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原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文讲述了作者在AI翻译领域的两年探索，从手动提示词逐步转向使用Agent进行自动化翻译。通过迭代，作者创建了可复用的翻译技能，解决了输入多样性、翻译质量和一致性等问题，最终实现高效翻译工作流。
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关键要点
- 作者在AI翻译领域探索了近两年，从手动提示词转向使用Agent进行自动化翻译。
- 创建了可复用的翻译技能，解决了输入多样性、翻译质量和一致性等问题。
- 翻译过程经历了三个阶段：手动提示词、推理模型、Agent时代。
- 在推理模型阶段，翻译提示词的核心变为'重写'，提升了翻译质量。
- Agent时代的翻译工作流更精细，决策部分交给Agent，关键节点由人确认。
- Agent翻译与提示词翻译的不同在于工作流、外部记忆和并行工作能力。
- 创建Skill的过程简单，通过Claude Code生成初步版本并迭代改进。
- 翻译模式分为快速模式、普通模式和精细模式，满足不同需求。
- 从串行翻译转向并行翻译，解决了一致性问题。
- 提示词传递经历了四次重构，确保了可追溯性和准确性。
- 所有翻译产物都保存为文件，便于管理和调整。
- Agent能够自我发现问题并优化翻译策略，提升翻译质量。
- 用户可以个性化设置翻译需求，影响翻译策略和术语表。
- 反复出现的原则包括持久化产物、关注点分离、渐进式体验、并行优先和提示词即代码。
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