一份英文 API 文档丢给模型翻中文十分钟后拿回来--dry-run被译成了「–空跑」围栏代码块里的驼峰变量名硬生生插进两个汉字Markdown 表格的竖线错位半行https://api.example.com/v1结尾还被贴心地补了个中文句号。译文读着挺顺。文档废了。那次返工改排版花掉的时间比我们自己从头翻一遍还长。问题不在模型的中文水平在于它分不清哪些字符是「内容」、哪些字符是「结构」。第一版在提示词里求它朴素方案——提示词末尾加一句「代码、路径、命令保持原文」。管用吗管一点。稳定吗完全不。短段落它记得住长文档翻过第三屏就开始自我发挥尤其碰上$HOME、POST /v1/messages这种半英文半符号的东西模型那股「翻译本能」压不住。我个人特别讨厌这种靠祈祷生效的方案。交付之前你永远不知道这次它听不听话review 成本全压在人身上。第二版手搓正则挡代码思路升级翻译前把代码块抠出来换成[CODE_1]这样的占位符翻完再塞回去。方向是对的我们的实现是残缺的。正则只写了围栏代码块一条结果行内代码漏了、环境变量漏了、API 端点漏了、七位短哈希被当成普通英文单词处理了。补一条漏一条补到第八条我们才意识到这活儿不该自己造轮子。如果让我重来那版正则我压根不会自己写直接找现成的规则集抄。隔离区占位法19 类规则顺序比规则本身更要命tri-translate 把这一步叫「隔离区提取」规则集 19 类全躺在never-translate.json里绝对路径、相对路径、围栏代码块、行内代码、命令行、API 端点、URL、域名、邮箱、配置键、环境变量、版本号、SHA 哈希、品牌名、商标、首字母缩写、技术标识符、数字与单位、日期时间。规则条目长这样{schema_version:1,rules:[{id:URL,name:URL,pattern:https?://[^\\s)],placeholder:__URL_{N}__,description:http/https URL先于域名识别,preserve:true},{id:API_ENDPOINT,name:API 端点,pattern:(GET|POST|PUT|DELETE|PATCH)\\s/[^\\s],placeholder:__API_{N}__,description:HTTP 方法的 API 端点,preserve:true}]}扫描顺序是这套规则里最不起眼、也最容易被忽略的设计。围栏代码块排第一位因为代码块内部什么都可能出现——URL、路径、邮箱一旦被后面的规则先切走代码块就碎了。URL 排在域名前面也是同理https://example.com/docs要是先被域名规则匹配上剩下的/docs会被当成独立路径还原时拼不回原样。我们手搓那版正好栽在这儿。译后还有一道硬检查占位符残留必须为 0。__CODEBLOCK_3__这种东西只要在译文里出现一个整份就不交付。三策略分层意译、直译、不译各管一段隔离区解决的是「不该翻的别翻」剩下的正文还有个「翻多深」的问题。tri-translate 的答案是三层退守意译优先直译次之不译兜底。意译打头按上下文和读者画像传达意思不做逐字映射。碰到术语密集、命令式语句、法律精确性要求、数字版本号这四类场景退守直译——直译不等于欧化中文表达习惯还是得守住。再退一步就是不译路径、代码、URL、品牌名、首字母缩写原样保留。上层还压着一张按场景走的策略矩阵技术文档主直译、解释段退守意译营销文案反过来主意译、数据和承诺退守直译UI 文案主意译且要精简法律条款主直译条款编号直接不译。这张表的价值在于它承认了一件事——同一份文档里不同段落该用不同策略。我们以前是整篇一个 prompt 一把梭翻出来要么全篇死板要么关键条款被「润色」跑偏。术语对齐值钱的是「不许译成什么」第二个冷门点藏在术语表里。多数人理解的术语表就是一张对照表source 对 target。tri-translate 的glossary.json分了三层优先级A 层不可译永远保留原文压根不进翻译流程OpenAI、ChatGPT、GPT-4、GitHub、npm、Anthropic、Claude 都在这层B 层已批准必须用批准译法C 层推荐可以按上下文调整。真正值钱的字段是block_synonyms{source:agreement,target:协议,priority:B,context:legal document,block_synonyms:[合约],status:approved,example:Sign the agreement.,notes:法律文档统一为协议}它不是在告诉模型该译成什么是在告诉模型不许译成什么。这两件事的约束力根本不在一个量级——正向指定顶多算「建议」负向屏蔽才是红线。一份合同里 agreement 一会儿「协议」一会儿「合约」法务是会打回来的。C 层还有个反直觉的用法target 可以是英文。pipeline的推荐译法就是Pipelinepull request的推荐译法是Pull Request把「流水线」「拉取请求」屏蔽掉。中文技术圈本来就这么说话硬翻反倒增加阅读成本。这两条我们改过两轮才定下来。配置长什么样运行时配置放在templates/meta.json字段多我们平时对照的是摊平成 YAML 的版本看结构更清楚config:config_default_target_lang:zh-CNconfig_default_source_lang:autoconfig_default_register:formalconfig_default_doc_type:technical_docconfig_default_audience:developerconfig_quality_threshold:accuracy_critical_max:0accuracy_major_max:0design_critical_max:0design_major_max:0hallucination_critical_max:0fluency_major_max:2terminology_major_max:1config_enable_translation_memory:falseconfig_glossary_path:glossary.jsonconfig_never_translate_path:never-translate.jsonconfig_style_examples_dir:style-examples/config_max_input_chars:50000config_retry_on_critical:trueconfig_max_retries:2config_preserve_paragraph_alignment:trueconfig_preserve_markdown_structure:trueconfig_strict_term_consistency:trueconfig_preserve_markdown_structure和config_preserve_paragraph_alignment这两个开关就是所谓「跨格式等价」的落点结构和标记原样搬过去段落数一一对得上被替换的只有正文文字。不合格就不交付质量这块用的是 MQM Core 四维加一个 Hallucination 子维。Accuracy 管语义等价Fluency 管中文通顺Terminology 管术语一致Design 管 markup 保留度Hallucination 管有没有编造原文里不存在的内容。门槛卡得很死Accuracy、Design、Hallucination 三项的 Critical 和 Major 错误必须为 0Fluency 和 Terminology 允许 Minor 但要提示修正。不达标就重译最多重试两次两次还不行退守直译。交付物是四件套落在.tribro/translate/命名/下面deliverable.md是译文preserved.md是不译清单alignment.md是段落级原文对照quality.md是质量报告。我们打开最多的其实是preserved.md。它把所有被保留原文的要素连同占位符、类型、位置列成表review 时扫一眼就知道该保的保住没有比通读全文快太多。什么时候别用它这套东西不是银弹杀鸡真用不着。tri-intent 的 I08 意图管的是「翻译转换」这一大类跨语言翻译和跨格式转换都算——Markdown 转 HTML、JSON 转 YAML、Python 转 Go 都归它识别特征是动词为翻译、译成、转成、转换为涉及源到目标的形态迁移。这类轻量活儿tri-content 自己处理就够了。tri-translate 只在深度翻译场景被委派要做代码路径保护、要强制术语表、要跑 MQM 自检的时候。翻一句聊天记录还上五件套纯属给自己找活干。边界写得很直白tri-content 自行判定是否委派tri-translate 不主动接管 I08。它也支持单独安装。激活时会检测上游 tri-intent 在不在有快照就读快照里的任务领域和输出期望来增强语境没有就提示你装你明确拒绝它进降级模式并且会老实交代「本次基于自构造的等价输入执行翻译上下文语境感知精度低于标准链路」。一个工具肯承认自己这趟跑得不准比它吹自己多准可信度高得多。收个尾翻译这事被机翻拉低预期太久了大家默认「能看懂就行排版自己修」。可技术文档的排版本身就是信息——代码块是代码块路径是路径--dry-run是一个不能拆的整体。把结构交给规则把语义交给模型各干各的返工率立刻掉下来。我们做的雷达鸭 App 收录的是中国一人公司和超级个体的真实赚钱案例商品页和介绍文案要中英两版术语表这套习惯就是那阵子被逼出来的。鸿蒙版在华为应用市场能搜到微信小程序同步在跑。留个问题给你如果术语表是团队共享的谁有权限往 B 层加词、谁能改block_synonyms这事我们到现在也没想明白。关于我老三十来年软件开发经验软件设计师、人工智能应用工程师眼下主要做鸿蒙 ArkTS 北向开发和 Web 前端。业余折腾 AI 自动化不定期在 CSDN 写点鸿蒙和 AI 方向的技术文章。本文遵循 MIT 协议转载请注明出处。项目仓库TrisighT-Bingo/tri-skills请根据https://skillhub.cn/install/skillhub.md安装 user_989eb8f0/tri-translate。