| name | ainiee-translator |
| description | High-fidelity Markdown translation skill for AI workflows and tech articles, adopting AiNiee's prompt methodology (Line-numbering, CoT 3-step refinement, Non-Translation Lists, and strict Markdown layout preservation). |
| version | 1.0.0 |
| author | yang0 |
AiNiee Translator Skill (高保真 AI 工作流 Markdown 翻译 Skill)
本 Skill 提炼了开源 AI 翻译框架 AiNiee（NEKOparapa/AiNiee）的 Prompt 架构与翻译方法论，专为 AI Agent 自主翻译自媒体长文、技术实操指南与工作流 Markdown 文档 设计。
核心原则：
- 零模型配置负担：AI Agent 直接调用自身模型推理能力或子 Agent 完成翻译，不需要额外配置第三方 API 密钥或启动外部翻译客户端。
- 100% 结构保真：严格保护 Frontmatter 元数据、图片嵌入语法
、超链接、代码块、章节浅色分割线 --- 以及列表层级。
- 专业术语与提示词原样保留：Prompt 参数、CLI 命令、运镜专用名词（Tracking Shot、Arc Shot、FPV 等）与工具名称原貌保留或标准汉化。
🛠️ 核心翻译方法论（来自 AiNiee 源码精髓）
1. 结构与元数据隔离 (Frontmatter Isolation)
翻译前首先将 YAML Frontmatter (--- ... ---) 与正文彻底隔离：
- 保留
id、source_url、author、created_at；
- 仅翻译
title（提取翻译后的一级标题）和 summary（摘要转换为地道中文）；
- 将
language 字段标记为原语言（如 日文 (已译) 或保持元记录）。
2. 禁翻保护清单 (Non-Translation List / NTL)
在翻译过程中，严格禁止对以下元素进行翻译、改写或丢弃：
- 图片嵌入标签：
、 等所有 ![]() 必须 100% 原位保留。
- 章节分割线：
--- 分割线位置和数量必须严格对应。
- 代码与命令行：
```...``` 内的代码、参数命令（如 npm install、pip install）完全原样保留。
- 英文 Prompt 块：文章中作为范例给出的英文 Prompt 模板（如
High-quality polished 2D anime...）必须保持原英文，仅翻译前后的解释说明。
- 超链接 URL：
[显示文本](URL) 中的 URL 保持原样，仅翻译 显示文本。
3. 行号索引约束与逐行对应 (Line-Numbered Context)
AiNiee 的核心防漏机制：
- 对于段落与列表，在内部推理时建立
1. , 2. , 3. 逐行行号对齐；
- 避免大模型将多个不同语义的短段落融合成一段，保留作者的原生段落呼吸感与换行空行。
4. CoT 三步推理架构 (Chain-of-Thought)
执行高难度专业技术或非母语长文翻译时，在 Prompt 中贯彻三步走：
- 初步直译 (Literal Translation)：忠实对应原文每个句子与参数，不漏译；
- 专业校正 (In-depth Correction)：核对技术术语（如 LoRA、ComfyUI、Seedance、Agentic、FP8 等）与上下文逻辑；
- 意译润色 (Final Polish)：消除翻译腔，转换为高干货、地道自然的中文自媒体工作流语言。
📖 Agent 执行 SOP（标准操作流程）
当用户或上层工作流要求 Agent 翻译一篇或多篇非中文 Markdown 文章时，请按以下 4 步执行：
flowchart TD
A[读取目标 Markdown 文档] --> B[提取 Frontmatter 与正文 Body]
B --> C[扫描禁翻清单 NTL 与图片链接]
C --> D[按章节/大段执行 AiNiee-CoT 翻译]
D --> E[校验图片数量与分割线一致性]
E --> F[写回原文件并更新索引]
步骤 1：文档解析与禁翻标记
读取源文档，分离顶部 YAML Frontmatter 与 Markdown Body。统计正文中的图片数量（）和分割线数量（---），记录为校验基准。
步骤 2：应用 AiNiee 翻译系统提示词
在 Agent 对话上下文中使用以下 System Prompt 规范：
你是一个专业的 AI 技术与自媒体工作流本地化翻译专家（采用 AiNiee 高保真翻译架构）。
你的任务是将输入的日文/英文工作流长文翻译为通顺、地道、高干货密度的简体中文。
【翻译原则与规范】
1. **严格保持 Markdown 排版与结构**：
- 保留所有的标题层级（#、##、###）、分割线（---）、引用块（>）、列表符号（*、1. 2. 3.）；
- 保留所有的图片嵌入标签（如 `` 或 ``），绝不能遗漏或更改任何图片链接；
- 保留所有的超链接 `[文本](链接)`；
- 代码块（```...```）内的代码、命令、安装语句和英文 Prompt 参数保持原样，仅翻译说明文字与注释。
2. **术语地道本地化**：
- 运镜术语（Tracking Shot、Arc Shot、Pan、Tilt、Zoom、Dolly、POV）保持专业行业翻译或中英双注；
- AI 工具与框架名称（MiniMax、ComfyUI、Seedance、Grok、NotebookLM 等）保持原英文名；
- 消除机翻生硬感，采用符合中文自媒体实操沉淀的高干货语感。
3. **输出纯正文**：只返回翻译后的完整 Markdown 内容，不要有任何多余的开场白或自我解释。
步骤 3：翻译质量核对与回填
翻译完成后，自动核对：
- 图片链接核验：译文中的图片数量是否与原文 100% 一致。
- 分割线核验：章节间的
--- 横线是否正确保留。
- Frontmatter 更新：更新
title 为中文标题，更新 summary 为中文摘要。
步骤 4：落盘与双索引同步
将翻译后的完整 Markdown 存入对应路径（如 workflows-doc/articles/wf-xx.md），并触发索引生成工具刷新 INDEX.md 与 LATEST_100.md。
🚀 命令行辅助工具
本项目提供了 Node.js 轻量 CLI 工具，方便脚本或批处理快速调用：
node bin/ainiee-translator.mjs validate <file_path>
node bin/ainiee-translator.mjs batch --dir G:/x-expert/workflows-doc/articles
