Translate Academic Paper — AI skill for Claude Code

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把**學術論文或人文專著的 PDF**，翻譯成一份**單一自包含的 HTML**——頂部可切換 **純中文 / 中英對照 / 純原文**三種檢視，圖片、公式、掃描原頁全部 base64 內嵌，零外部相依， 可直接傳給任何人。輸出為**繁體中文（台灣用語）**。

原為 [Claude Code](https://claude.com/claude-code) 的 skill，但**廠商中立**：任何能操作檔案、 執行 shell 的 agent（Claude / Gemini / GPT / 本地模型，搭配 Cursor / Cline / Aider / 各家 CLI） 都能照 [`references/runbook.md`](references/runbook.md) 獨立跑完。

⚠️ **硬規則：譯文必須由執行的模型親自逐段翻譯，禁止外包給機器翻譯 API/工具。** 部分 coding agent 會為「效率」偷接 MT 服務或另開 LLM 代翻，也會在長章節上悄悄 濃縮成摘要交差（實測真的發生過：60 頁章節只給 9 段）。交接時請一併貼上 [`runbook.md` 的「交接強化句」](references/runbook.md)，並在**每章翻完後強制跑** `scripts/check_translation.py` 品質關卡，FAIL 就打回重譯，不要靠事後肉眼複查整本。

⚠️ **不建議在 Claude（Anthropic 代管 API）上執行翻譯與原文轉錄步驟。** 實測會踩到**兩個彼此獨立的輸出端過濾器**，皆回 400 攔截輸出（連寫檔都被擋）：

1. 敏感語彙誤判：19 世紀公有領域經典含當時的殖民/種族/性別用語、體罰描述， 翻譯輸出會被反覆誤攔；
2. 書籍逐字複製攔截：大量逐字輸出書籍原文（即使是 1894 年公版書、即使只是 純英文轉錄不含翻譯）也會觸發防複製過濾器——實測開全新 session 做純提取同樣被擋。

偵察、腳本、QA、合併等其餘步驟不受影響，「修正清單模式」（只輸出 OCR 底稿的 diff， 見 runbook §B2）可大幅降低第 2 類觸發率。**翻譯與整頁轉錄請交給過濾較寬鬆的模型執行** （本 skill 廠商中立，照 runbook 即可交接）；現代技術論文通常無此問題。

概念驗證（PoC）狀態

本 skill 的 B2 批次流程已於 **GPT-5.5（Codex）環境**下，以 **Spencer《Education: Intellectual, Moral, and Physical》(D. Appleton, 1894)** ——309 頁、19 世紀老字體、含前任讀者手寫批註的掃描書——完成概念驗證： sec03 試譯批（p.177–182，含跨頁段落與跨頁腳註）與 sec02 兩個正式批（p.94–112） 經對照頁面圖逐段驗收通過（忠實度、段落邊界、腳註歸位、批註排除）。

各分級實測狀況：

級別	定義	驗證狀況
A 原生電子檔	有正常文字層	✅ 已驗證（現代論文，本 skill 原始流程）
B1 乾淨掃描	OCR 錯誤 ≲3 處/頁	⚠️ 流程同 A + 對圖抽查，尚無完整實測案例
B2 髒掃描	OCR 錯誤 >3 處/頁、老字體、手寫批註	✅ 已驗證（Spencer 1894，GPT-5.5 環境）
C 無文字層	掃描無 OCR	⚠️ 看圖直譯流程可用，尚無整本書實測

成品效果（第二章開頭，中英對照檢視）：


**B2 能力示範**——左：原書 p.180 掃描頁（前任讀者的鉛筆圈線、打勾、邊註， 且腳註從 p.179 跨頁而來）；右：成品對應段落（批註完全排除、跨頁腳註正確合併歸位）：


特色

• 文件分類 A/B1/B2/C：原生電子檔 / 乾淨掃描 / 髒掃描 / 無文字層，自動判定＋髒度判級分流。
• B2 批次流程：老書掃描走「OCR=定位器、頁面圖=證據」的分層批次管線（translation units JSON 為正典、批批 QA、接縫驗證），詳見 runbook §B2。
• 看圖直譯