academic-pdf-translation

name	academic-pdf-translation
description	将学术 PDF 翻译并重建为可读、可检索、可逐页验收的目标语言版本。用于全文翻译、旧译本修复、版式与行距审查、图表和截图文字本地化、语义忠实度复核、批量文献画像、源译对照图生成及 Zotero 收尾。简体中文流程已通过代表样本验证；繁体中文、日语、韩语及拉丁字母语言提供实验性配置，须先验收代表页。
license	MIT

PDF 翻译

原文是证据原件，译文服务于阅读、引用和检索。主流程只有四步：

1. 检查全篇并选择路线；
2. 完成全文翻译；
3. 一次生成并注册首版 PDF；
4. 按用户档位一次审查、集中返修并收尾。

与用户交流的当前智能体是制作智能体，负责翻译、排版、返修和交付；基础流程 不另设翻译智能体。平衡和精细档调用一次 独立审查智能体，快速档不调用。自动脚本 负责找技术问题；独立审查智能体只完整读取一次源译对照图，汇总问题后一次性 交给制作智能体。

开始前

用户没有选择质量档位时，只问一次：

这次选择哪种质量档位？

• 快速：基础检查通过即可，速度最快。
• 平衡（推荐）：完整看一遍源译对照，集中修改一次。
• 精细：同样只完整看一遍，返修后更细地核对关键内容和受影响页面。

对应参数为 fast、balanced、precise。批量任务整批只问一次。

执行脚本时，若 Skill 根目录存在 .venv，优先使用其中的 Python；否则使用 系统 python3。同一任务不要混用两个 Python 环境。

除非用户明确指定现有作业，新请求先在 Skill 内部 Workspace/ 创建一个批次。 同一请求的全部 PDF 共用该批次，标题概括用户任务，数量由输入文件自动计算：

python3 scripts/workspace.py create \
  --title "本批次标题" \
  /path/to/paper-01.pdf \
  /path/to/paper-02.pdf

继续工作时使用命令返回的批次路径。用户只从 input/ 取原文、从 output/ 取正式译本；所有过程文件位于隐藏的 .work/。详细目录和最终回复格式只以 workspace.md 为准。

开始前按任务读取：

• 工作区与文件去向：workspace.md
• 交付判断：quality-contract.md
• 路线选择：routing.md
• 排版与行距：layout-readability.md
• 翻译范围：translation-scope.md
• 高风险语义：semantic-review.md
• 非简体中文：language-profiles.md
• 发布或比较通过率：validation.md

不可跳过

1. 不覆盖原文，不直接替换已验收译本。
2. 不调用 LM Studio、lms、Ollama、本地或小语言模型，也不把论文发送给 第三方机器翻译 API。
3. 除白名单外，标题、正文、图表、图注、脚注、附录、界面和声明全部翻译。
4. 否定、不确定性、证据强度、样本边界、数字、引文和因果边界必须保留。
5. 译文正文只表达作者原意；项目判断和证据评价写入独立笔记。
6. 可读性优先于机械复刻碎文本框；不得靠缩字、压行距、收窄版心或制造异常 段距塞入页面。
7. 全篇正文使用统一字号和行距。按实际译文字量试排，不逐页缩放。
8. 自动检查始终执行；完整人工审查次数只服从用户选择。
9. 同一轮问题先汇总再集中修改，不为单个箭头、标点或元数据反复注册版本。
10. 生产脚本不得写死作者、标题、期刊、量表、固定页码、翻译单元 ID 或本机 路径；所有论文内容从作业 JSON 读取，样例常量只允许出现在自测夹具中。

第一步：全篇检查

初始化独立作业：

python3 scripts/init_job.py \
  /path/to/Workspace/<批次>/input/source.pdf \
  --workspace /path/to/Workspace/<批次> \
  --target-language zh-Hans \
  --review balanced \
  --producer-id producer-agent-01

初始化会先按原文 SHA-256 搜索本批次 .work/jobs/ 中全部 job.json；存在 同一原文时恢复已有作业，不再创建第二份。恢复旧项目时仍可直接传入 /path/to/job --job-root /path/to/all-jobs。

初始化会自动生成：

• source_structure.json：PDF 自带文字顺序、坐标推断顺序、实际阅读顺序、 文字块坐标、栏位、图片和矢量图信号；
• source_units.json：按段落或语义区域拆分并冻结的原文单元；
• source_elements.json 与 unit_bindings.json：原文元素清单，以及每个 单元属于哪个元素、担任什么角色；
• translation.json：与每个冻结单元一一绑定的待翻译骨架，每个单元带上 它的元素角色。

两种阅读顺序冲突、缺少文本层或存在图表时，只标记需要看图的页，不擅自宣称 提取顺序正确。不得删除冻结单元，也不得把多个单元重新合成“整页原文加一段 中文摘要”。

按原尺寸检查脚本标出的页面，并扫视其余原文页，先回答一个问题：

这页能否用普通正文生成器完整、顺序正确、结构清楚地重建？

不能就登记为复杂页。复杂内容不限于表格，还包括量表、表单、模型图、流程图、 公式、承担研究信息的截图或界面、扫描页、多栏错序、横向页、混合尺寸和其他 特殊结构。照片、装饰图和不依赖内部文字理解的截图保持原图，只翻译图注， 不因“图片里有字”自动升级为复杂翻译页。

确认没有复杂页：

python3 scripts/set_complex_content.py /path/to/job \
  --none \
  --notes "已按原尺寸检查全部原文页，均适合普通正文路线。"

登记复杂页：

python3 scripts/set_complex_content.py /path/to/job \
  --page "6,structured-table,structured-table-rebuild,统计表需保持行列关系" \
  --page "8,figure-with-text,image-text-localization,模型图保留原图并叠中文标签"

存在任一复杂页时，整篇路线最低为 hybrid-complex-pages；复杂页多或结构贯穿 全文时使用 custom-layout。具体类型见 routing.md。

登记完复杂页后记录实际选择的路线。进入 translated 阶段之前必须有它：

python3 scripts/set_complex_content.py /path/to/job \
  --route standard-auto \
  --route-reason "全文为标准单栏正文与参考文献，普通正文路线即可完整重建。"

--route 可以和 --none、--page 写在同一条命令里，也可以单独执行。

复杂页默认走元素管线

图、表、公式默认保留原文那一块，不重画。初始化已经生成 source_elements.json 与 unit_bindings.json；接着一条命令给每个元素定 策略：

python3 scripts/build_render_plan.py /path/to/job

计划会把图整块定为保留（preserve-*），并把图内标签按坐标叠成中文； figure_inventory.json 同时由程序派生，不需要手写。保留下来的元素就是 已渲染的元素，不需要另写省略理由。

自动识别认错了才手工纠正一条：

python3 scripts/set_element_override.py /path/to/job \
  --element p0006-figure-001 \
  --action retype \
  --type chart

改完重新运行 build_render_plan.py。

手写载荷：确认画得出来才用

只有当结构化重建确实画得出来，而且比保留原图更有用时，才手工填写 complex_content.json 载荷：

• 表格：表题、行数、列数、单元格和表注；
• 模型图：图、标签、节点及边/连线；
• 需要本地化的截图、统计图或 OCR：区域、显示尺寸和承担信息的区域文字；
• 阅读顺序重建：按顺序排列的原文块 ID。

vector-rebuild 的载荷必须用渲染器认识的结构键：nodes、edges、 connectors、series、panels、circles、levels。只给标签文字画不出 任何图形，导出前总检查会报 VECTOR_REBUILD_PAYLOAD_NOT_DRAWABLE 并停下。 画不出来就别写载荷，让计划把原图整块保留。

填写完成后：

python3 scripts/set_complex_payload.py /path/to/job \
  --page 8 \
  --payload /path/to/page-8-figure-data.json \
  --source-evidence "已按原尺寸核对全部节点、箭头、标签和数值" \
  --ready

跨页表格、跨页模型或其他跨页复杂结构必须在同一载荷中列出全部 source_pages 和逐页 source_bboxes。生成器按这些坐标替代原始碎片， 每项复杂结构独立计算覆盖范围；夹在两项复杂结构之间的普通正文必须保留。 四象限图、坐标图等载荷还必须列出轴名称、正负方向、刻度或类别，不能只写 象限标题和说明文字。

第二步：全文翻译

原则是逐单元校验，按批次翻译。冻结单元只负责定位遗漏，执行时把多个 单元编成一批，让模型一次拿到完整上下文。

先确认术语表，再编排批次。translation.terminology_reviewed 不是 true 时命令会拒绝正式编排；只想看分批结果用 --preview，它不写任何文件。

确认术语表（没有需要锁定的术语时也要执行一次）：

python3 scripts/set_terminology.py /path/to/job \
  --term "meaning in life=人生意义" \
  --reviewed

术语写成 原文=译文；译文与原文相同表示这一条按原文保留。术语表在编排 批次前锁定，锁定后不在批次之间改动。

python3 scripts/plan_translation_batches.py /path/to/job --model <实际模型标识>

--model 写实际执行翻译的模型标识。不写也能编排，但不会生成可复用的正式 缓存：没有模型标识的结果无法证明是谁翻的，缓存下来会被别的模型误复用。

命令生成 translation-plan.json 和 translation-batches/batch-NNNN.json。 每批默认 8～20 个单元、约 8000～12000 字符；标题与其后首段、图表题与相邻 说明、跨页续句都保证同批。每个批次文件已带好论文标题、摘要摘录、章节目录、 当前章节标题、已锁定术语，以及上一批结尾和下一批开头的少量上下文。

批次里每个单元还带一个 element_role，取自原文元素清单。它决定这条单元 本来该是什么形态：reference-entry 是参考文献题录，author、 affiliation、publication-metadata 是署名区。这些单元照原样保留原文， 把 translation 留空、填对应的 keep_source_code 即可，不要扩写成中文 解释句。body、heading 等普通正文单元必须给出译文。

按批次翻译后，只返回本批单元的结果数组：

[
  {
    "id": "<批次文件 units[] 中的单元 id>",
    "translation": "目标语言译文……",
    "keep_source_code": null,
    "keep_source_reason": null,
    "review_flags": []
  }
]

写回一批：

python3 scripts/apply_translation_batch.py /path/to/job \
  --batch batch-0001 \
  --result /path/to/batch-0001-result.json \
  --model <实际模型标识>

写回时逐单元校验：ID 必须存在、不得重复、原文不得修改、数量必须与批次 一致、required_anchors 中的数字与引文不得丢失、实际模型必须与计划一致。 任何一项不满足就整批拒绝，translation.json 保持原样。单批失败只重做该批， 已完成批次不受影响。中断后重新运行编排命令即可从最后一个成功批次继续。

并行翻译（批次多时建议）

翻译可以并行，写回必须串行。批数 ≥ 4 时建议拆给多个翻译代理：

python3 scripts/plan_translation_batches.py /path/to/job \
  --model <实际模型标识> --translators 4

--translators 上限 5。命令会把连续的批次段分配给每个代理并打印分配表 （也写进 translation-plan.json 的 assignments）。然后为每个代理 启动一个子代理（定义见发布包 agents/batch-translator.md，复制到项目 .claude/agents/ 即可用；翻译代理用中档模型即可，例如 Sonnet 级）， 任务书写明：作业目录、分给它的批次 ID、结果输出目录。每个代理只写 自己批次的 <batch_id>.result.json，绝不碰 translation.json。

全部代理完成后，由唯一的写回者串行执行：

python3 scripts/apply_translation_batch.py /path/to/job \
  --results-dir /path/to/results --model <实际模型标识>

逐批校验与单批写回完全相同，一批不过只拒那一批。术语一致性不依赖 分配方式：术语表在编排时已冻结并钉哈希，写回一关还会校验。

译文真实性检查

写入 translation.json 和缓存之前，还要过一遍译文真实性检查。它拦三件事：

1. 原文原样冒充译文。 跨语言任务里，标准化后 translation 与 source 相同的单元一律拒绝。整段没有字母的单元除外：坐标轴刻度、页码、纯符号 片段在任何语言里都是同一串字符，照抄填进 translation 即可，不要改写 成中文数字。
2. 译文不是目标语言。 普通正文和标题的译文要含合理比例的目标语言字符。 单元 0.50、批次 0.70、文档 0.80，三层分别判定。作者署名、单位、出版 元数据、DOI/URL 和参考文献题录不受这一条约束：它们的正确形态本来就是 原文，照原样留着即可，不要扩写成中文解释句。
3. 用自由文本理由整段保留原文。 保留原文必须填结构化 keep_source_code，keep_source_reason 只作补充说明，单独不能豁免。

keep_source_code 的取值和适用范围：

code	只能用在
person-name	不超过 80 字符、以专名形式出现的人名片段
official-product-name	不超过 80 字符的正式产品名
acronym	整段就是缩写本身
formula-or-statistical-symbol	公式或统计符号片段，普通词不超过 2 个
doi-or-url	基本只有 DOI 或 URL 的单元
citation	基本只有引文标记的单元
bibliography-entry	单元类型是 reference/bibliography，或批次里的 element_role 是 reference-entry
required-original-term	translation.terminology 中登记了 target 与 source 相同的术语
publication-front-matter	作者署名、单位、出版元数据或 DOI/URL 单元；批次里的 element_role 为 author、affiliation、publication-metadata 时同样适用

普通正文、摘要、标题和章节标题不能整单元保留原文：上面每一个 code 都 用不上它们。

批次核账

翻译由当前智能体或已分配的翻译代理完成，不把论文内容交给任意外部命令。 全部结果串行写回后运行：

python3 scripts/run_translation_batches.py /path/to/job --verify-only

核账比较计划批次、已验证批次和实际单元数量。少执行一批时命令直接失败。

同一批原文、目标语言、术语表、提示版本和模型都没变时，可直接从缓存写回：

python3 scripts/apply_translation_batch.py /path/to/job --from-cache

translation.json 的字段含义不变，仍是每个冻结单元一条记录：

{
  "id": "p0003-u0012",
  "source_ref": "p0003-u0012",
  "page": 3,
  "kind": "body",
  "source": "Original paragraph...",
  "source_bbox": [57.1, 220.4, 291.0, 338.7],
  "translation": "目标语言译文……",
  "keep_source_code": null,
  "keep_source_reason": null,
  "review_flags": []
}

要求：

• 保持整篇上下文和统一术语，不按孤立字符或碎 span 翻译；
• 翻译前用 set_terminology.py --reviewed 确认术语表，术语为空时也要执行 一次；术语表在编排批次前锁定，锁定后不在批次之间改动；
• 不修改 source_ref、source、page 或 source_bbox；
• 每个冻结原文单元必须恰好出现一次，不得遗漏、重复或合并；
• 跨栏和跨页续句只翻译一次；
• translation.json.coverage 由程序按真实性判定重算，不要手写。 complete 只在全部单元通过检查后才会变成 true，同时给出 validated_translated_units、validated_kept_source_units 和 invalid_or_unverified_units；
• 参考文献题录按学术惯例默认保留原文，只做断词修复与 URL 合行，不逐条 译成中文；保留原文区域写入 retained_source.json；
• 同页存在分栏参考文献时，每个逻辑栏单独登记区域；保留区按左栏到右栏、 栏内从上到下排版，并排除页眉、页脚和孤立页码；
• 图表、截图和复杂页状态由 build_render_plan.py 派生进 figure_inventory.json，不手写：保留下来的图就是渲染出来的图， 不需要为它写省略理由；
• 高风险语句使用 semantic-review.md 的稳定标记。

超过 10 页时，每约 5 页保存一次可恢复检查点：

python3 scripts/record_work_checkpoint.py /path/to/job \
  --completed-through 5 \
  --phase translation \
  --note "第1至5页已完整翻译并落盘。"

完成后：

python3 scripts/audit_translation_completeness.py /path/to/job
python3 scripts/validate_job.py /path/to/job --stage translated --advance

候选尚未生成时，完整性审计先检查正文是否异常压缩、数字和统计量是否丢失、 章节是否错配，不检查尚不存在的图表重建结果。

若返回 NEEDS_REPAIR，读取 reviews/repair-plan.json，集中完成全部返修任务 后重新运行本步骤。NEEDS_REPAIR 是下一轮制作输入，不是停止工作或向用户交付 失败报告的条件。

第三步：生成首版

字体在初始化时就已经解析成磁盘上的实际文件，绝对路径和文件 sha256 写在 job.json.quality.selected_fonts 与 selected_font_evidence 里， 不需要手工编辑 job.json。统一入口在输入就绪检查之前会再确认一次； 字体文件被换掉时哈希对不上，会自动重新选择。需要手动重选时：

python3 scripts/font_preparation.py /path/to/job --force

普通正文按实际译文字量用 typography_fit.py 计算全篇统一字号，并优先复用 reportlab_layout.py。复杂页按第一步登记的方法单独重建。

排版器先完整试排到内存，读取 translation.json 和 complex_content.json，不得把表格、图、标题或数值重新写死在论文专属代码 里。试排后写入 generator-layout-log.json.render_contract，证明：

• 每个冻结译文单元都被消费；
• 所有标题、正文、脚注、声明、图注和复杂页文字区域都已测量；
• 图题或表题与首个图表结构保持同页，不产生孤立标题；
• 没有溢出和单字孤行；
• 实际字体与 job.json 一致；
• 目标语言需要时，断行禁则已经启用。

段距检查按页面全部可见内容判断。参考文献、图表或其他非正文内容占据两段之间 的空间时，不得把该区域误判为机械拉大的空白。

连续出现多张结构化表格时，让标题、表头、数据行和表注按剩余空间自然跨页， 只保证标题与表头或首行同页。不得为每张表机械插入新页，造成只剩一两行表注 或大面积空白的候选页。

单幅图片与图注作为一个阅读单元排版。多图并排时，由图组的行列容器保持每幅 图片与自身图注的关系，不在单元格内再嵌套无界高度的整组绑定；图组必须经过 实际页面高度试排。并排图组高于完整版心时，自动改为可分页纵排，并让图内 文字对照使用完整行宽，不通过缩字或删除标签维持并排。

首版只调用一次统一入口：

python3 scripts/build_first_candidate.py /path/to/job

入口先完成候选试排和排版合同，再刷新一次总检查，最后运行唯一一次注册前 预检。中途失败不会注册候选。默认输出到 staging/candidate-first.pdf；集中返修时使用：

python3 scripts/build_first_candidate.py /path/to/job \
  --attempt-label repair

预检临时副本必须先进入 candidate 状态，再自动运行完整性审计，并检查 figure_inventory.json 声称的表格、模型图或截图是否真的以网格、轴线、 连线、矢量或图像结构出现在候选中。只有文字层存在、但正文被写成摘要， 把图表缩成几句说明，或遗漏坐标轴和方向，会返回 NEEDS_REPAIR 和逐页任务。 候选译文比对先按坐标去除固定页眉和页脚孤立页码，再拼接映射到同一单元的 候选页；正文中的样本量、年份和统计数字必须保留。

返回结果：

1. READY_TO_REGISTER：进入注册；
2. 第一次 NEEDS_REPAIR：一次性汇总全部问题，只集中返修一次；重新运行 导出前总检查并再生成一次；
3. 第二次仍失败：返回 GENERATOR_FIX_REQUIRED。修复排版器共性问题并产生 新的代码构建哈希，不得继续对单篇 PDF 逐项返修。

同一候选页面指纹重复检查不增加次数。统一生成器按实际代码构建哈希计数， 手改显示版本号不会重置次数；同一构建最多检查首版和集中返修版。

预检通过后只注册一次首版：

python3 scripts/register_candidate.py \
  /path/to/job \
  /path/to/generated.pdf \
  --renderer academic-pdf-layout \
  --renderer-version <build-report-version> \
  --renderer-build-id <build-report-hash> \
  --notes "首版；复杂页已专用重建"

python3 scripts/qa_pdf.py /path/to/job
python3 scripts/validate_job.py /path/to/job --stage candidate --advance
python3 scripts/review_risk_report.py /path/to/job \
  --output-json /path/to/job/reviews/risk-report.json \
  --output-md /path/to/job/reviews/risk-report.md
python3 scripts/audit_translation_completeness.py /path/to/job

自动检查负责页数、尺寸、文本层、字体、字号、行距、越界、乱码、留白、原文 残留和检索风险。它不是第二次人工审查。门槛见 qa-acceptance.md。

统一生成器登记的正文和参考文献字号属于候选证据。字号一致性检查以该锁定值 为准，并排除参考文献、脚注和正式出版元数据的专用字号；不得用整篇字符多数 反推正文字号。最后一页内容完整且沿用全篇锁定字号时允许自然收尾留白。

交付前核查

候选生成之后，用这一个命令跑完核查、最多一轮返修、再核查，并给出唯一结论：

python3 scripts/deliver_first_candidate.py /path/to/job

退出码就是结论：0 可以交付，2 交给人处理，1 停下别交。 核查证据（映射、对账、返修前后对比、待人细看的页面图片）写在 <作业目录>/delivery/，复审直接看这里。

核查挑出高风险页时，必须真的看（快速档也不例外，只是每页只答 计划列出的固定问题）：打开 delivery/round-*-pages/ 里的页面图， 逐页逐项写下 PASS/FAIL，录成结果再交付——计划不是结果，没有结果 最多到 handover：

python3 scripts/record_targeted_visual_review.py /path/to/job --result answers.json
python3 scripts/deliver_first_candidate.py /path/to/job --visual-result /path/to/job/delivery/visual-review-result.json

结果绑定候选文件哈希；候选一换，旧结果自动作废。没有高风险页时 结论记 NOT_REQUIRED，不需要以上两步。

前置：作业需要先有 source_elements.json、unit_bindings.json 与 render_plan.json。前两份由初始化生成，第三份由 build_render_plan.py 生成。原文换了或改过元素纠正时重跑：

python3 scripts/analyze_source_elements.py /path/to/job
python3 scripts/bind_translation_units.py /path/to/job
python3 scripts/build_render_plan.py /path/to/job

详见 references/element-pipeline.md。

第四步：一次审查与收尾

快速

基础检查和图表清单通过后直接验收：

python3 scripts/validate_job.py /path/to/job --stage accepted --advance

平衡（推荐）

一条命令生成供审查智能体读取的材料：

python3 scripts/make_review_sheet.py /path/to/job

默认每张审查图包含两组左右对照页，并按 PDF 顺序覆盖全文。脚本只生成审查 图包、索引和一份对照 PDF；原文和候选哈希不变时直接复用缓存。返修后重新 生成时按单页复用：原文页跨候选版本一律复用，候选只重画真正改动过的页， 审查 PDF 的页面顺序不变。

随后启动一个独立审查智能体，并让它完整执行 independent-reviewer.md。派发时只提供 Skill 根目录、作业目录、稳定的 reviewer_id 和质量档位，不提供制作过程的推理或 预设结论。审查智能体按需生成疑点页高清对照，并一次性写入 reviews/independent.json。

运行环境不能启动独立智能体时，不得用制作智能体自审冒充审校版；保留当前 候选，并请用户改选快速档或换到支持独立智能体的环境。

复审完成后立即记录：

python3 scripts/record_review_round.py /path/to/job

若结果为 PASS，直接进入 accepted。若结果为 FAIL，制作智能体按完整问题清单 集中返修一次并注册第二版，随后运行全篇自动回归、重新生成对照图，只目视 检查改动页、相邻页和同类受影响页。该定向确认仍由同一 reviewer_id 的独立 审查智能体完成；确认通过后记录：

python3 scripts/record_post_repair_confirmation.py /path/to/job \
  --reviewer-id reviewer-agent-01 \
  --changed-pages "3,7-9" \
  --same-type-pages "12"

精细

与平衡档相同，也只有一轮全文审查和一次集中返修。区别是返修后额外定向核对 量表计分、关键统计、核心定义、图表及所有受影响页面。

精细档的返修确认还需为统计、核心定义、量表和图表逐项提供 --key-check category=PASS:核对依据。最后运行：

python3 scripts/validate_job.py /path/to/job --stage accepted --advance

初始化时的 producer_id 与复审记录中的 reviewer_id 必须不同；独立审查者 不能参与当前候选的翻译或排版。

正式输出与 Zotero

只在 accepted 后：

1. 按 workspace.md 把唯一正式译本写入当前批次 output/，并记录绝对路径和哈希；
2. 原文和译文挂到同一 Zotero 父条目；
3. 分别读回一条原文和译文检索锚点；
4. 把正式路径、哈希和 Zotero 键写入 finalization.json；
5. 运行：

python3 scripts/validate_job.py /path/to/job --stage finalized --advance

Zotero 只保留题录、原文、正式译本和用户明确要求的研究笔记，不导入检查报告。 Zotero 操作见 zotero-finalization.md。

回复用户前运行 workspace.py outputs <批次路径>，逐篇交付正式 PDF 的可点击 文件名和绝对路径。不要交付 .work/ 内的候选或检查材料。

自检

修改 Skill 后运行：

python3 scripts/check_bundle.py
python3 scripts/self_test.py

改变候选页面组成时更新稳定发布号；预检身份以代码构建哈希为准。批量发布前， 至少选择 5 篇覆盖 普通正文、结构化表格或模型图、照片、混合正文与参考文献的代表样本；每篇都 必须在该版本第一次预检时返回 READY_TO_REGISTER。失败时修复共性输入或 生成逻辑，不通过降低门槛或增加单篇例外放行。

准备一份含 cases[].id、cases[].job_dir 和可选 tags 的 JSON 清单后， 可在隔离副本中复跑基准：

python3 scripts/benchmark_corpus.py /path/to/benchmark.json \
  --output /path/to/benchmark-report.json

默认串行，避免 PDF 渲染争用内存和 CPU；需要时显式传 --workers。基准报告 的首版通过率只代表自动门禁，视觉抽查仍单独执行。

时间和 token 只从 run-metrics.json 统计。候选流水线会自动记时；翻译和 复审阶段可补记：

python3 scripts/run_metrics.py record /path/to/job \
  --stage translation --status complete --elapsed-seconds 900 \
  --model <model> --input-tokens 10000 --output-tokens 18000
python3 scripts/run_metrics.py summarize /path/to/job-root

失败候选和历史证据保留在作业目录；正式译本只在验收后产生。数据接口和扩展点 见 architecture.md。

验收完成后可先预览再清理旧 staging 产物：

python3 scripts/prune_staging.py /path/to/job
python3 scripts/prune_staging.py /path/to/job --apply