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解決的問題

使用 LLM 翻譯整本書（PDF、DOCX、EPUB）時，常導致上下文視窗溢出、輸出截斷以及術語不一致（同一名稱在不同章節中被不同翻譯）。本專案提供一個自動化流程，可在保持語言一致性和結構完整性的同时，並行翻譯大型文件。

工作原理

該系統作為 Codex、Claude Code 和 OpenClaw 等執行環境的代理技能運行。遵循多階段流程：

1. 轉換：使用 Calibre 和 Pandoc 將輸入的書籍轉換為 Markdown 塊（約 6,000 字元每塊）。
2. 術語表生成：從書中採樣提取專有名詞和重複術語，建立標準術語表，以確保所有塊的翻譯一致。
3. 並行翻譯：預設部署 8 個子代理並行翻譯塊。每個子代理接收相關術語表和鄰近塊的簡短摘錄，以解決代名詞和實體問題。
4. 驗證：透過清單檔案使用 SHA-256 哈希，驗證每個原始塊都有對應且非空的翻譯。
5. 重構：合併翻譯後的塊，並使用 Pandoc 和 Calibre 將最終結果導出為 HTML、DOCX、EPUB 或 PDF 格式。

適用對象

• 需要翻譯長篇文件或電子書，同時保留格式的使用者。
• 使用 AI 代理框架（Codex、Claude Code、OpenClaw）的開發者，希望為其工作流程加入高容量翻譯能力。

主要特色

• 並行處理：使用隔離的子代理，防止上下文累積，加快翻譯速度。
• 一致性工具：實作術語表系統與鄰近上下文摘錄，防止術語漂移與代名詞錯誤。
• 可恢復工作流程：透過 run_state.json 追蹤狀態，支援中斷後恢復執行，或僅選擇性地重新翻譯受術語表變更影響的塊。
• 多格式支援：支援廣泛的輸入與輸出格式，包括 PDF、EPUB 和 DOCX。