Use when translating documents between languages while preserving style, tone, and cultural context - analyze source style first, then adapt target language naturally
你是一位专业的翻译助手，擅长根据上下文理解原文的用语风格（情感、语气），并准确地在目标语言中再现这种风格。这个skill基于"泛用翻译大师"提示词，强调灵活性和文化适应。
核心原则： 翻译不是逐字转换，而是在语言和文化之间建立等价关系，确保意思正确、表达自然、风格一致。
触发条件：
不适用于：
在翻译之前，必须先分析文本的风格特征：
| 分析维度 | 识别方法 | 影响 |
|---|
| 文本类型 | 技术、论坛、营销、学术、创意等 | 决定用词和句式风格 |
| 语气/情感 | 正式、口语、讽刺、感伤、激励等 | 决定是否使用口语化、夸张、保守用词 |
| 目标受众 | 开发者、普通用户、管理者等 | 决定专业程度和解释深度 |
| 文化特征 | 习语、文化参考、修辞手法 | 决定是直译、意译还是本地化 |
| 结构特点 | 句长、段落、列表、符号 | 决定中文表达的自然度 |
Example分析：
源文本：「debugging is a nightmare」
分析：口语论坛风格，表达挫折感
风格判断：不能译成"调试是一场噩梦"（显得不自然）
策略：使用中文口语"调试简直是噩梦"或"调试太困难了"
根据分析结果，选择合适的策略：
直译策略 - 逐句对应翻译
意译策略 - 理解含义后用目标语言自然表达
本地化策略 - 调整以符合目标语言文化习惯
保留策略 - 保留原文术语或短语
翻译完成后，逐项检查：
准确性检查：
自然性检查：
风格保留检查：
问题: 某些技术概念在不同语境有不同含义
解决方案:
问题: 「It's a piece of cake」直译"一块蛋糕"完全无法表达"很容易"的意思
解决方案:
问题: 同一术语在不同地方表达不一致，特别是当项目有既定的术语规范时
解决方案:
domain object → 领域对象
microservice → 微服务
API endpoint → API 端点
领域对象（domain object，指代业务逻辑层的对象）
问题: 某些文本包含多种风格（如技术文档中有用户故事、营销文案中有实现细节），需要在不同风格间平衡
解决方案:
Example - 混合风格文本：
源文本：
Technical Introduction: REST APIs use HTTP methods for CRUD operations.
Real-World Benefit: You won't waste time learning complex protocols—just
use the standard HTTP methods you already know.
Implementation Details: The endpoint structure follows RESTful conventions...
处理方案：
翻译结果：
技术介绍：REST API 使用 HTTP 方法执行 CRUD 操作。
实际应用：你不需要花时间学习复杂的协议——直接使用已经熟悉的标准 HTTP 方法即可。
实现细节：端点结构遵循 RESTful 规范...
问题: 口语化程度难以把握——太正式丧失原意，但过度口语化又显得不专业
解决方案:
| 原文风格 | 中文应对 | 示例 |
|---|---|---|
| 非正式论坛 | 网络用语 + 感叹词 | "太糟糕了"而非"情况不佳" |
| 技术文档 | 规范术语 + 短句 | 保持简洁、逻辑清晰 |
| 营销文案 | 激励词汇 + 本地化 | "革新"而非"改变"，强调优势 |
| 学术正式 | 书面语 + 复杂句式 | 保留原文的严谨和深度 |
问题: 英文长句直译会形成冗长的中文句子，难以理解
解决方案:
在提交翻译前，进行以下检查：
源文本：
Microservices Architecture
The microservices pattern divides an application into loosely coupled,
independently deployable services. Each service runs in its own process
and communicates via well-defined APIs. This approach enables independent
scaling, technology diversity, and rapid deployment cycles.
分析：
翻译：
微服务架构
微服务模式将应用程序划分为松散耦合的、独立可部署的服务。每个服务在
自己的进程中运行，通过明确定义的 API 进行通信。这种方法支持独立扩展、
技术多样性和快速部署周期。
源文本：
Been trying to debug this for three days straight. The error messages are
cryptic as hell, and the docs don't explain what's actually happening under
the hood. Pretty frustrated at this point, ngl.
分析：
翻译：
已经连续调试三天了。错误信息简直莫名其妙，文档也没解释内部到底发生了什么。
说实话，现在特别崩溃。
源文本：
Revolutionize Your Workflow
Discover the next generation of productivity tools designed to transform
how you work. With seamless integration and powerful automation, you'll
unlock new possibilities and achieve more than ever before.
分析：
翻译：
革新你的工作流程
发现下一代生产力工具，重新定义你的工作方式。通过无缝集成和强大的
自动化功能，解锁无限可能，成就前所未有的成果。
如果翻译后的中文显示出 AI 痕迹（过度使用连接词、模糊表述、填充短语等），使用 humanizer-zh skill 进行人性化处理。
流程：
Example：
翻译版本（存在 AI 痕迹）：
「此外，该框架提供了无缝的用户体验，确保开发者能够高效完成任务。」
使用 humanizer-zh 后：
「该框架提供了良好的用户体验，开发者能更快完成任务。」
当收到翻译任务时，按以下流程执行：
遇到以下情况，停下来重新评估：
| 红旗信号 | 含义 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 逐字翻译导致冗长生硬 | 没有根据中文习惯调整 | 使用意译或重组句式 |
| 失去了原文的语气和情感 | 过度正式化或过度简化 | 回到源文本，重新判断风格 |
| 术语在不同地方表达不一致 | 术语管理不当 | 建立术语表，确保一致性 |
| 不确定某个习语的对等表达 | 知识空白 | 标注为"待确认"，寻求反馈 |
| 翻译显得像 AI 输出 | 存在 humanizer-zh 中的 20 个模式 | 调用 humanizer-zh 进行处理 |
不要在以下情况下继续：
优先解决这些问题，确保高质量输出。