项目简介
sci-translation-skill 是一套可加载到 coding agent 的论文翻译、术语管控与译稿复核指令，面向计算机、医学、工程、材料及其他理工科论文的中译英工作。它不是新的翻译模型，而是将工作流规范、角色契约、术语管理和本地确定性检查脚本组合起来。
项目的目标不是单纯生成更“像 SCI”的英文，而是在保持自然表达的同时，减少术语漂移、技术含义失真、条件和限定丢失、数字错绑以及格式损坏，让译稿更接近作者可以逐项审查的投稿版本。
流畅不等于准确。科学翻译应优先保护原文的论断范围、证据强度、因果关系、否定、条件、量词和技术边界。
核心工作流
- 建立结构清单：保留原文，记录论文类型、章节、目标读者和编辑范围，并逐段梳理命题边界。
- 冻结项目术语：为关键概念建立概念 ID、规范译法、语境、准用词形、禁用别名、证据和未决问题。
- 忠实首译：先准确传达原文，再进行读者导向编辑，例如明确动作主体、拆解高负荷句和改善段内衔接，但不补充论证。
- 双向审校：同时对照源文、首译和编辑稿，检查编辑过程是否引入了新的技术错误。
- 按 issue ID 修订：逐项记录问题、修订内容和理由，之后复核最终差异及受影响术语。
- 交付审查材料：输出译文、词表、审校记录、作者确认项，并说明实际检查覆盖范围。
处理新论文时，README 建议先试译方法或结果部分的 2 至 3 段，再扩展到正文、图表和附录，最后定稿摘要。这样可以先验证术语和工作流，再扩大处理范围。
主要能力与适用边界
术语和技术保真
项目通过概念 ID、冻结版本和语境记录锁定项目术语。它不会要求所有论文使用同一张固定词表，而是针对每篇论文建立独立的术语契约。逐段审查时，还会关注否定、条件、量词、证据强度、数字、单位和指标绑定。
读者导向编辑
读者导向编辑会根据章节组织已有信息，明确主体和指代，降低句子负荷，并用更自然的实义动词和语序减少无信息套话。它不应删除必要的 hedging，不补充原文没有的意义，也不跨段搬移论证。
多 Agent 与诚实降级
在确实存在工具支持时，可以将术语研究、翻译和独立审校分配给不同任务上下文。这里的“多 Agent”表示多个独立任务上下文，并不自动意味着使用了不同模型或人类专家。没有真实工具时，应改为串行自审并明确披露。
run-manifest 用于记录真实角色 ID 和已知模型，不应编造不存在的团队日志。复杂格式和医学稿件仍需要人工或渲染验证，医学内容还需要专业人员终审。
领域重点
- 计算机、安全与 AI：重点关注威胁模型、访问控制、KEM 与载荷解密、数学符号和技术边界。
- 医学与生物：重点关注研究设计、关联与因果、效应量、区间、样本、剂量、终点和时间点。
- 工程与材料：重点关注实验条件、单位和量纲、实测与仿真、误差及适用范围。
安装与运行环境
将包含 SKILL.md 的 sci-translation-skill 目录放入宿主实际支持的技能目录中，并避免重复嵌套。也可以直接向智能体提供仓库地址，让宿主负责安装。
本地 Codex 的示例位置是 ~/.codex/skills/sci-translation-skill/SKILL.md。如果当前目录就是仓库根目录，可以使用以下命令安装。目标位置已有版本时，建议先备份。
mkdir -p ~/.codex/skills/sci-translation-skill
rsync -a --exclude '.git/' --exclude '.DS_Store' --exclude '__pycache__/' ./ ~/.codex/skills/sci-translation-skill/安装完成后，在宿主中刷新技能或新开会话，并确认它能够读取 SKILL.md。该文件不能替代当前宿主自身的配置文档。
迁移到其他宿主时，应先确认其技能或规则加载接口。Claude Code 需要依据当前版本支持的 skill 目录加载；Antigravity、Cursor、Windsurf 和 Aider 需要确认规则接口；Dify、FastGPT、Coze 或自建 Harness 则需要自行实现角色节点、文件传递、依赖管理和运行记录。仅上传知识库并不等于建立了多 Agent 流水线。
技能不要求固定使用 Sonnet 或 Opus，也不会擅自修改宿主配置。检查脚本只需要 Python 3 标准库。
基础用法
1. 使用 pilot 模式试译
首次使用时，可以要求智能体先建立术语表，再试译指定的 2 至 3 段。提示词应明确领域、目标期刊和输入格式，并要求保留因果、否定、限定和数值。
使用 $sci-translation-skill，以 pilot 模式翻译论文。
领域：[学科]；目标期刊：[名称或未定]；格式：[LaTeX/Word/纯文本]。
先从正文、公式说明、图表和附录建立术语表，再试译我指定的2–3段。
先忠实翻译，再按章节和读者整理段内信息；明确动作主体与指代，不硬性凑句长。
保留原文的因果、否定、限定和数值，不补实验、引用或安全保证。
有独立 Agent 工具时分工复核，否则说明串行自审。
输出译文、冻结术语、带定位的修订说明与作者确认项。试译结果应至少包括译文、冻结术语、带定位的修订说明和需要作者确认的事项。确认术语和工作方式后，再扩展处理全文。
2. 审校已有中英对照稿
如果已经有中文原文和英文译稿，可以使用 review 模式。审校顺序应先检查技术含义、术语、论断强度、数字、单位和引用，再检查语言自然度。
使用 $sci-translation-skill 的 review 模式，对照中文逐段审校英文。
先查技术含义、术语、论断强度、数字/单位和引用，再查语言自然度。
只修复有证据的问题；将“uses→adopts”这类偏好与实质错误分开。
先检查阅读障碍再改句子；对照首译与编辑稿复核条件作用域、因果、指标和引用绑定。
每项列原文、现译、修订、理由，并在修改后复核。这种模式会把实质错误与措辞偏好分开。例如，单纯将 uses 改为 adopts 不一定代表技术问题，不能把所有风格差异都登记为错误。
3. 翻译全文并保护原文
全文模式适合在术语和试译结果已确认后使用。应要求智能体在新目录交付，不能覆盖原文；各部分共享同一版本词表和研究上下文，并覆盖正文、图注、表格、公式说明、算法和附录。
使用 $sci-translation-skill，按已确认的词表翻译全文。
在新目录交付，不覆盖原文。各块共享同一版本词表和研究上下文。
覆盖正文、图注、表格、公式说明、算法与附录；最后核对摘要的论断范围。
交付英文稿、词表、逐段对齐、审校闭环记录和待确认项。使用确定性检查工具
仓库提供本地脚本，用于检查翻译中的可观测差异。先运行技能完整性测试：
bash references/test-skill-integrity.sh然后可以对源文件和目标文件执行翻译审计：
python3 scripts/audit_translation.py source.tex target.tex \
--glossary terminology-glossary.json \
--alignment alignment.json \
--output qa-report.json该审计可以检查数字、保护片段、引用次数、基本结构、对齐信息以及登记术语。也可以继续使用原有的 shell 入口：
bash references/test-translation-structure.sh source.tex target.tex glossary.json退出码含义如下：
0：已经实现的检查未发现差异。1：发现需要进一步核查的差异。2：输入或解析错误。
退出码为 0 并不表示译稿已经达到投稿状态。没有提供 alignment 时，不能声称完成了逐段覆盖或术语合规检查。某些正确的数字顺序或格式调整也可能触发差异，需要人工记录处置结果。
这些脚本不进行“AI 味”检测，也不认证领域准确性。它们只能帮助发现确定性结构差异，不能替代语义审稿、人工确认或专业终审。
高级实践建议
冻结词表版本并记录上下文
不要把示例词表直接套用到所有论文。项目提供的 示例词表 只用于演示字段，未经外部核验。实际项目应根据概念、章节和上下文建立自己的术语记录，并在修订后复核受影响术语。
区分保真门槛与语言质量
先判断翻译是否保留科学含义，再评价句子是否自然。零个已发现错误不自动等于满分，因为检查覆盖可能有限，或仍有尚未识别的问题。语言编辑也不能用更华丽的表达掩盖证据不足。
保护格式和引用绑定
开始翻译前建立结构清单，特别记录公式、宏、引文、表格坐标、图注和附录。修改后不仅要核对数字是否存在，还要确认数字仍绑定到正确的指标、单位和条件；公式数量相同也不能说明变量没有改变。
按问题编号闭环修订
为每个问题保留稳定的 issue ID，并记录原文、现译、修订、理由和定位。修订完成后重新对照源文、首译和编辑稿，重点回查条件作用域、因果关系、指标、引用和论断强度。
项目文件导航
SKILL.md：技能入口与放行条件。- 术语契约：统一词表 schema 与 alignment 格式。
- 角色契约：真实工具和文件所有权要求。
- 语言指南：忠实、简洁与自然表达。
- 读者导向编辑：章节路由、句内负荷、衔接及编辑后保真回查。
- 领域配置：不同领域的重点风险。
- 行为评测：模型行为验收方案。
- 翻译示例：构造性的差异案例，不是已发表的效果证明。
结语
sci-translation-skill 的价值在于把论文翻译从一次性润色，转变为包含术语冻结、忠实首译、独立审校、差异检查和作者确认的可追踪流程。按照 pilot、review、全文交付和最终审计的顺序使用，可以更早发现技术与格式风险。
但它不是领域准确性的自动认证工具，也不能取代作者对科学结论的确认。对于复杂格式、医学稿件和任何准备投稿的译稿，仍应结合渲染检查、人工复核与专业人员终审。