by HoraceLuBFA
英译汉翻译润色 · English→Chinese translate & polish skill (英中对照)
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/HoraceLuBFA/en-zh-translation-polishGuides for using ai agents skills like en-zh-translation-polish.
en-zh-translation-polish is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by HoraceLuBFA. 英译汉翻译润色 · English→Chinese translate & polish skill (英中对照). It has 69 GitHub stars.
en-zh-translation-polish's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/HoraceLuBFA/en-zh-translation-polish" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above). en-zh-translation-polish ships a SKILL.md manifest, so compatible agents can discover and load it automatically.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh en-zh-translation-polish against similar tools.
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Unlocks once the catalog security scan passes (runs nightly).
The deep catalog scan for this skill is still queued. Run an instant dependency check now instead.
把英文译成地道中文并产出英中对照译文。核心信条(叶子南):英译汉最致命的错误是把英语的“形合”结构迁移进汉语造成翻译腔;好译文 = 以读者为中心、按文本类型调节归化尺度、发挥汉语意合优势、兼顾音韵节奏。
默认产出一个英中对照 Markdown 文件;用户要“全中文版”时再脚本派生。
<名称> 翻译(中英对照).md — 唯一真源。每段英文原文作为 blockquote (> ),紧跟其下是中文译文。<名称> 翻译(全中文).md — 脱离对照文件用脚本机械派生(删掉 > 行),不要重打中文。
python3 - "<名称> 翻译(中英对照).md" "<名称> 翻译(全中文).md" <<'PY'
import sys, re
src, dst = sys.argv[1], sys.argv[2]
lines = open(src, encoding='utf-8').read().split('\n')
kept = [ln for ln in lines if not ln.lstrip().startswith('>')]
open(dst,'w',encoding='utf-8').write(re.sub(r'\n{3,}','\n\n','\n'.join(kept)).strip()+'\n')
PY
顺序要求:先跑阶段 6 的标点归一,再派生全中文版——派生脚本原样继承标点,不会再纠正。
若输入只是聊天里的一小段(几句话),直接在回复里给对照即可,不必落盘;成篇文章或用户指明保存才写文件。命名沿用源文件名,无工具前缀(除非用户要)。目标文件已存在则更新而非新建。
先回答:这是硬文本还是软文本?属纽马克哪一类?自由度大致几分(1–10)? 详见 reference/text-analysis-and-qa.md 小节 A。
读懂原文后,抛开英文词句,在脑中形成意义/图像,再用中文重构(不要在词面上挪移)。遇到结构纠缠的短语用“解包袱法”理清隐含语义关系(见 reference/techniques.md)。
以意合优先起译:能不用连接词就不用,长句拆成流水短句,被动转主动,定语别堆在名词前。
reference/translationese-symptoms.md 逐条排查并修:形合迁移/连接词冗余、长前置定语、“的的不休”、被动滥用、抽象名词作主语、习语硬译、语义关系隐含不清。reference/techniques.md 的手段修:词性转换、增/减词、分句/合句、语序移位、定语从句转状语/独立句、正反译、被动转化。reference/text-analysis-and-qa.md 小节 B)。读出声。利用双音节/四字结构、“偶字易适奇字难平”、对偶排比;并列词组尽量配偶字(“飞机小,便宜”→“体积不大,造价便宜”)。但软文本才放开;硬文本点到为止。
对照 reference/text-analysis-and-qa.md 小节 C 逐项核:擅自改结构/移焦点、漏译情态虚词、擅自添词、搭配、指代、逻辑关系、专名术语数字、语域对齐。
红线:放松准确性 ≠ 理解错误。理解错误没有原谅的余地。
中文译文里的标点必须是中文全角,不能残留英文半角(译者最易忽略,逐字凭眼力一定会漏)。规则:
, : ; ? ! → ,:;?!;句末用 。;并列用顿号 、;破折号 ——;省略号 ……。( ) → 全角 ( ):仅当紧邻中文字符时才转(包裹中文内容、含人名/术语原文注,如 "道德受体地位(moral patienthood)");纯英文括注(如电影演职 (Harold D. Schuster, 1937))保持半角。" "(内层 ' ');直角引号 「」、『』 一并归一为 " " / ' '。以下一律保持半角,绝不转: ① 英文原文 blockquote(> 行)整段不动;② Markdown 链接 [文字](url) 的括号与 URL;③ 中文行内嵌入的整句/词组英文,其内部标点——如被引用的英文原句 …one nation under God, indivisible, …;④ 数字/缩写/版本号里的点:4.3、Word 2010、A.I.、L. M.;⑤ 代码/公式块。
判定原理:逗号类与圆括号都只在紧邻中文字符(前或后)时才转;有方向的引号(“”「」‘’『』)按方向直接映射,只有歧义的直双引号 " 才靠交替判定开闭。落盘后跑下面脚本机械归一并自检(残留 必须为 0):
python3 - "<名称> 翻译(中英对照).md" <<'PY'
import re, sys
src = sys.argv[1]
lines = open(src, encoding='utf-8').read().split('\n')
CJK_EXTRA = set('“”‘’·—…《》〈〉「」『』【】、。,!?;:()')
def is_cjk(c):
if not c: return False
o = ord(c)
return (0x3400<=o<=0x9fff) or (0x3000<=o<=0x303f) or (0xff00<=o<=0xffef) or (c in CJK_EXTRA)
SMAP = {',':',', ';':';', ':':':', '?':'?', '!':'!', '(':'(', ')':')'}
OPEN2 = '“「'; CLOSE2 = '”」'; OPEN1 = '‘『'; CLOSE1 = '’』'
LINK = re.compile(r'\[[^\]]*\]\([^)]*\)')
def fix(line):
store=[]
line = LINK.sub(lambda m: store.append(m.group(0)) or '\x00%d\x00'%(len(store)-1), line)
out=[]; sop=True # 有方向引号直接映射; 仅歧义直双引号 " 靠交替定开闭
for c in line:
if c == '"': out.append('“' if sop else '”'); sop = not sop
elif c in OPEN2: out.append('“')
elif c in CLOSE2: out.append('”')
elif c in OPEN1: out.append('‘')
elif c in CLOSE1: out.append('’')
else: out.append(c)
ch=out; n=len(ch)
for i,c in enumerate(ch): # 逗号类 + 圆括号: 紧邻中文才转全角
if c in SMAP and (is_cjk(ch[i-1] if i else '') or is_cjk(ch[i+1] if i+1<n else '')):
ch[i]=SMAP[c]
line=''.join(ch)
return re.sub('\x00(\\d+)\x00', lambda m: store[int(m.group(1))], line)
def skip(ln):
s=ln.strip(); return s=='' or ln.lstrip().startswith('>') or s=='---'
res=[ln if skip(ln) else fix(ln) for ln in lines]
open(src,'w',encoding='utf-8').write('\n'.join(res))
def residual(ln):
t = LINK.sub('', ln) # 排除 markdown 链接内的括号/标点, 免误报
return sum(1 for m in re.finditer(r'[,;:?!()]', t)
if is_cjk(t[m.start()-1] if m.start() else '') or is_cjk(t[m.start()+1] if m.start()+1<len(t) else ''))
bad=sum(residual(ln) for ln in res if not skip(ln))
print('残留:', bad)
PY
聊天里直接给的小段对照(未落盘)同样要手动套用上述规则。
按下方格式逐段配对;成篇则写文件;给用户附一句“档位判定 + 主要润色取舍”。
按段落配对:英文原段作为 blockquote,紧接中文译文。
> It is a truth universally acknowledged that a single man in possession of a
> good fortune must be in want of a wife.
凡是有钱的单身汉,总想娶位太太,这是一条举世公认的真理。
规则:
##/###,不加 blockquote;可选地把英文标题作为上一行 blockquote。叶子南本人警告的两个反模式,务必守住:
reference/translationese-symptoms.md 第七节)。输入(英文):
The confidence that the West would remain a dominant force in the 21st century is giving way to a sense of foreboding.
输出(英中对照;阶段 0 判定:偏硬/政论,自由度≈3,准确优先、克制音韵):
The confidence that the West would remain a dominant force in the 21st century is giving way to a sense of foreboding.
西方曾笃信自己将在 21 世纪稳居主导地位,如今这份自信,正让位于一种隐隐的不祥之感。
本 skill 的代码、提示词与组织方式以 MIT 许可发布,可自由使用、修改、再分发。
方法论与判例蒸馏、转述自叶子南《高级英汉翻译理论与实践》(第4版,清华大学出版社,2020),在此谨致谢忱。reference/ 三张表中的少量引文系评注与教学目的的简短摘引,著作权归原作者与出版社所有;本 skill 仅为方法工具,不能替代原著,建议系统学习者购买正版。
English | 中文
本 skill 把叶子南《高级英汉翻译理论与实践》(第4版)的英译汉方法论,工程化为一条英译中流水线。核心信条如下:
英译汉最致命的错误,是把英语的“形合”结构迁移进汉语,造成翻译腔。
据此,地道的译文应当做到四点:
本 skill 据此为每一段译文都走完“定档 → 脱壳 → 意合初译 → 病症诊断 → 音韵打磨 → 准确质检 → 标点规范”的完整闭环,逐段打磨之后再交付。
方法服务于译文。把握两条来自叶子南的告诫:
底线:放松准确性 ≠ 理解错误。理解错误没有原谅的余地。
按序执行,每段译文走完全部阶段后再交付。
| 阶段 | 名称 | 做什么 |
|---|---|---|
| 0 | 文本分析定档 | 判定软/硬、纽马克类型、自由度 1–10,决定归化尺度 |
| 1 | 脱离语言外壳 | 抛开英文词句,在脑中形成意义/图像,再用中文重构 |
| 2 | 按档位初译 | 意合优先:拆长句、精简连接词、被动转主动、定语前移 |
| 3 | 润色诊断 | 逐段过三张表:翻译腔病症 / 技巧库 / 隐喻决策 |
| 4 | 音韵节奏打磨 | 双音节/四字/对偶;软文本放开,硬文本点到为止 |
| 5 | 准确性质检 | 核结构、情态虚词、增减词、搭配、指代、术语、语域 |
| 6 | 中文标点规范化 | 脚本机械归一全角标点,自检残留为 0 |
| 7 | 输出英中对照 | 逐段配对,附一句“档位判定 + 主要润色取舍” |
支撑工作流的三张参考表(位于 reference/,均带原文引用与英汉译例):
text-analysis-and-qa.md——文本定档(7 维度 → 自由度、纽马克 XYZ 系数、软硬总开关)、隐喻翻译决策、准确性质检清单;translationese-symptoms.md——9 类翻译腔病症的识别信号与修法、音韵节奏规则、西化可接受度边界;techniques.md——14 个可操作技巧(解包袱法、词性转换、增/减词、分句/合句、语序移位、定语从句转化、正反译、被动转化)。方式一 · 一行命令(推荐)
npx skills add -g HoraceLuBFA/en-zh-translation-polish
npx skills会把 skill 安装到~/.agents/skills/——多个 agent 共用的 skill 目录,并自动建好各 agent 所需的软链。
方式二 · 交给 agent 安装
把仓库链接发给你的编码 agent(Claude Code / Codex / Gemini CLI 等),一句"帮我安装这个 skill"即可:
帮我安装这个 skill:https://github.com/HoraceLuBFA/en-zh-translation-polish
方式三 · 手动 clone
git clone https://github.com/HoraceLuBFA/en-zh-translation-polish.git ~/.agents/skills/en-zh-translation-polish
安装后验证:
test -f ~/.agents/skills/en-zh-translation-polish/SKILL.md && echo OK
自然语言——直接提出需求即可,支持自动触发的 agent 会据 SKILL.md 的 description 字段加载本 skill。常见说法:
命令显式调用——直接点名本 skill,把文件或文本作为参数传入:
# Claude Code:斜杠命令
/en-zh-translation-polish path/to/article.md
# Codex:用 $ 显式调用(或先 /skills 从列表选择)
$en-zh-translation-polish path/to/article.md
⚠️ 想要纯中文输出:本 skill 默认产出英中对照。若只要中文译文,请在 prompt 里显式强调,例如“只要中文,不要英文对照”“仅输出译文”——否则会默认给对照版。
<名称> 翻译(中英对照).md——单一真源:每段英文原文作为 blockquote,其下紧接中文译文;<名称> 翻译(全中文).md(按需)——由脚本从对照文件派生;The confidence that the West would remain a dominant force in the 21st century is giving way to a sense of foreboding.
西方曾笃信自己将在 21 世纪稳居主导地位,如今这份自信,正让位于一种隐隐的不祥之感。
(阶段 0 判定:偏硬/政论,自由度≈3,准确优先、克制音韵。)
en-zh-translation-polish/
├── SKILL.md # 主入口(工作流 + 标点归一脚本)
├── README.md # 项目说明(面向人)
├── reference/
│ ├── text-analysis-and-qa.md # 文本定档 + 隐喻 + 准确性质检
│ ├── translationese-symptoms.md # 翻译腔病症 + 音韵 + 西化边界
│ └── techniques.md # 14 个可操作技巧
├── test-prompts.json # 触发/诱饵/边界测试用例
├── LICENSE
└── .gitignore
本 skill 的代码、提示词与组织方式以 MIT 许可发布,可自由使用、修改、再分发,详见 LICENSE。
方法论与判例蒸馏、转述自 叶子南《高级英汉翻译理论与实践》(第4版,清华大学出版社,2020),在此谨致谢忱。reference/ 中的少量引文系评注与教学目的的简短摘引,著作权归原作者与出版社所有;本 skill 仅为方法工具,不能替代原著,建议系统学习者购买正版。
本 skill 借助 cangjie-skill(将书籍方法论蒸馏为可调用 AI skill 的开源拆书流水线)生成,一并致谢。