FR, DE, IT, ES, NL, PT-BR
).text

注意：DeepL の制約

Markdown テーブルの | を句読点と誤認識する → 必ず保護してセル単位で翻訳
プレースホルダーの大文字小文字を変える (___TABLE_N___ → TABLA_N (es), TAVOLA_N (it), TABEL_N (nl), CODICE_N (it), CÓDIGO_N (es/pt), OPROEP_N/UITROEP_N (nl), AUFRUF_N/Aufruf_N (de)) → 後処理で復元
末尾にピリオドを追加する (___CODE_1___ → ___CODE_1___.) → 後処理で除去
固有名詞を翻訳してしまう (forkJoin → fourcheJoindre 等) → 別途修正、rxjs-glossary Skill 参照

Step 3: 後処理

3-1. プレースホルダー破損修正

# 言語別の破損パターンを元に戻す
text = re.sub(r'\b(TAVOLA|TABELLA|TABLA|TABEL)_(\d+)(?:___|\b)', r'___TABLE_\2___', text)
text = re.sub(r'\b(CODICE|CÓDIGO|CODIGO)_(\d+)(?:___|\b)', r'___CODE_\2___', text)
text = re.sub(r'\b(OPROEP|UITROEP|CHIAMATA|LLAMADA|AUFRUF|CHAMADA)_(\d+)(?:___|\b)', r'___CALLOUT_\2___', text, flags=re.IGNORECASE)

3-2. 末尾ピリオド除去

text = re.sub(r'(___[A-Za-z]+_\d+___)\.', r'\1', text)

3-3. プレースホルダー復元（大文字小文字無視）

def restore(m):
    return blocks[int(m.group(1))]
text = re.sub(r'___(?:FM|CODE|TABLE|CALLOUT)_(\d+)___', restore, text, flags=re.IGNORECASE)

3-4. 内部リンクパスの言語化

text = re.sub(r'\]\(/guide/', f'](/{lang}/guide/', text)

# DeepL が path を翻訳してしまうケースの修正
# 例: it で /guida/funzioni di creazione/ → /it/guide/creation-functions/
text = re.sub(r'/guida/funzioni di creazione/', r'/it/guide/creation-functions/', text)  # it
text = re.sub(r'/guía/creación-funciones/', r'/es/guide/creation-functions/', text)  # es
text = re.sub(r'/guía/', r'/es/guide/', text)  # es
text = re.sub(r'/guida/', r'/it/guide/', text)  # it

3-5. テーブル再構築

各言語のテーブルセル翻訳結果から Markdown テーブルを再構築：

def build_table(cells, n_cols):
    n_rows = len(cells) // n_cols
    lines = ["| " + " | ".join(cells[:n_cols]) + " |",
             "|" + "|".join(["---"] * n_cols) + "|"]
    for r in range(1, n_rows):
        lines.append("| " + " | ".join(cells[r*n_cols:(r+1)*n_cols]) + " |")
    return "\n".join(lines) + "\n"

3-6. コード内日本語の置換

rxjs-glossary Skill の言語別マッピング (code_jp 辞書) を使用：

for jp, translated in sorted(code_jp_mapping.items(), key=lambda x: -len(x[0])):
    code = code.replace(jp, translated)

長いものから置換するのがポイント（短いものから置換すると、長い fragment が部分的に置換されて壊れる）。

3-7. 語順問題の修正

Fragment 単位の翻訳では、日本語の助詞・修飾語順がフランス語/ドイツ語などで不自然になる：

言語	問題パターン	修正
fr	`valeur1émission` → `Émet valeur 1`	正規表現で `r'valeur(\d+)émission'` → `r'Émet valeur \1'`
de	`Wert1Ausgabe` → `Ausgabe Wert 1`	`r'Wert(\d+)Ausgabe'` → `r'Ausgabe Wert \1'`
it	`valore1emissione` → `emette valore 1`	`r'valore(\d+)emissione'` → `r'emette valore \1'`
es	`valor1emisión` → `emite valor 1`	`r'valor(\d+)emisión'` → `r'emite valor \1'`
nl	`waarde1uitgifte` → `geeft waarde 1 uit`	`r'waarde(\d+)uitgifte'` → `r'geeft waarde \1 uit'`
pt	`valor1emissão` → `emite valor 1`	`r'valor(\d+)emissão'` → `r'emite valor \1'`

3-8. 余分な空行整理

text = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text)

ファイル別の DeepL 消費量目安

ファイル	JA行数	1言語あたり	6言語合計
`forkJoin-vs-combineLatest.md`	349	~12,000 文字	~70,000 文字
`audit.md`	294	~10,000 文字	~60,000 文字
`find.md`	440	~15,000 文字	~90,000 文字
`findIndex.md`	410	~14,000 文字	~85,000 文字
`ignoreElements.md`	468	~16,000 文字	~95,000 文字
`auditTime.md`	410	~14,000 文字	~85,000 文字
`takeLast.md`	396	~13,000 文字	~80,000 文字
`elementAt.md`	339	~11,000 文字	~65,000 文字
`sampleTime.md`	366	~12,000 文字	~75,000 文字

DeepL Free 版の 100 万文字制限を超えるリスクがあるため、ファイル別に消費を監視する。

推奨実行環境

Claude 駆動 (MCP 経由) は非推奨：

1 ファイル/セッションが限界 (コンテキスト窓圧迫)
6 言語分の翻訳結果保持と組み立てが困難

ローカル Python スクリプト推奨：

scripts/translate_files.py として配置
DEEPL_AUTH_KEY 環境変数で API キー設定
deepl-python SDK 使用 (pip install deepl)
ファイル/言語ごとにアトミックに処理
失敗時の再実行が容易

サンプル：完全自動化スクリプト雛形

#!/usr/bin/env python3
"""scripts/translate_files.py - DeepL で多言語に翻訳"""
import os, re, json
from pathlib import Path
import deepl

REPO = Path(__file__).parent.parent
TRANSLATOR = deepl.Translator(os.getenv('DEEPL_AUTH_KEY'))
LANGS = {'fr': 'FR', 'de': 'DE', 'it': 'IT', 'es': 'ES', 'nl': 'NL', 'pt': 'PT-BR'}

# rxjs-glossary Skill から code_jp マッピングと固有名詞リストを読み込み
GLOSSARY = json.loads(
    (REPO / '.claude' / 'skills' / 'rxjs-glossary' / 'glossary.json').read_text()
)

def translate_file(rel_path, target_lang):
    pkg = generate_package(rel_path, REPO)

    # 1. fm description
    fm_desc_jp = extract_fm_desc(pkg['blocks'][0])
    fm_desc_t = TRANSLATOR.translate_text(fm_desc_jp, source_lang='JA', target_lang=LANGS[target_lang]).text

    # 2. body
    body_t = TRANSLATOR.translate_text(pkg['body'], source_lang='JA', target_lang=LANGS[target_lang]).text

    # 3. tables
    tables_t = {}
    for idx, cells in pkg['table_cells'].items():
        joined = '\n'.join(cells)
        t = TRANSLATOR.translate_text(joined, source_lang='JA', target_lang=LANGS[target_lang]).text
        tables_t[idx] = t.split('\n')

    # 4. code_jp (glossary がカバーしない場合のみ)
    missing = [f for f in pkg['code_jp_fragments'] if f not in GLOSSARY[target_lang]['code_jp']]
    if missing:
        joined = '\n'.join(missing)
        t = TRANSLATOR.translate_text(joined, source_lang='JA', target_lang=LANGS[target_lang]).text
        for jp, tr in zip(missing, t.split('\n')):
            GLOSSARY[target_lang]['code_jp'][jp] = tr  # 学習・更新

    # 5. 組み立て
    text = assemble(pkg, body_t, fm_desc_t, tables_t, GLOSSARY[target_lang])

    # 6. 書き出し
    out = REPO / 'docs' / target_lang / 'guide' / rel_path
    out.write_text(text, encoding='utf-8')
    print(f"  {target_lang}/{rel_path} ({len(text)} chars)")

if __name__ == '__main__':
    FILES = [
        "operators/filtering/audit.md",
        "operators/filtering/auditTime.md",
        "operators/filtering/elementAt.md",
        "operators/filtering/find.md",
        "operators/filtering/findIndex.md",
        "operators/filtering/ignoreElements.md",
        "operators/filtering/sampleTime.md",
        "operators/filtering/takeLast.md",
    ]
    for f in FILES:
        for lang in LANGS:
            translate_file(f, lang)

既存実装の参照

成功事例として参照可能：

docs/{fr,de,it,es,nl,pt}/guide/creation-functions/combination/forkJoin-vs-combineLatest.md — 6 言語完全翻訳済み
docs/fr/guide/operators/filtering/audit.md — fr のみ完全
audit/issue34-coverage-report.md — 網羅性レポート

配置場所

このプロジェクト固有の Skill として、リポジトリ内の .claude/skills/rxjs-vitepress-i18n/SKILL.md に配置することを推奨。 GitHub にコミットすれば他デバイス・他セッションからも参照可能。

rxjs-vitepress-i18n

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適用範囲

全体フロー

Step 1: 保護パッケージ生成

Python サンプル

Step 2: DeepL 翻訳

DeepL API 使用例

注意：DeepL の制約

Step 3: 後処理

3-1. プレースホルダー破損修正

3-2. 末尾ピリオド除去

3-3. プレースホルダー復元（大文字小文字無視）

3-4. 内部リンクパスの言語化

3-5. テーブル再構築

3-6. コード内日本語の置換

3-7. 語順問題の修正

3-8. 余分な空行整理

ファイル別の DeepL 消費量目安

推奨実行環境

サンプル：完全自動化スクリプト雛形

既存実装の参照

関連 Skill

配置場所

RxJS-with-TypeScript 翻訳ワークフロー

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3-8. 余分な空行整理

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