翻訳・国際化

docs/en/配下の英語ドキュメント（.py jupytext形式）を自動で日本語に翻訳してdocs/ja/に配置できます。翻訳ルールに基づいた一貫性のある日本語ドキュメントが生成されます。 翻訳後、Jupytextを使って自動的に.ipynbノートブック形式に変換し、ドキュメントサイトで参照可能にします。 必要に応じてドキュメントの目次（toc）やインデックスを自動更新し、翻訳したページがナビゲーションに反映されます。 技術用語の英語維持、自然な日本語表現、コード部分の正確な保持など、細かいルールに従った品質の高い翻訳を実現します。 ドキュメント翻訳の品質を保ちながら効率化したい技術文書作成者 複数の英語ドキュメントを日本語化する必要があるプロダクトマネージャー 日本語のドキュメントサイトを運用・更新するエンジニア 英語版ファイルを読み込み、指定ルールに従って日本語翻訳を実施します。ワークフローは以下の通りです：(1)docs/en/側の対象.pyファイルを読む、(2)docs/ja/側に対応ディレクトリを作成、(3)翻訳ルールに従って.pyファイルを翻訳・作成、(4)jupytextで.ipynbを生成、(5)必要に応じてmyst.ymlのtocに追加、(6)対応するindex.mdがなければ作成。翻訳ルールはニュートラルな「です・ます」調、日本語と英数字間のスペースなし、広く認知された技術用語は英語のまま、簡潔性、原文への忠実さ、コードブロックは英語版と同一フォーマット維持、Markdownの構造一致などを定めています。

音楽関連の日本語ドキュメント（楽器、作曲、音楽理論など）を英語に翻訳でき、専門的かつ正確な英語資料を生成できます。 日本語ファイルが更新されたときに対応する英語版ドキュメントを自動更新でき、多言語資料の維持管理を効率化できます。 音楽専門用語を正確に英訳でき、意味不明な用語があっても検索を通じて音楽的な意味を優先して調べることができます。 ソースコード内のコメントやドキュメント文字列を含む、あらゆる日本語テキストを専門的に翻訳できます。 音楽制作ツール、楽器メーカー、音楽教育プラットフォームなどで日本語資料を英語化する必要がある担当者 国際的な音楽コミュニティ向けに日本語資料を発信したいクリエイター、企業 音楽関連のオープンソースプロジェクトで多言語ドキュメント管理を行っている開発チーム 日本語ファイルは*.ja.md形式、英語ファイルは*.md形式で命名統一。ソースコードのコメント翻訳はwrite-comment SKILLを活用。用語の意味が不明な場合は積極的に検索し、複数の意味がある場合は音楽的な意味を優先。翻訳は原文を正確に訳すことが最優先であり、内容の削除や勝手な追加は禁止。同時に英語として自然で読みやすい文章表現となることを要求。日本語ファイルが修正されたら対応する英語版も修正する自動追従プロセスを定義。

複数形式の自動翻訳 - テキスト、ファイル（txt/md）、リンク先の英文コンテンツなど、あらゆる形式から内容を取得して翻訳できます。 日本語の自然な表現への最適化 - 単純な逐語訳ではなく、日本語本来の表現・文体・句読点を活用し、日本人著者が書いたような自然で生動的な文章に仕上げます。 長すぎる文章を短句に自動分割 - 英文独特の長い複文を、日本語読者が読みやすい短い文の組み合わせに自動的に分割・再構成します。 可読性と感情の両立 - 難解な専門用語や複雑な構文を分かりやすく噛み砕き、同時に文章の感情的共感力や説得力を最大化します。 マークダウン・数式の翻訳対応 - MarkdownやLaTeX形式の技術文書も対応し、原文の構造を保持したまま翻訳できます。 英語論文や技術ドキュメントを日本語で理解したい研究者・エンジニア 英文マニュアルやガイドを日本の顧客向けに翻訳する必要があるビジネス担当者 ウェブサイトやブログの英文コンテンツを日本語化したいコンテンツマネージャー・メディア運営者 専門書や学術論文を日本語に翻訳し、出版・配信する編集者・翻訳者

複数言語のREADMEを一括管理：英語版（README.md）と繁体中文版（README.zh-TW.md）を対応させながら更新でき、言語ごとに異なる内容を保つ手間が省けます。 翻訳時に専門用語を統一：「Constitution（憲法）」「Skills（技能）」など、技術用語の訳語を一貫性を持たせて維持し、読者の混乱を防ぎます。 セクション構成を自動同期：章立てやコード例の配置を両言語で完全に対応させ、言語による差異がないドキュメントを作成できます。 翻訳品質を効率的にチェック：章数の一致性、リンク有効性、術語の統一など、チェックリスト形式で品質を保証します。 グローバルなプロジェクトを管理する開発リーダー：英語ユーザーと中文ユーザーの両方に対応したドキュメントを効率的に提供できます。 技術ドキュメントの多言語化を担当する編集者：翻訳の一貫性を保ちながら、複数バージョンの管理負荷を軽減できます。 国際的なオープンソースプロジェクトの保守者：言語による内容のズレを防ぎ、ユーザーが信頼できるドキュメントを提供できます。

複雑な数学公式を実装コードに正確に変換：行列式、周波数変換（FFT/DCT）、注意機構など抽象的な数学を、メモリレイアウトと計算順序を反映した PyTorch コードに翻訳します。 テンソル shape の変化を完全に追跡：各操作前後での shape 変化を # (B, H, W, D) -> (B, H*W, D) のように明示し、実装時の次元指定（dim パラメータ）の誤りを防止します。 数値型とデバイス処理を明確にする：FP16/FP32 の自動変換（autocast）、GPU ↔ CPU の移動、複素数テンソルの型変換など、論文では触れられない低レベルの実装詳細を正確に処理します。 周波数領域・トップ k・gather などの落とし穴を回避：FFT による FP32 への upcast、topk の int64 index、gather の shape 制約など、初心者が陥りやすいバグを事前に指摘し、正しい実装例を示します。 検証可能な実装コード：コピペして実際に動作するコードを提供し、論文の理解度と実装の正確性を同時に検証できます。 論文の数学記号から実装への変換に手間取る機械学習エンジニア：数式と実コードの対応を明確にすることで、実装時間を大幅短縮できます。 新しいネットワークアーキテクチャを自分で実装する研究者：既存実装がない最新論文のモジュールでも、数式さえあれば正確に実装を再現できます。 PyTorch の細かい API（broadcast、gather、complex tensor）の使い分けが不確かな学習者：具体例を通じて「どの状況でどのメソッドを選ぶか」が体で理解できます。 高速化や GPU メモリ最適化を目指す開発者：shape 追跡により、不要な reshape や contiguous copy を削除し、メモリと計算効率を改善できます。

コード内のコメント、ドキュメント文字列（docstring）、AI向けプロンプト、MarkdownファイルなどをPython、日本語から中文（簡体字中国語）に一括翻訳します。 プロジェクト規模に応じて自動的に複数のAIエージェント（Agent）を並列実行し、大規模プロジェクトでも効率的に翻訳を完了させます。 変数名・関数名・技術用語などのコード部分は翻訳対象外とし、翻訳すべき文書部分のみを正確に処理して、コードの動作を損なわないようにします。 翻訳完了後に翻訳ファイル数と処理内容を報告し、何がどこまで完了したかを明確に把握できます。 プロジェクト固有の用語表（Agent、Workflow等）を統一し、翻訳の一貫性を保ちます。 英語で書かれたPythonプロジェクトを中文化したい開発者・プロジェクト管理者 ドキュメント・READMEをユーザー向けに中文化したい技術ドキュメント担当者 大規模なプロジェクト全体の翻訳を効率よく進めたいチーム

複数のMarkdownファイルを一括翻訳：ディレクトリ内のすべての.mdファイルを自動で日本語に翻訳し、元のファイルに上書き保存できます。 コード内のコメントも日本語化：プログラムコード内の英語コメント（JavaScript、Python、HTMLなど）も自動で日本語に変換します。 技術用語や構造は正確に保持：APIキー、ファイルパス、変数名、Markdown形式など、変換してはいけない要素は自動で判別して保護します。 ドキュメント整備の手作業を削減：手作業での翻訳・校正の時間を大幅に短縮できます。 海外のオープンソースプロジェクトのドキュメントを日本語化したい人 開発チーム向けの英語マニュアルを日本語に統一したい担当者 社内ドキュメントを多言語対応したい企業・チーム 翻訳ツールの手動作業を削減したいプロジェクト管理者