aio-epub-review

name	aio-epub-review
description	Deep literary review of translated EPUB chapters — evaluate translation quality, fix consistency issues, and check cross-chapter coherence.
when_to_use	review translation, đánh giá bản dịch, review chapter, kiểm tra dịch, consistency check, kiểm tra nhất quán, fix translation, sửa bản dịch, literary review, cross-chapter coherence, tone review, fluency check
effort	medium
argument-hint	book ID and optional chapter number

EPUB Review — Deep Literary Review

Đánh giá chất lượng dịch thuật ở mức văn học — không chỉ check cơ học (empty/short) mà phân tích tone, fluency, consistency, style.

Khác với aio-epub-quality: Quality skill check cơ học (empty, mixed language, too short). Review skill đọc và đánh giá CHẤT LƯỢNG VĂN HỌC bằng khả năng ngôn ngữ của Agent.

API Setup

import json, urllib.request, os

BASE = "https://read-api.aiocean.dev/ListBooks.v1.BookService"
KEY = os.environ.get("AIO_EPUB_API_KEY", "")

def api(method, body):
    data = json.dumps(body).encode('utf-8')
    req = urllib.request.Request(f"{BASE}/{method}", data=data, headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "X-License-Key": KEY
    })
    with urllib.request.urlopen(req) as resp:
        return json.loads(resp.read())

Workflow

1. Nạp tiêu chuẩn đánh giá

BƯỚC BẮT BUỘC — Đọc rubric trước khi review:

REFS="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/aio-epub-vn-style/references"
echo "$REFS"

Đọc các file reference:

File	Nội dung
$REFS/quality-rubric.md	MQM/ATA framework, error classification, scoring
$REFS/common-errors.md	6 lỗi phổ biến cần phát hiện
$REFS/translation-principles.md	Tín-Đạt-Nhã criteria

2. Lấy guideline + glossary

# Book guideline — tiêu chuẩn đã đặt ra khi analyze
gl = api("GetGuideline", {"bookId": BOOK_ID})
guideline = gl.get("guideline", "")

# Chapter context — glossary + previous chapter
context = api("GetChapterContext", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "filePath": FILE_PATH
})
glossary = context.get("glossary", [])

3. Đọc bản gốc + bản dịch

page = api("GetPageJson", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "filePath": FILE_PATH,
    "size": 0, "offset": 0
})
contents = page["contents"]

# Hiển thị song song original ↔ translation
for item in contents:
    original = item.get("contentText", "")
    translations = item.get("translations", [])
    translated = translations[0].get("contentText", "") if translations else ""
    content_id = item.get("contentId", "")

    if translated:
        print(f"[{content_id}]")
        print(f"  EN: {original[:200]}")
        print(f"  VI: {translated[:200]}")
        print()

4. Agent đánh giá — Tín Đạt Nhã

Đọc từng cặp original/translation và đánh giá theo 5 tiêu chí:

A. Tín (Accuracy — 35%)

• Nghĩa có đúng không? Có bỏ sót thông tin không?
• Có thêm thông tin không có trong bản gốc không?
• Tên riêng, số liệu, dữ kiện có chính xác không?

B. Đạt (Fluency — 25%)

• Đọc có tự nhiên bằng tiếng Việt không?
• Có câu nào "nghe tiếng Anh" không? (calque, cấu trúc bị động lạm dụng)
• Cấu trúc Đề-Thuyết có được áp dụng không?

C. Nhã (Style — 20%)

• Giọng văn có giữ đúng tone tác giả không?
• Có đúng thể loại không? (self-help ≠ academic, fiction ≠ report)
• Nhịp văn có mượt không? Có dùng từ láy, thành ngữ khi phù hợp?

D. Nhất quán (Consistency — 12%)

• Đại từ nhân vật có đúng với guideline không?
• Thuật ngữ có match glossary không?
• Tone có nhất quán trong suốt chapter?

E. Văn hóa (Cultural fit — 8%)

• Ẩn dụ, idiom có được chuyển ngữ phù hợp không?
• Có reference văn hóa cần localize không?

5. Phát hiện lỗi cụ thể

Tìm các pattern lỗi phổ biến (từ common-errors.md):

Lỗi	Ví dụ sai	Sửa thành
Calque (dịch sát từ)	"Cô ấy đã có một thời gian khó khăn"	"Cô ấy đã trải qua quãng thời gian chật vật"
Lạm dụng bị động	"Cuốn sách được viết bởi tác giả"	"Tác giả viết cuốn sách này"
Câu cứng cấu trúc Anh	"Nó là quan trọng rằng..."	"Điều quan trọng là..."
Đại từ không nhất quán	"anh ấy" → "hắn" → "anh ta" (cùng nhân vật)	Chọn 1 và dùng xuyên suốt
Từ sáo rỗng dịch thuật	"Nói một cách khác", "Sự thật là..."	Diễn đạt tự nhiên hơn
Mất giọng tác giả	Sách conversational → dịch ra academic	Giữ đúng tone

6. Sửa lỗi trực tiếp

Sửa từng bản dịch cụ thể:

# Dùng translationId (từ GetPageJson → translations[].translationId)
result = api("EditTranslation", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "filePath": FILE_PATH,
    "translationId": TRANSLATION_ID,
    "content": "Bản dịch đã sửa..."
})

Chú ý: EditTranslation dùng translationId + content, KHÔNG phải contentId + translatedContent.

Sửa nhiều bản dịch cross-chapter (BulkEditTranslation):

result = api("BulkEditTranslation", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "edits": [
        {"filePath": "xhtml/ch01.html", "contentId": "id-1", "translatedContent": "Bản dịch sửa 1"},
        {"filePath": "xhtml/ch05.html", "contentId": "id-2", "translatedContent": "Bản dịch sửa 2"},
        {"filePath": "xhtml/ch10.html", "contentId": "id-3", "translatedContent": "Bản dịch sửa 3"}
    ]
})
print(f"Updated: {result.get('updatedCount', 0)}, Failed: {result.get('failedCount', 0)}")

BulkEditTranslation dùng contentId + translatedContent (khác với EditTranslation dùng translationId + content).

7. Cross-chapter Consistency Check

Search toàn sách cho 1 thuật ngữ:

# Tìm tất cả chỗ dùng "self" trong bản gốc
results = api("SearchTranslations", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "query": "self",
    "scope": "SEARCH_SCOPE_ORIGINAL",
    "limit": 50
})
print(f"Found {results['totalCount']} matches")
for r in results.get("results", []):
    print(f"  [{r['filePath']}] {r['contentId']}")
    print(f"    EN: {r['originalText'][:100]}")
    print(f"    VI: {r.get('translatedText', '(chưa dịch)')[:100]}")

# Tìm thuật ngữ trong bản dịch — check consistency
results = api("SearchTranslations", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "query": "bản ngã",
    "scope": "SEARCH_SCOPE_TRANSLATION",
    "limit": 100
})
# So sánh: có chỗ nào dịch "self" thành "bản thân" thay vì "bản ngã"?

Batch load nhiều chapters để review:

# Dùng BatchGetPageJson — 1 call thay vì N calls
batch = api("BatchGetPageJson", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "filePaths": ["xhtml/ch01.html", "xhtml/ch05.html", "xhtml/ch10.html"],
    "filter": "CONTENT_FILTER_TRANSLATED"  # Chỉ lấy items đã dịch
})
for ch in batch.get("chapters", []):
    print(f"\n=== {ch['filePath']} ({ch['totalItems']} items) ===")
    for item in ch["contents"][:3]:
        orig = item.get("contentText", "")[:80]
        trans = item["translations"][0]["contentText"][:80] if item.get("translations") else ""
        print(f"  EN: {orig}")
        print(f"  VI: {trans}")

Agent kiểm tra across chapters:

• Tên nhân vật: cùng character có bị dịch khác nhau giữa các chapters?
• Thuật ngữ: dùng SearchTranslations tìm term trong bản dịch — có nhất quán không?
• Tone shift: chapter này formal, chapter kia informal bất ngờ?
• Đại từ drift: "anh" ở chapter 1, "anh ấy" ở chapter 5, "hắn" ở chapter 10?

Workflow fix consistency:

# 1. Search tìm chỗ dịch sai
results = api("SearchTranslations", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "query": "anh ấy",  # thuật ngữ muốn thay
    "scope": "SEARCH_SCOPE_TRANSLATION",
    "limit": 100
})

# 2. Bulk edit tất cả
edits = []
for r in results.get("results", []):
    new_text = r["translatedText"].replace("anh ấy", "hắn")
    edits.append({
        "filePath": r["filePath"],
        "contentId": r["contentId"],
        "translatedContent": new_text
    })

result = api("BulkEditTranslation", {
    "bookId": BOOK_ID,
    "edits": edits
})
print(f"Fixed {result.get('updatedCount', 0)} translations across chapters")

8. Output — Quality Report

📊 Translation Review: Chapter 5 — "The Power of Small Wins"

Score: 82/100 (Good)
  Tín (Accuracy):    90/100 — 2 chỗ bỏ sót ý phụ
  Đạt (Fluency):     78/100 — 5 câu còn cứng theo cấu trúc Anh
  Nhã (Style):       85/100 — Tone đúng, nhưng thiếu từ láy
  Nhất quán:         75/100 — "habit" dịch 2 cách: "thói quen" & "tập quán"
  Văn hóa:           88/100 — OK

Issues Found: 8
  [FIXED] id-042: Calque "có một thời gian khó khăn" → "trải qua quãng chật vật"
  [FIXED] id-067: Bị động "được thực hiện bởi" → "do... thực hiện"
  [FIXED] id-089: Thuật ngữ "tập quán" → "thói quen" (match glossary)
  [FLAG]  id-103: Câu dài 4 dòng, cần tách — cần human review
  [FIXED] id-115: Đại từ "anh ta" → "anh" (match guideline)
  ...

Fixes Applied: 5/8
Needs Human Review: 3

Review Modes

Single Chapter Review

Agent: review chapter 5 of book X
→ Chạy steps 1-6 cho 1 chapter

Multi-chapter Consistency

Agent: review chapters 1-10 for consistency
→ Chạy steps 1-7, focus on cross-chapter issues

Full Book Review

Agent: review entire book X
→ Sample every chapter, focus on consistency + overall quality
→ Produce book-level report

Điều hướng

Bạn muốn...	Dùng skill
Check cơ học trước (empty, mixed lang)	aio-epub-quality
Dịch lại chapter kém chất lượng	aio-epub-translate
Xem/update guideline	aio-epub-manage
Phân tích sách trước khi dịch	aio-epub-analyze
Xuất sách khi review xong	aio-epub-export

Workflow: aio-epub-setup → aio-epub-upload → aio-epub-analyze → aio-epub-translate → aio-epub-quality → aio-epub-review → aio-epub-export