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AI 工具需要联网github未标认证来源可访问clear审计异常

markdown-segment-translatorMarkdown segment translator 控制

Agent Skill

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

总安装

192

周安装

8

GitHub Stars

13

下载量

64
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:markdown-segment-translator(Markdown segment translator 控制)
来源仓库:https://github.com/wordflowlab/agentsdk
仓库路径:skills/markdown-segment-translator
安装命令:
npx skills add https://github.com/wordflowlab/agentsdk --skill markdown-segment-translator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wordflowlab/agentsdk --skill markdown-segment-translator

简介

支持 Markdown 内容的分段翻译与本地化适配。

  • 可独立处理每段文本的语境转换,保持整体结构完整。
  • 适用于多语言项目文档同步更新,但需人工复核文化适配度。
  • 翻译过程中不得添加原稿未提及的功能说明或性能承诺。
  • markdown-segment-translator 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Markdown分段翻译技能

⚠️ 强制执行要求 - 3步翻译流程 ⚠️

当用户要求翻译markdown文件时,你必须严格按照以下3个步骤完成,不要跳过任何步骤!


📋 第1步: 文档分段

工具: Bash 命令格式:

python3 workspace/skills/markdown-segment-translator/scripts/segment_tool.py segment --input [输入文件] --segment-size 1000 --max-segments 3

作用:

  • 将大文档分成多个小段落
  • 段落文件保存在 output/segments/segment_1.md, segment_2.md...
  • 元数据保存在 output/metadata/segments_info.json

示例:

python3 workspace/skills/markdown-segment-translator/scripts/segment_tool.py segment --input workspace/2407.14333v5.md --segment-size 1000 --max-segments 3

📋 第2步: 翻译每个段落

工具: Read + 你自己的LLM能力 + Write

重要: 你要自己翻译,不要调用任何外部API!

流程:

对于每个分段文件:

  1. 读取段落: 使用 Read 读取 output/segments/segment_1.md
  2. 你自己翻译: 使用你自己的语言能力将内容从英文翻译为中文
  3. 保存翻译: 使用 Write 保存到 output/translations/translated_segment_1.md
  4. 重复: 处理 segment_2.md, segment_3.md...

翻译要求:

  • 保持所有Markdown格式(标题、列表、代码块、表格等)
  • 准确翻译学术术语
  • 保持专业性和流畅性
  • 不要翻译代码、公式、URL
  • 保持段落结构

翻译提示词模板:

请将以下Markdown内容从英文翻译为中文:
- 保持所有Markdown格式标记
- 准确翻译学术术语
- 不要翻译代码块、数学公式、URL链接
- 保持专业性

[段落内容]

📋 第3步: 合并翻译结果

工具: Bash 命令:

python3 workspace/skills/markdown-segment-translator/scripts/segment_tool.py merge

作用:

  • 将所有翻译段落合并成完整文件
  • 最终文件位于: output/final/complete_translated_[原文件名].md

✅ 完整示例

用户请求: 请翻译2407.14333v5.md文件

你的执行步骤:

【第1步 - 分段】
Bash: python3 workspace/skills/markdown-segment-translator/scripts/segment_tool.py segment --input workspace/2407.14333v5.md --segment-size 1000 --max-segments 3

输出: 创建 segment_1.md (1000行), segment_2.md (1000行), segment_3.md (700行)

【第2步 - 翻译】
循环处理每个段落:

Segment 1:
  Read: output/segments/segment_1.md
  [你自己翻译这段内容为中文]
  Write: output/translations/translated_segment_1.md (写入你的翻译)

Segment 2:
  Read: output/segments/segment_2.md
  [你自己翻译这段内容为中文]
  Write: output/translations/translated_segment_2.md

Segment 3:
  Read: output/segments/segment_3.md
  [你自己翻译这段内容为中文]
  Write: output/translations/translated_segment_3.md

【第3步 - 合并】
Bash: python3 workspace/skills/markdown-segment-translator/scripts/segment_tool.py merge

输出: output/final/complete_translated_2407.14333v5.md

【完成】
使用 Read 读取最终文件并向用户报告

❌ 严格禁止的操作

  • ❌ 不要使用旧的 segment_translator.py 脚本(那个会自己调用API)
  • ❌ 不要让Python脚本调用翻译API
  • ❌ 不要跳过分段或合并步骤
  • ❌ 不要尝试一次性翻译整个文档
  • ❌ 不要在第2步使用Bash调用外部翻译程序

✅ 正确的工具调用序列

第1步: Bash (分段工具)
第2步: Read → [你自己翻译] → Write (循环N次)
第3步: Bash (合并工具)
第4步: Read (读取最终结果)

🎯 为什么要这样设计?

  1. 分段: 避免token限制,确保完整翻译
  2. Agent翻译: 利用你的LLM能力,无需额外API调用
  3. 逐段处理: 保证质量和准确性
  4. 合并: 生成完整统一的翻译文档

技能功能概述

本技能专门解决长文档翻译中的token限制问题,通过智能分段和Agent自主翻译机制,确保100%完整翻译。

核心优势:

  • 🔧 纯工具化分段/合并
  • 🧠 Agent主导翻译
  • 📊 完整性保证
  • 🎨 格式保持
  • 📝 术语一致性

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

27.38%
按下载量换算18

windsurf

22.79%
按下载量换算15

trae

19.14%
按下载量换算12

OpenCode

12.22%
按下载量换算8

Codex

8.3%
按下载量换算5

Antigravity

3.88%
按下载量换算2

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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