MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

translate-content

pjt222
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaidesign

О программе

Этот навык переводит техническую документацию (навыки, агенты, команды, руководства) на целевой язык с сохранением блоков кода, идентификаторов и структуры файлов. Используйте его для локализации нового контента, обновления устаревших переводов или пакетной обработки домена. Он автоматически обрабатывает создание каркаса, фронтмэттер, перевод текста и отслеживание актуальности.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/translate-content

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

コンテンツの翻訳

Translate English source content into a target locale, preserving technical accuracy and structural integrity.

使用タイミング

  • Localizing a skill, agent, team, or guide into a supported language
  • Updating a translation that has become stale after source changes
  • Batch-translating multiple items within a domain or content type
  • Creating initial translations for a new locale

入力

  • 必須: Content type — skills, agents, teams, or guides
  • 必須: Item ID — the name/identifier of the content (e.g., create-r-package)
  • 必須: Target locale — IETF BCP 47 code (e.g., de, zh-CN, ja, es)
  • 任意: Batch list — multiple IDs to translate in sequence

手順

ステップ1: Read the English source

1.1. Determine the source file path:

  • Skills: skills/<id>/SKILL.md
  • Agents: agents/<id>.md
  • Teams: teams/<id>.md
  • Guides: guides/<id>.md

1.2. Read the entire source file to understand context, structure, and content.

1.3. Identify sections that must stay in English:

  • All code blocks (fenced with triple backticks)
  • Inline code (backtick-wrapped)
  • YAML frontmatter field names and technical values (name, tools, model, priority, skills list entries, allowed-tools, tags, domain, language)
  • File paths, URLs, command examples
  • <!-- CONFIG:START --> / <!-- CONFIG:END --> blocks in teams

期待結果: Full understanding of source content with clear mental separation of translatable prose vs preserved technical content.

失敗時: If source file is not found, verify the ID exists in the registry. Check for typos in the content type or ID.

ステップ2: Scaffold the translation file

2.1. Run the scaffolding script:

npm run translate:scaffold -- <content-type> <id> <locale>

2.2. If the file already exists, read it to check whether it needs updating (stale) or is already current.

2.3. Verify the scaffolded file has translation frontmatter fields:

  • locale — matches target locale
  • source_localeen
  • source_commit — current git short hash
  • translator — attribution string
  • translation_date — today's date

期待結果: Scaffolded file at i18n/<locale>/<content-type>/<id>/SKILL.md (or .md for other types) with correct frontmatter.

失敗時: If the scaffold script fails, create the directory manually with mkdir -p and copy the source file. Add frontmatter fields manually.

ステップ3: Translate the description

3.1. Translate the description field in the YAML frontmatter into the target locale.

3.2. For skills, the description is inside the top-level frontmatter. For agents/teams/guides, it is also in the top-level frontmatter.

3.3. Keep the translation concise — match the length and style of the original.

期待結果: Description field contains an idiomatic translation that accurately conveys the original meaning.

失敗時: If the description is ambiguous, keep it closer to literal translation rather than risk misinterpretation.

ステップ4: Translate prose sections

4.1. Translate all prose content section by section:

  • Section headings (e.g., "## When to Use" → "## Wann verwenden" in German)
  • Paragraph text
  • List item text (but not list item code/paths)
  • Table cell text (but not table cell code/values)

4.2. Preserve these elements exactly as-is:

  • Code blocks (``` fenced and indented)
  • Inline code (backtick-wrapped)
  • File paths and URLs
  • Skill/agent/team IDs in cross-references
  • YAML/JSON configuration examples
  • Command-line examples
  • **Expected:** and **On failure:** markers (translate the label, keep the structure)

4.3. For skills, translate the standardized section names:

  • "When to Use" → locale equivalent
  • "Inputs" → locale equivalent
  • "Procedure" → locale equivalent
  • "Validation" → locale equivalent
  • "Common Pitfalls" → locale equivalent
  • "Related Skills" → locale equivalent

4.4. For agents, translate:

  • Purpose, Capabilities, Available Skills (section name only — skill IDs stay English), Usage Scenarios, Best Practices, Examples, Limitations, See Also

4.5. For teams, translate:

  • Purpose, Team Composition (prose only — IDs stay English), Coordination Pattern, Task Decomposition, Usage Scenarios, Limitations

4.6. For guides, translate:

  • All prose sections, troubleshooting text, table descriptions
  • Keep command examples, code blocks, and configuration snippets in English

期待結果: All prose sections translated idiomatically. Code blocks identical to English source. Cross-references use English IDs.

失敗時: If uncertain about a technical term, keep the English term with a parenthetical translation. Example: "Staging-Bereich (Staging Area)" in German.

ステップ5: Verify structural integrity

5.1. Confirm the translated file has the same number of sections as the source.

5.2. For skills, verify all required sections are present:

  • YAML frontmatter with name, description, allowed-tools, metadata
  • When to Use, Inputs, Procedure, Validation, Common Pitfalls, Related Skills

5.3. Verify code blocks are identical to the English source (diff the fenced blocks).

5.4. Check line count: skills must be ≤ 500 lines.

5.5. Verify name field matches the English source exactly (it is the ID, never translated).

期待結果: Structurally valid translated file that passes validation.

失敗時: Compare section-by-section with the English source. Restore any missing sections.

ステップ5.5: 散文が翻訳されているか確認する

5.5.1. 翻訳ファイルの本文から 3 つの散文段落をサンプリングする。異なるセクションから段落を選ぶ — 見出し、コードブロック、フロントマターを除く。

5.5.2. サンプリングした各段落が、英語ではなく対象言語で書かれていることを確認する。

5.5.3. サンプリングした段落がまだ英語の場合、翻訳は不完全である。ステップ 4 に戻り、続行する前に残りの英語散文を翻訳する。

期待される結果: サンプリングした 3 つの散文段落がすべて対象言語で書かれており、本文が翻訳されていることが確認される — 見出しとフロントマターだけでなく。

失敗時: 英語散文が残っているセクションを特定する。ステップ 6 に進む前にそれらを翻訳する。

ステップ6: Write the translated file

6.1. Write the complete translated content to the target path using the Write or Edit tool.

6.2. Verify the file exists at the expected path:

  • Skills: i18n/<locale>/skills/<id>/SKILL.md
  • Agents: i18n/<locale>/agents/<id>.md
  • Teams: i18n/<locale>/teams/<id>.md
  • Guides: i18n/<locale>/guides/<id>.md

期待結果: Translated file written to disk at the correct path.

失敗時: Check directory exists. Create with mkdir -p if needed.

バリデーション

  • Translated file exists at i18n/<locale>/<type>/<id>
  • name field matches English source exactly
  • locale field matches target locale
  • source_commit field is set to a valid git short hash
  • All code blocks are identical to English source
  • All cross-referenced IDs (skills, agents, teams) are in English
  • File is under 500 lines (for skills)
  • npm run validate:translations reports no issues for this file
  • Prose reads idiomatically in the target language

よくある落とし穴

  • Translating code blocks: Code, commands, and configuration must stay in English. Only translate surrounding prose.
  • Translating the name field: The name field is the canonical ID. Never translate it.
  • Translating tag values: Tags in metadata.tags stay in English for cross-locale consistency.
  • Inconsistent terminology: Use the same translation for a technical term throughout the file and across files in the same locale.
  • Literal translation of idioms: Translate the meaning, not the words. "Common Pitfalls" should become the locale's natural equivalent, not a word-for-word translation.
  • Missing source_commit: Without this field, freshness tracking breaks. Always include it.
  • Exceeding 500 lines: Translations may expand ~10-20% vs English. If near the limit, tighten prose rather than removing content.

関連スキル

  • create-skill — understand the SKILL.md structure being translated
  • review-skill-format — validate translated skill structure
  • evolve-skill — update skills that have changed since translation
  • 品質よりバッチスループット: 見出しは翻訳されているが本文が英語のままのスキャフォールドのみの出力は有効な翻訳ではない。多くの部分的な翻訳より少ない完全な翻訳を優先する。

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/ja/skills/translate-content
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык