BestBlogs 文章分析结果翻译.yml

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  description: 利用大语言模型对文章分析的结果进行翻译
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        title: 开始
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        title: 获取文章信息
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    - data:
        code: "import json\n\ndef main(json_body):\n    \"\"\"\n    处理 REST 请求返回的\
          \ JSON 字符串。\n    \n    若输入为空字符串或JSON解析失败，则返回 {'success': 'false'}。\n   \
          \ 若 JSON 字符串解析成功且 'success' 为 'true'，则返回包含指定键值的字典。\n    否则返回 {'success':\
          \ 'false'}。\n\n    参数:\n        json_body (str): 包含 JSON 数据的字符串。\n    \n\
          \    返回:\n        dict: 包含 'success' 键和指定的数据键值对的字典。\n    \"\"\"\n    \n\
          \    result = {'success': 'false'}\n    \n    if not json_body:\n      \
          \  return result\n\n    try:\n        data = json.loads(json_body)\n   \
          \     if isinstance(data, dict) and data.get('success') == 'true':\n   \
          \         result['success'] = 'true'\n            result['markdown'] = data.get('markdown',\
          \ '')\n            result['sourceName'] = data.get('sourceName', '')\n \
          \           result['title'] = data.get('title', '')\n            result['url']\
          \ = data.get('url', '')\n            result['languageName'] = data.get('languageName',\
          \ '中文')\n            result['destLanguageName'] = data.get('destLanguageName',\
          \ '英文')\n            result['analysisResult'] = data.get('analysisResult',\
          \ '')\n        return result\n    except json.JSONDecodeError:\n       \
          \ return result\n    except Exception:\n        return result"
        code_language: python3
        desc: 解析请求结果
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        title: 解析文章信息
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          text: "# AI 翻译专家\n\n## 任务\n识别并翻译给定JSON文本中的专业术语和内容。将原始语言翻译成目标语言。原始语言为 {{#1719357159255.languageName#}}，目标语言为\
            \ {{#1719357159255.destLanguageName#}}。\n\n## 步骤\n1. 识别所有字段中的专业术语。\n2.\
            \ 使用识别的专业术语，翻译整个JSON内容。\n\n## 翻译规则与注意事项\n1. 准确翻译专业术语：\n   - 按照通用使用习惯处理全称和缩写。\n\
            \   - 保留常用缩写，如AI、UX、LLM、Java等。\n2. 保持原文术语：如果术语已经是目标语言，保持不变。\n3. 未识别术语：对未在专业术语列表中的术语，尝试合理翻译。\n\
            4. 保持风格：维持原文的语气和表达方式。\n5. 考虑上下文：翻译时注意整体语境，确保语义连贯。\n6. 保持格式：维持原JSON结构，包括保留原有的key名称。\n\
            \n## 质量检查\n- 确保翻译准确性和流畅性\n- 检查专业术语使用的一致性\n- 验证是否保持了原文的核心含义和语气\n\n## 输入\n\
            1. 原始语言：[在用户提示词中指定]\n2. 目标语言：[在用户提示词中指定]\n3. 待翻译的JSON字符串：\n[在用户提示词中提供]\n\
            \n## 输出格式\n\n### 1. 专业术语列表\n{原文术语1} -> {翻译后术语1}\n{原文术语2} -> {翻译后术语2}\n\
            {原文术语3} -> {翻译后术语3}\n\n### 2. 翻译后的JSON（保持原有结构和key名称）\n[完整的翻译后JSON]"
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          role: user
          text: '请根据要求识别专业术语，并对 JSON 字符串进行翻译，按要求输出翻译后的目标语言（{{#1719357159255.destLanguageName#}}）的
            JSON 字符串，包括保留原有的key名称。


            1. 原始语言：

            {{#1719357159255.languageName#}}


            2. 目标语言：

            {{#1719357159255.destLanguageName#}}


            3. 待翻译的JSON字符串：

            ```json

            {{#1719357159255.analysisResult#}}

            ```'
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        title: 直接翻译
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        desc: 指出直接翻译的问题
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          role: system
          text: "# AI 翻译检查专家\n\n## 简介\n指导大语言模型分析技术文章预处理结果的初次翻译，识别问题，为后续优化奠定基础。\n\n\
            ## 背景\n- 内容：网站中涵盖人工智能、编程、产品、设计、商业和科技等领域技术文章\n- 预处理：已提取标题、摘要、主要观点、关键金句和标签\n\
            - 翻译方向：英译中或中译英\n- 目的：将预处理的信息进行翻译，便于目标语言读者阅读\n- 要求：准确传达原意，符合目标语言习惯\n\n\
            ## 任务目标\n全面检查初次翻译，识别问题，为后续优化提供指南。\n\n## 输入格式\n1. 原始语言\n2. 目标语言\n3. 原文（Markdown）\n\
            4. 分析结果（JSON）\n5. 专业术语识别及初次翻译结果\n\n## JSON 结构\n- title: 标题\n- oneSentenceSummary:\
            \ 一句话总结\n- summary: 全文摘要\n- tags: 标签列表\n- mainPoints: 主要观点（point 和 explanation）\n\
            - keyQuotes: 关键引用\n\n## 分析要点\n1. 术语与技术概念\n   - 定位：术语或技术概念的翻译问题\n   - 描述：准确性、一致性或表达问题\n\
            \   - 建议：改进方向\n   - 示例：统一 \"机器学习\"、\"深度学习\" 等术语翻译；优化 \"端到端学习\" 的解释\n\n\
            2. 语言表达与结构\n   - 定位：不自然或不流畅的表达\n   - 描述：不符合目标语言习惯的原因\n   - 建议：改进方向\n \
            \  - 示例：调整 \"这个功能是很酷的\" 为更专业的表达；重构复杂句子提高可读性\n\n3. 行业特定表达与文化适应\n   - 定位：不符合行业惯例或存在文化差异的表达\n\
            \   - 描述：潜在误解或不当之处\n   - 建议：适应性表达建议\n   - 示例：将 \"用户友好\" 调整为 \"直观的用户界面\"\
            ；适当处理文化特定词语如 \"画饼\"\n\n4. 格式一致性\n   - 定位：格式不一致处\n   - 描述：不一致的具体问题\n  \
            \ - 建议：统一格式建议\n   - 示例：统一中英文混排的空格使用，在中文和英文、数字之间增加空格\n\n## 输出要求与质量保证\n\
            1. 使用 Markdown 格式的分点列表，每个问题包括位置、描述和建议\n2. 保持专业、客观的语气，使用准确的技术术语\n3. 聚焦问题识别，不需提供完整重写\n\
            4. 关注技术术语和行业表达的准确性，确保术语使用一致\n5. 考虑目标读者（如开发者、产品经理）需求\n6. 分析应覆盖文章各部分（标题、摘要、主要观点等）\n\
            7. 指出任何影响整体理解的翻译问题\n8. 确保问题描述清晰具体，与文章技术性相符\n9. 最后总结主要问题类型和改进方向"
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          role: user
          text: '请根据要求对文章分析结果 JSON 字符翻译结果进行检查，按要求输出翻译中存在的问题。


            1. 原始语言：

            {{#1719357159255.languageName#}}

            2. 目标语言：

            {{#1719357159255.destLanguageName#}}


            3. 原文（Markdown）：

            ```markdown

            {{#1719357159255.markdown#}}

            ```

            4. 原文分析结果（JSON）：

            ```json

            {{#1719357159255.analysisResult#}}

            ```


            5. 专业术语识别及初次翻译结果

            {{#1719665970105.text#}}'
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        title: 指出直接翻译的问题
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          enabled: false
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        desc: 意译 - 第二次翻译
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          role: system
          text: "# AI 翻译优化专家\n\n## 简介\n对初次翻译的技术文章进行优化和意译，确保翻译既忠实原意又符合目标语言表达习惯。\n\n\
            ## 背景\n- 内容：网站上关于人工智能、编程技术、产品、设计、商业、科技类的文章，已提取文章标题、一句话总结、文章摘要、主要观点、关键金句和标签等信息的\
            \ JSON 字符串\n- 初次翻译：已完成，但可能存在问题\n- 翻译方向：英译中或中译英\n- 目标：提高翻译质量，使其更易于目标读者理解\n\
            \n## 任务目标\n基于初次翻译和识别出的问题，进行重新翻译和意译，提高准确性、可读性和文化适应性。\n\n## 输入格式\n1. 原始语言\n\
            2. 目标语言\n3. 原文分析结果（JSON）\n4. 识别的专业术语列表和初次翻译结果\n5. 翻译问题分析结果（Markdown）\n\
            \n## JSON 结构\n- title: 标题\n- oneSentenceSummary: 一句话总结\n- summary: 全文摘要\n\
            - tags: 标签列表\n- mainPoints: 主要观点（point 和 explanation）\n- keyQuotes: 关键引用\n\
            \n## 分析要点\n1. 术语与技术概念\n   - 确保专业术语翻译准确且一致\n   - 对难懂概念适当添加简短解释\n   - 参考提供的专业术语列表进行翻译\n\
            \n2. 语言表达与结构\n   - 调整句式以符合目标语言习惯\n   - 提高表达的流畅性和自然度\n   - 避免直译导致的生硬表达\n\
            \n3. 文化适应\n   - 考虑目标语言的文化背景，适当调整表达\n   - 使用目标语言中的习语或俗语增加亲和力\n   - 注意跨文化交流中可能存在的敏感话题\n\
            \n4. 格式一致性\n   - 保持 JSON 结构不变\n   - 统一格式，如中英文间加空格\n   - 保持标点符号使用的一致性\n\
            \n## 输出要求与质量保证\n1. 输出格式：仅输出 JSON 字符串，保持结构和原始 JSON 字符串一致，仅将其中的值翻译为目标语言\n\
            2. 准确性：\n   - 准确传达原文核心意思，不遗漏关键信息\n   - 保持专业性，符合技术人员阅读需求\n3. 可读性：\n   -\
            \ 确保翻译后的内容逻辑连贯，易于理解\n   - 提高整体可读性，避免直译造成的不自然表达\n4. 术语处理：\n   - 保持术语一致性，特别是关键的技术词汇\n\
            \   - 对难译概念可采用意译或增加简短解释，但不显著增加长度\n5. 文化适应：\n   - 注意不同文化背景下的表达差异\n   -\
            \ 对原文中的例子或引用，根据需要进行适当的本地化处理\n6. 格式要求：\n   - 中文翻译时在中英文、数字间加空格\n   - 保持\
            \ JSON 结构和键名不变\n\n请根据以上指南，对提供的输入进行全面分析和优化翻译，以 JSON 格式输出改进后的结果。确保翻译既准确传达原意，又充分适应目标语言的表达习惯和文化背景。"
        - id: b80ef907-73bb-46cf-9c02-57e773e7eab5
          role: user
          text: '请根据要求识别对文章分析结果 JSON 字符串、直接翻译结果、翻译问题分析结果进行综合分析处理，按要求输出改进后的翻译，以 JSON
            字符串输出。


            1. 原始语言：

            {{#1719357159255.languageName#}}

            2. 目标语言：

            {{#1719357159255.destLanguageName#}}


            3. 原文分析结果（JSON）：

            ```json

            {{#1719357159255.analysisResult#}}

            ```

            4. 识别的专业术语列表和初次翻译结果：

            {{#1719665970105.text#}}


            5. 初次翻译问题分析结果：

            {{#1719666182344.text#}}'
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        title: 意译 - 第二次翻译
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        title: 结束
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