translate-book
translate-book 是一款专为 Claude Code 设计的智能技能,能够自动将整本电子书(支持 PDF、DOCX、EPUB 格式)翻译成多种语言。它主要解决了传统翻译工具在处理长篇文档时,因上下文过长导致内容截断、翻译质量下降或无法断点续传的痛点。
该工具适合需要高效处理外文文献的研究人员、希望引进海外作品的出版从业者,以及有批量文档翻译需求的普通用户。无需具备编程背景,只需在 Claude Code 中输入简单指令,即可一键完成从格式转换到最终生成的全流程。
其核心技术亮点在于采用了“并行子代理”架构。系统会将书籍智能拆分为多个片段,同时启动多个独立的子代理并发翻译,每个代理拥有独立的上下文窗口,既避免了长文本记忆丢失,又大幅提升了处理速度。此外,translate-book 具备完善的完整性校验机制,通过哈希值追踪确保译文与原文一一对应,并支持中断后自动跳过已完成部分继续执行。最终,它能自动生成包含浮动目录的 HTML、Word、EPUB 及打印版 PDF 等多种格式,让跨语言阅读变得轻松流畅。
使用场景
某跨国科技公司的技术文档工程师急需将一套包含三本专著(共 1200 页)的英文内部培训教材转化为中文,以便下周向国内研发团队分发。
没有 translate-book 时
- 人工拆分耗时且易错:工程师需手动将 PDF 拆分为小文件以防超出模型上下文限制,不仅操作繁琐,还极易导致章节错乱或内容遗漏。
- 串行翻译效率低下:受限于 API 速率和单次处理长度,只能逐章顺序翻译,完成整套书籍预计需要数天甚至一周,严重拖累项目进度。
- 格式还原困难:翻译后的纯文本丢失了原有的目录结构、图表位置及排版样式,后期重新排版为 DOCX 或 EPUB 的工作量几乎等同于重写。
- 中断恢复成本高:若翻译过程中网络波动或程序报错,往往需要从头开始或人工核对断点,缺乏自动化的续传机制。
使用 translate-book 后
- 全自动流水线处理:只需输入一条指令
translate book.pdf to Chinese,工具自动调用 Calibre 和 Pandoc 完成格式转换、智能分块及最终合并,无需人工干预。 - 并行加速显著提效:利用 8 个并发子代理同时翻译不同章节,将原本数天的工作量压缩至数小时内完成,完美匹配紧急交付需求。
- 多格式原生输出:直接生成带有悬浮目录的 HTML、可编辑的 DOCX 以及标准的 EPUB/PDF 文件,完整保留原书排版与结构。
- 断点续传与完整性校验:基于 manifest.json 的哈希校验机制确保内容无误,若任务意外中断,重启后自动跳过已完成章节,仅处理剩余部分。
translate-book 通过并行子代理架构与自动化格式管道,将原本繁琐的书籍本地化工程转变为分钟级的一键式操作。
运行环境要求
- 未说明
不需要 GPU
未说明

快速开始
雨人翻译书
英语 | 中文
Claude Code 技能,利用并行子代理将整本书(PDF/DOCX/EPUB)翻译成任何语言。
灵感来源于 claude_translater。原项目以 Shell 脚本为入口,通过多步骤脚本协调 Claude CLI 进行分块翻译。本项目则将工作流重构为 Claude Code 技能,使用子代理并行翻译各块,并结合清单驱动的完整性检查、可续接运行以及多格式输出,统一整合到一个管道中。由于项目结构和实现与原项目有显著差异,因此这是一个独立项目,而非分支。
工作原理
输入 (PDF/DOCX/EPUB)
│
▼
Calibre ebook-convert → HTMLZ → HTML → Markdown
│
▼
拆分为多个小块 (chunk0001.md, chunk0002.md, ...)
│ manifest.json 记录各小块的哈希值
▼
并行子代理(默认并发8个)
│ 每个子代理:读取1个小块 → 翻译 → 写入 output_chunk*.md
│ 分批执行以遵守 API 速率限制
▼
验证(清单哈希校验,源文件与目标文件1:1匹配)
│
▼
合并 → Pandoc → HTML(带目录)→ Calibre → DOCX / EPUB / PDF
每个小块都由独立的子代理处理,拥有全新的上下文窗口。这可以防止在单次会话中翻译整本书时出现的上下文堆积和输出截断问题。
特性
- 并行子代理 — 每批8个并发翻译器,各自拥有隔离的上下文
- 可续接 — 支持按小块续接;已翻译的小块在重新运行时会被跳过(如需更改元数据或模板,请使用全新运行)
- 清单验证 — 通过 SHA-256 哈希追踪,防止陈旧或损坏的输出被合并
- 多格式输出 — HTML(带悬浮目录)、DOCX、EPUB、PDF
- 多语言支持 — 中文、英文、日文、韩文、法文、德文、西班牙文(可扩展)
- PDF/DOCX/EPUB 输入 — Calibre 负责繁重的格式转换工作
先决条件
- Claude Code CLI — 已安装并认证
- Calibre — 必须可用
ebook-convert命令(下载) - Pandoc — 用于 HTML↔Markdown 转换(下载)
- Python 3 需配备:
pypandoc— 必需(pip install pypandoc)beautifulsoup4— 可选,用于生成更好的目录(pip install beautifulsoup4)
快速开始
1. 安装技能
选项 A:npx(推荐)
npx skills add deusyu/translate-book -a claude-code -g
选项 B:ClawHub
clawhub install translate-book
选项 C:Git 克隆
git clone https://github.com/deusyu/translate-book.git ~/.claude/skills/translate-book
2. 翻译一本书
在 Claude Code 中,输入:
translate /path/to/book.pdf to Chinese
或者使用斜杠命令:
/translate-book translate /path/to/book.pdf to Japanese
技能会自动处理整个流程——转换、分块、并行翻译、验证、合并,并生成所有输出格式。
3. 查找输出文件
所有文件均位于 {book_name}_temp/ 目录下:
| 文件 | 描述 |
|---|---|
output.md |
合并后的翻译 Markdown |
book.html |
带悬浮目录的网页版 |
book.docx |
Word 文档 |
book.epub |
电子书 |
book.pdf |
可打印的 PDF |
流程细节
第一步:转换
python3 scripts/convert.py /path/to/book.pdf --olang zh
Calibre 将输入文件转换为 HTMLZ 格式,随后解压并转换为 Markdown,再将其分割成若干小块(每块约6000字符)。manifest.json 文件会记录每个源小块的 SHA-256 哈希值,以便后续验证。
第二步:翻译(并行子代理)
技能会分批启动子代理(默认并发8个)。每个子代理执行以下步骤:
- 读取一个源小块(例如
chunk0042.md) - 翻译为目标语言
- 将结果写入
output_chunk0042.md
如果运行中断,再次运行时会跳过已有有效输出文件的小块。失败的小块会自动重试一次。
第三步:合并与构建
python3 scripts/merge_and_build.py --temp-dir book_temp --title "《translated title》"
在合并之前,脚本会进行如下验证:
- 每个源小块都有对应的输出文件(1:1匹配)
- 源小块的哈希值与清单一致(无陈旧输出)
- 输出文件不为空
随后进行合并 → Pandoc 转换为 HTML → 注入目录 → Calibre 生成 DOCX、EPUB 和 PDF。
注意: {book_name}_temp/ 是单次翻译运行的工作目录。若更改标题、作者、输出语言、模板或图片素材,需使用全新的临时目录,或在重新运行前删除现有的最终成果文件(output.md、book*.html、book.docx、book.epub、book.pdf)。
项目结构
| 文件 | 用途 |
|---|---|
SKILL.md |
Claude Code 技能定义 — 协调整个流程 |
scripts/convert.py |
PDF/DOCX/EPUB → Markdown 小块,通过 Calibre HTMLZ 转换 |
scripts/manifest.py |
小块清单:SHA-256 追踪与合并验证 |
scripts/merge_and_build.py |
合并小块 → HTML → DOCX/EPUB/PDF |
scripts/calibre_html_publish.py |
Calibre 包装器,用于格式转换 |
scripts/template.html |
带悬浮目录的网页 HTML 模板 |
scripts/template_ebook.html |
电子书 HTML 模板 |
故障排除
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
Calibre ebook-convert 未找到 |
安装 Calibre 并确保 ebook-convert 在 PATH 中 |
清单验证失败 |
源小块自分割后发生了变化 — 重新运行 convert.py |
缺少源小块 |
源文件被删除 — 重新运行 convert.py 以重新生成 |
| 翻译不完整 | 重新运行技能 — 它会从上次停止的地方继续 |
| 更改了标题/模板/素材但输出未更新 | 删除临时目录中的 output.md、book*.html、book.docx、book.epub、book.pdf,然后重新运行 merge_and_build.py |
output.md 存在但清单无效 |
输出已陈旧 — 脚本会自动删除并重新合并 |
| PDF 生成失败 | 确保 Calibre 已安装且支持 PDF 输出 |
星标历史
如果您觉得这个项目很有帮助,请考虑给它点个 Star ⭐!
赞助
如果这个项目为您节省了时间,请考虑赞助以维持其持续开发和改进。
许可证
相似工具推荐
openclaw
OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手,旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚,能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道,包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息,OpenClaw 都能即时响应,甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互,并提供实时的画布渲染功能供你操控。 这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地,用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助,真正实现了“你的数据,你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构,将控制平面与核心助手分离,确保跨平台通信的流畅性与扩展性。 OpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者,以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力(支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2),即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你
stable-diffusion-webui
stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。
everything-claude-code
everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上
ComfyUI
ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。
markitdown
MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具,专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片(含 OCR)、音频(含语音转录)、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析,能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。 在人工智能应用日益普及的今天,大语言模型(LLM)虽擅长处理文本,却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点,它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式,成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外,它还提供了 MCP(模型上下文协议)服务器,可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。 这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用,尤其是那些需要构建文档检索增强生成(RAG)系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性,但其核心优势在于为机器
LLMs-from-scratch
LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备
