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解决的问题

使用 LLM 翻译整本书（PDF、DOCX、EPUB）时，常导致上下文窗口溢出、输出截断以及术语不一致（同一名称在不同章节中被不同翻译）。本项目提供一个自动化流水线，可在保持语言一致性和结构完整性的同时，并行翻译大型文档。

工作原理

该系统作为 Codex、Claude Code 和 OpenClaw 等运行时的代理技能运行。遵循多步骤流水线：

1. 转换：使用 Calibre 和 Pandoc 将输入书籍转换为 Markdown 块（约 6,000 个字符每块）。
2. 术语表生成：从书中采样提取专有名词和重复术语，创建标准术语表，以确保所有块的翻译一致。
3. 并行翻译：默认部署 8 个子代理并行翻译块。每个子代理接收相关术语表和相邻块的简短摘录，以解决代词和实体问题。
4. 验证：通过清单文件使用 SHA-256 哈希验证每个源块都有对应且非空的翻译。
5. 重构：合并翻译后的块，并使用 Pandoc 和 Calibre 将最终结果导出为 HTML、DOCX、EPUB 或 PDF 格式。

适用人群

• 需要翻译长篇文档或电子书，同时保留格式的用户。
• 使用 AI 代理框架（Codex、Claude Code、OpenClaw）的开发者，希望为其工作流添加高容量翻译能力。

主要亮点

• 并行处理：使用隔离的子代理，防止上下文累积，加快翻译速度。
• 一致性工具：实现术语表系统和邻近上下文摘录，防止术语漂移和代词错误。
• 可恢复工作流：通过 run_state.json 跟踪状态，支持中断后恢复运行，或仅选择性地重新翻译受术语表变更影响的块。
• 多格式支持：支持广泛的输入和输出格式，包括 PDF、EPUB 和 DOCX。