lovstudio/image-translation-errata-skill

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# 图片译校 · Image Translation Review ![Version](https://img.shields.io/badge/version-0.2.1-CC785C) 把含有原文与劣质机翻的截图变成校样式勘误图：旧错误仍可见，正确译文可独立通读，原图布局与身份信息尽量不变。 ## 安装 ```bash npx lovstudio skills add image-translation-errata ``` ## 源码开发安装将真实源目录接入共享 Skills 中间层，再让各 agent 目录指向中间层： ```bash ln -s "/absolute/path/to/image-translation-errata-skill" \ "$HOME/.agents/skills/lov-image-translation-errata" ln -s "../../.agents/skills/lov-image-translation-errata" \ "$HOME/.codex/skills/lov-image-translation-errata" ln -s "../../.agents/skills/lov-image-translation-errata" \ "$HOME/.claude/skills/lov-image-translation-errata" ``` ## 用户 Profile（跨 session） `skill.yaml` 声明 `user-profile/v1`。Skill 会读取用户语言、品牌语气、工作区与专属记录；用户明确给出的长期偏好由 `scripts/profile_store.py` 写回共享 Profile，图片正文、隐私文本和推断信息不会持久化。默认不显示“勘误”标题：删除线与深红替换文字已经承担校样语义。只有用户明确要求，或缺少标题会导致标记被误读时才加。详见 [`references/user-profile.md`](references/user-profile.md)。 ## 使用示例一： > 给这张中英对照截图做机翻勘误。保留“银行重置”让读者看到错误，但划掉它， > 紧接着写正确的产品语义；英文、头像、数据和布局不要变。输出是一张校样式图片：错误片段保留并被删除线否定，正确片段紧随其后，完整译文仍可通读。示例二： > Create an in-image translation errata for this product screenshot. Verify the > terminology against official docs, expose the bad machine translation, and > preserve the original interface. 输出包括经来源核验的修正图，以及一段简短的术语说明和仍存在的视觉限制。 ## 原子组合 [`references/skill-composition.md`](references/skill-composition.md) 记录了翻译审校、事实校验、通用图像生成与视觉复刻 Skills 的边界。外部能力只通过证据简报或渲染简报进行可选交接，不是运行时隐藏依赖。 ## 可信度卡与真实案例 - [`skill-card.yaml`](skill-card.yaml) / [`skill-card.md`](skill-card.md) - [`cases/cases.json`](cases/cases.json) - [`references/verified-case.md`](references/verified-case.md) - [`pricing-card.yaml`](pricing-card.yaml) ## 质量门 ```bash python3 scripts/validate_skill.py . ``` 验收同时检查语义正确、旧错误可见、修正译文可独立通读、原图结构不漂移和 CJK 文本逐字准确。 ## 依赖 - 能查看图片的多模态运行时 - 宿主提供的参考图编辑能力 - 术语依赖当前或权威来源时需要联网或原始文档访问 - 无必需 Python 包、API Key 或 sibling Skill ## License MIT

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lov-image-translation-errata

未分类

核对截图中的原文与机翻，生成保留错误痕迹、给出正确译文且尽量维持原布局的勘误图；用于“图片翻译勘误”“指出机翻错误”和 create an in-image translation errata。

原文语言：多语言混合

2026-09-25

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