Agent skill

Ainiee Next Translation

by ShadowLoveElysia in ShadowLoveElysia/AiNiee-Next

在用户要求翻译小说、文档、字幕或其他文件内容时,按 AiNiee-Next 的输入优先、长文本询问和 MCP 边界执行;进入 AiNiee 工作流后,原文获取与术语预分析也必须走受控读取工具,禁止自行解包解析。

AGPL-3.0Auto-check passedWriting & Content

Install Ainiee Next Translation

skills CLI
$ npx skills add ShadowLoveElysia/AiNiee-Next --skill ainiee-next-translation -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install ShadowLoveElysia/AiNiee-Next ainiee-next-translation --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
ainiee-next-translation
GitHub stars
177
Token cost
~3.3k tokens
SKILL.md length
838 words
Files
778
Skills in repo
1
Repo updated
First seen
Licence
AGPL-3.0

At a glance

在用户要求翻译小说、文档、字幕或其他文件内容时,按 AiNiee-Next 的输入优先、长文本询问和 MCP 边界执行;进入 AiNiee 工作流后,原文获取与术语预分析也必须走受控读取工具,禁止自行解包解析。

  • Works in 5 steps: 识别用户直接传入的输入和格式;只对普通 TXT… → 确定目标语言和输出要求。超过 500 行的单个 TXT… → 确认 MCP… → …
  • Tasks that involve Translation
  • SKILL.md covers 名称和层级, 任务判断, 文件格式和超过 500 行时的询问 and 原文获取:术语与预处理同样必须走 MCP, plus 4 more sections
  • Calls uv

What it does

Ainiee Next Translation is an agent skill from ShadowLoveElysia/AiNiee-Next. 在用户要求翻译小说、文档、字幕或其他文件内容时,按 AiNiee-Next 的输入优先、长文本询问和 MCP 边界执行;进入 AiNiee 工作流后,原文获取与术语预分析也必须走受控读取工具,禁止自行解包解析。

Its SKILL.md is about 3.3k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 780 other files (for example `.github/workflows/Web_Build.yml`, `.github/workflows/docker-publish.yml` and `.github/workflows/tauri-dev-linux.yml`).

It sits in Writing & Content, covering Translation and MCP servers. It works with Model Context Protocol and Python. The repository describes itself as: ⚡ An optimized,Next for AiNiee powered by UV. Features intelligent format conversion, multi-profile config system, and stabilized TUI. ⚡ 基于 UV 驱动的 AiNiee 优化版 Next…. The licence is AGPL-3.0.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Translation
  • Tasks that involve MCP servers

Example prompts

  • “/ainiee-next-translation”

Requirements

  • Python 3

Workflow steps

5 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  1. 识别用户直接传入的输入和格式;只对普通 TXT 进行上述本地行数判断,不自行解析结构化文件。
  2. 确定目标语言和输出要求。超过 500 行的单个 TXT 按上文询问并等待回答;结构化格式按 MCP 流程接入。
  3. 确认 MCP 工具已挂载并取得本次任务批准后,将外部文件上传到受控路径,通过原文读取工具判断源语言和进行术语分析。
  4. 通过 MCP 请求当前任务的外部 Agent 模式,领取翻译批次并按协议提交结果。
  5. 保留用户原始输入和既有输出,使用任务返回的状态和输出路径确认完成。

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 54f3630. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Shell commands in SKILL.md call:

    • uv

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md. Its commands use uv, which can reach the network depending on how they are called.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Ainiee Next Translation loads about 3.3k tokens when it runs. Until then it costs about 32 tokens; SKILL.md has 838 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~32
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~3.3k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from ShadowLoveElysia/AiNiee-Next at commit 54f3630, republished under its AGPL-3.0 licence (© ShadowLoveElysia). 838 words, ~3,285 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/ainiee-next-translation/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 777 other files; get the full folder from GitHub.
name
ainiee-next-translation
description
在用户要求翻译小说、文档、字幕或其他文件内容时,按 AiNiee-Next 的输入优先、长文本询问和 MCP 边界执行;进入 AiNiee 工作流后,原文获取与术语预分析也必须走受控读取工具,禁止自行解包解析。

AiNiee-Next 翻译协作规则

这份技能规则约束外部 Agent 选择 AiNiee-Next 后的完整文件处理流程,包括原文获取、术语抽取、预分析、翻译与结果提交。项目默认仍使用自身配置的 API;外部 Agent 不能通过修改 Profile、项目配置或本地缓存来切换模式。

名称和层级

  • 根目录 SKILL.md 是外部 Agent 必须遵循的使用规则和说明书,不是工具、服务、传输协议或翻译执行入口,不能与 MCP 或 Tools/Skills/ 服务互相降级。
  • Tools/MCPServer/ 提供原生 MCP 执行通道,优先使用当前客户端已经挂载的 MCP 工具。
  • Tools/Skills/ 提供独立的 REST/JSON 或 CLI 服务。只有原生 MCP 确实无法挂载/重载,且用户明确选择或允许备用服务时,才使用它。

任务判断

  • 用户直接传入的文件、文本或压缩包是本次任务的首要输入。先识别并处理这些输入,不要把 Profile、规则 Profile、缓存、历史输出或项目中的其他文件当作待翻译内容。
  • 项目快照中的输入路径、输出路径和历史任务路径只能作为参考,不能在任务开始时直接读取。若当前消息没有提供新的文件、上传内容或明确路径,先询问用户是继续上次翻译,还是改为处理新文件;用户确认前不要打开快照路径。
  • 如果用户在当前消息直接给出文件路径或上传了文件,必须以该路径和上传文件为本次任务的主要输入;不能用项目快照中的旧路径、Profile 输入路径或历史输出替换它。只有在 MCP 或 Tools/Skills/ 服务接入完成、并完成输入选择后,才读取用户指定的受控文件。
  • 用户没有明确要求时,不主动读取、翻译或重写 Profile 内容。Profile 只作为 AiNiee 运行时的服务端配置来源,不作为外部 Agent 的工作输入。
  • 不需要向用户确认源语言;根据受控读取工具返回的原文或语言统计判断。只向用户询问目标语言(以及用户没有说明时的输出格式),不要用 Profile 中的语言字段覆盖用户要求。

文件格式和超过 500 行时的询问

  • 只有用户直接传入的单个 TXT,且不超过 500 行,才可以走 Agent 自身的普通翻译流程。
  • 单个 TXT 超过 500 行时,在启动 AiNiee 翻译前询问用户,必须使用下面这句话:

当前您的环境存在AiNiee-Next环境,是否需要我使用其MCP为您翻译此次任务?

  • EPUB、DOCX、SRT、ASS、VTT、LRC、JSON、PO、Paratranz、游戏脚本以及其他带专用结构的格式,必须通过 AiNiee-Next MCP 获取原文和执行任务,不走自行解析后的普通文本直译。备用服务仍须遵循下文的明确选择规则。
  • 在用户明确同意前,不要启动超过 500 行 TXT 的 AiNiee MCP 翻译;可对该 TXT 做判断是否需要 MCP 的行数统计。这不授权自行解析结构化文件,也不授权进入 MCP 工作流后再绕过读取工具。

原文获取:术语与预处理同样必须走 MCP

  • 进入 AiNiee 工作流后,主 Agent 和所有 SubAgent 都必须通过受控工具获取原文;术语抽取、词频分析、章节预读、语言判断和正式翻译均在此范围内。“只是预处理”“只读不写”不能作为绕过 MCP 的理由。上文不超过 500 行单个 TXT 的普通翻译例外仅适用于未选择 AiNiee 的任务。
  • 外部源文件先调用 upload_file 上传原文件,再使用返回的受控路径。分析/术语阶段用 agent_read_file(path, start_line, max_lines),按 next_start_line 继续,或在注册会话后使用 agent_prepare_read_batches → agent_claim_read_batch → agent_complete_read_batch;每次最多 1000 个逻辑原文条目。客户端丢失读取批次响应时用 agent_read_batch_status 恢复批次 ID;一批处理中断时调用 agent_release_read_batch 释放后可重新领取该批次。语言统计可用 agent_detect_file_language(全本扫描、只返回统计不返回正文、独立进程执行,超过 180 秒返回 LANGUAGE_SCAN_TIMEOUT),不能替代实际原文读取。
  • 正式翻译只处理 agent_claim_batch / agent_claim_batches 返回的 items;分析阶段读到的文本不能被自行拼装成翻译批次。主 Agent 可以把工具返回的对应批次和必要上下文交给 SubAgent,SubAgent 不得另行打开源文件或提取全文。
  • 禁止创建或运行 extract_src.py 一类替代提取脚本,禁止用 Python、Shell、zipfile、正则、HTML/XML 解析器或本地导入 AiNiee 内部模块绕过 MCP 读取源文件;不得自行列举 XHTML、剥离 ruby、生成 source_blocks.txt 或替代 TXT 后再声称走了 AiNiee。格式解析、条目划分和读取顺序由 AiNiee 负责。Agent 可基于工具已返回的原文分析术语和词频。
  • 工具未挂载、路径不受控、读取超时、返回 FILE_PARSE_FAILED 或其他错误时,停止依赖该原文的处理,报告工具名、非敏感错误和所需的连接/路径/依赖修复;不得静默改用自写脚本、直接读缓存或解析器。只有用户明确改选 Skills 备用服务后,才可使用其受控读取批次接口;仍不得自行解析源文件。受控路径的合法根包括项目目录、系统临时目录和 AINIEE_MCP_ALLOWED_PATHS(os.pathsep 分隔的额外目录列表)环境变量;Agent 不应自行设置或修改该环境变量来绕过 upload_file,只有用户在启动 MCP 服务前明确配置后才生效。
  • 此边界针对待处理原文。阅读 SKILL.md、客户端指南和 Resource/Prompt/System/glossary_extract_zh.txt 等操作说明与提示词不属于自行提取原文;读取这些说明也不等于已通过 MCP 取得书籍内容。

MCP 模式和配置边界

  • 用户同意使用 AiNiee-Next MCP 后,先阅读根目录 Agents.md、本规则文件和 Tools/MCPServer/MCP_CLIENT_GUIDE.md;若需要启动或接入服务,再阅读 Tools/MCPServer/README.md。本规则文件只是使用说明,不是待挂载的 Skill 服务。
  • MCP 接入按以下优先级执行:当前会话已经挂载的原生 MCP 工具 → 配置或重载 stdio MCP → 仅支持 URL 时挂载 streamable-http(或 sse)MCP(默认 http://127.0.0.1:8765/mcp)→ 原生 MCP 确实无法挂载或重载、且当前客户端只能使用本地 HTTP 时,才使用已鉴权的 HTTP 备用入口。HTTP 备用入口不是原生 MCP 的等价替代,不能因为 URL 更方便就跳过原生 MCP。
  • Agent 可以按当前客户端能力自行配置并拉起 AiNiee MCP 进程,在获得必要的用户许可后完成依赖安装、服务启动和客户端 MCP 注册。不要要求用户代为执行这些步骤。该安装只针对当前 Agent 自己的技能目录和 MCP 客户端,不要替其他 Agent 框架或客户端安装、修改配置。
  • 先检查当前会话是否已有 AiNiee MCP 工具并完成 initialize/工具发现;如果已经连接,直接继续,跳过 Launch.bat。
  • 外部 Agent 开始新任务前,先在当前对话简短询问:“是否批准我通过 AiNiee MCP,将【文件】处理为【目标语言/输出】,执行【术语分析、翻译等本次阶段】?相关内容会由当前外部 Agent/平台处理。”等待用户明确同意后才继续;已有明确的本次授权无需重复询问,超过 500 行 TXT 的 MCP 选择可与此合并。拒绝或尚未回答时,不上传、读取原文或启动任务。
  • 用户批准后调用 agent_register(user_confirmed_external_processing=true),再调用 agent_request_external_mode;已有 task_id 时传入并绑定该 ID。EPUB 等新结构化任务通过 MCP 调用 POST /api/task/external-agent-mode 时,在 body 中同样传 user_confirmed_external_processing=true,任务创建后立即用返回的 task_id 绑定会话。此标记只能代表真实的本次授权,不能自行伪造;不要求 TUI onboarding=accepted,也不写入全局 accepted。服务端返回 EXTERNAL_PROCESSING_NOT_CONFIRMED 时先补齐本次授权;若旧服务仍返回 ONBOARDING_NOT_ACCEPTED,报告服务需要更新/重载,不让用户手动改配置。
  • 同一任务的批次、修复、重试和断线恢复沿用本次批准;重连注册仍传上述确认参数并绑定原 task_id。更换文件、目标或增加未授权阶段要先询问,新的任务使用新的会话。已绑定会话不得改绑其他任务;TUI 的历史接入选择不能替代本次任务批准。
  • 如果当前 Agent 无法自动启动或重载原生 MCP,再指导用户双击项目根目录的 Launch.bat;进入 AiNiee 主菜单后选择“启动 MCP 服务”,保持该窗口运行。菜单启动的是 streamable-http,默认连接地址为 http://127.0.0.1:8765/mcp;用户完成后,当前 Agent 再探测该地址并验证工具列表。Launch.bat 本身不是 MCP 端点,不能只看到主菜单就宣称服务已连接。
  • 如果当前 Agent 具备启动本地程序的能力,可以尝试启动项目根目录的 Launch.bat;启动动作完成后必须立即停止后续 MCP、Skills 和翻译工具调用,等待用户明确回复“已开启”“开启了”“可以了”等肯定语句。收到肯定回复后才重新探测 MCP URL、执行 initialize 握手并确认工具列表;未收到肯定回复时不得继续,也不能把启动进程当作连接成功。
  • stdio 接入优先使用项目内置 launcher:Tools/MCPServer/codex_stdio_launcher.sh(Windows 客户端可用 Tools\MCPServer\codex_stdio_launcher.bat 或在 JSON 配置中按 launcher 的隔离 uv 命令形式填写);launcher 用隔离的 uv 环境启动 MCP,避免混用 WSL/Windows 两侧的 .venv。launcher 支持环境变量覆盖:AINIEE_MCP_PYTHON 指定 Python 解释器路径(必须是 3.12.*),AINIEE_MCP_USE_WINDOWS_VENV=1 让 WSL 侧的 launcher 改用项目 .venv-win。也可以用 CLI 启动:uv run ainiee_cli.py mcp --mcp-transport stdio。若需要原始命令,优先复用项目现有环境:Linux/WSL 使用 {project_root}/.venv/bin/python,Windows 使用 {project_root}\\.venv-win\\Scripts\\python.exe,对应命令为 uv run --directory <project_root> --python <project_root>/.venv/bin/python python Tools/MCPServer/server.py --transport stdio(Windows 下若 .venv 混用了两侧环境,命令会自动改用 .venv-win);只有现有环境不存在或用户明确要求隔离环境时,才使用 uv run --python 3.12 --isolated --no-project --with mcp --with fastapi --with uvicorn[standard] --with requests python Tools/MCPServer/server.py --transport stdio。AiNiee 要求 Python 3.12.*,不要把 python3 或更低版本传给 uv --python。首次启动若依赖尚未缓存,把客户端的 MCP 启动超时调到约 90 秒。
  • 新的 stdio 进程启动时会先探测已在运行的 streamable-http 端点,命中则直接复用已有服务(stderr 打印 AiNiee MCP reusing running service: http://127.0.0.1:端口/mcp),不再重复启动一套 MCP;确需禁用这层复用时设置环境变量 AINIEE_MCP_DISABLE_RUNNING_REUSE=1。
  • stdio 首次连接只完成 initialize 和工具发现;嵌入式 WebServer 在需要 Web/API 或结构化任务上下文时才延迟启动,普通 TXT 的 agent_prepare_project 不会启动 WebServer。
  • 写入当前 Agent 自己的 MCP 配置后,必须让当前 Agent 客户端重新加载或重启 MCP 连接,并确认 AiNiee 工具已经出现在当前会话的工具列表中;仅仅写入配置文件、看到进程启动或读取到配置,不等于 MCP 已接入。若当前客户端无法热重载,明确报告需要重启当前 Agent 会话后再继续,不能退回普通 Skills 并声称 MCP 已可用。
  • 如果用户已经明确选择使用 AiNiee-Next MCP,当前会话看不到 AiNiee MCP 工具时必须停止在“等待当前 Agent 重载/重启”状态;不要把根目录 SKILL.md 当成替代工具,也不要自动切换到 Tools/Skills/ 服务。只有用户明确选择 Tools/Skills/ 作为备用服务时,才可以使用它。
  • 原生 MCP 多次无法挂载或重载时,不得静默改走普通翻译。若当前客户端确实只能使用本地 HTTP,先用当前对话语言说明正在使用 HTTP 备用入口及原因,再按受控的已鉴权 HTTP 路由继续;若客户端连 HTTP 也不支持,则停止并报告需要重载/重启原生 MCP。此时也不能把根目录 SKILL.md 当成执行入口。
  • AiNiee 项目默认 API 模式不会被永久切换。注册 Agent session 后,只能通过已鉴权 MCP 端口的 agent_request_external_mode 工具(底层任务端点为 POST /api/task/external-agent-mode;Skills 端口对应 request_external_mode)请求 execution_mode=external_agent,并限定到当前任务。
  • 用户直接提供的外部路径(例如 H:\Downloads\ManualTransFile.json)不能直接加入服务白名单,也不能直接传给 prepare_project。先通过原生 MCP 的 upload_file,或仅在用户明确选择 Tools/Skills/ 服务时使用 file.stage_external 将文件复制到 AiNiee 受控暂存目录,再使用返回的受控路径准备批次。
  • 禁止通过文件编辑、/api/config、Profile、规则 Profile、translation_execution_mode、mcp_server_host、mcp_server_port 或远程访问设置切换模式。不要直接写入缓存、队列、源文件或最终输出。
  • MCP 连接成功后依次读取 get_mcp_usage_manual(section="overview")、get_mcp_security_policy、get_mcp_tool_categories、目标 get_mcp_tool_catalog,再注册会话、请求任务模式并准备项目。默认速度优先,用 agent_claim_batches(读取当前 Profile 的 external_agent_max_batches,默认 8,可由用户设为更大值)填满动态活动窗口;服务端统计当前 claimed 批次,拒绝超过该配置的重复领取。任一批次提交成功后立即调用 agent_claim_next_batch 补一个空闲槽位,不等待整轮结束;槽位已满时服务端返回 BATCH_CAPACITY_EXHAUSTED,此时无需重试;agent_claim_batch(batch_id=...) 支持指定批次。客户端丢失 prepare/claim 响应时用 agent_project_status 恢复 next_batch_id、batch_ids 等批次标识,再按需领取正文;提交时的权威批次 ID 以领取响应中的 batch.batch_id 为准。需要放弃某个已领取的翻译批次时调用 agent_release_batch(task_id, session_id, batch_id) 释放后重新领取。正式翻译调用 agent_submit_translation_batch 即完成校验和缓存写回,默认 auto_commit=true,服务端管理 writer lease 和串行写入;收到 committed 后不要再逐批领取租约/重复写回。只有明确需要暂存时使用 auto_commit=false,之后可调用 agent_commit_cache_batch,省略 writer_lease_id 由服务端管理。普通逐行 TXT 的直接项目没有缓存时仍只暂存,不宣称导出完成。
  • 直接 agent_prepare_project 只适用于普通逐行 TXT;EPUB、DOCX、SRT 等结构化格式会返回稳定错误码 STRUCTURED_FORMAT_REQUIRES_MCP_TASK,必须先通过 POST /api/task/external-agent-mode 创建任务并完成无 API 的解析预热、生成受控 AinieeCacheData.json 缓存账本,之后 agent_prepare_project、agent_project_status 或 agent_claim_batch 会自动恢复该账本,不需要先跑一次普通翻译。已有真实 AinieeCacheData.json 缓存清单时可用 agent_prepare_cache_project(cache_path, ...) 从受控缓存路径准备批次。
  • 按客户端能力和用户配置维持有限数量的 SubAgent,谁完成就补给谁下一批,不等待整轮全部完成。主 Agent 主要处理简洁回执和异常,避免重复阅读/转抄全量译文;具备工具能力的子代理在主会话授权范围内提交被分配批次,不能自行接管其他任务。只有用户明确表达质量优先、精翻或上下文连贯优先时,才逐批串行;仍通过子代理处理当前批次以减少主 Agent 上下文负担。客户端不支持子代理时如实报告并使用可用能力。
  • items 每项使用 {"index": <领取的 index>, "translation": "译文"},不要猜测 translated_text 或 target_text。批次级 source_hash、revision、batch_id 原样取自领取响应,定位/hash 元数据由服务端绑定。相同请求重试使用原 idempotency_key,修订译文使用新 key。正常业务先依工具 schema、示例和错误响应;确有未解释的错误时只读查看相关函数,不进行无关全仓搜索,不调用内部实现替代 MCP。
  • 收到 repair_required 时调用 agent_get_batch_repair 获取问题条目和已保留候选,用 repair=true 只提交需要修正的 index/translation,服务端合成完整批次重新校验;也可以提交完整修正版。其他批次可继续。累计三次不同的失败提交会标记 needs_review,停止该批自动循环并报告;完全相同的失败重试不累计次数。确定性格式校验通过不等于语义质量已获保证。
  • 收到 submitted 且含 write_error 时译文已接受但写回尚未确认:临时 I/O/租约错误修复后调用 agent_commit_cache_batch 重试,不重译;ITEM_CONFLICT、源文/hash/revision 冲突需要检查受控状态并报告,不能覆盖人工修改。响应丢失先查状态或幂等重试,不直接重译。
  • 结束前调用 agent_pending_work 检查所有未完成项;只有 all_committed=true 才可导出并确认完成。全部 committed 后 MCP 尝试自动导出;缺少运行时上下文或导出失败时按回执调用 agent_export_task(task_id, session_id)(旧账本没有保存输入路径时额外传 input_path,需要改输出目录时传 output_path;未全部 committed 时返回 BATCH_COMMIT_REQUIRED),没有导出成功结果不得声称电子书已生成。断线后新会话先调用 agent_register、agent_request_external_mode、agent_recover_task 接管已有 task;恢复会校验 source/cache fingerprint 并复用预热缓存,不重新上传、解析或创建 task。只有 recovery 返回指纹冲突、账本不存在或确需旧会话审计接管时才使用 agent_resume_task。API key、MCP token 和用户原文不写入日志或配置。
  • 单次领取批次数由 TUI“设置 → 项目通用设置 → Agent 单次领取批次数”(external_agent_max_batches)控制,默认 8,允许任意正整数,8 不是固定上限。只读查询无需额外同意;Agent 修改持久设置前必须说明新值并获得用户明确同意(已有明确授权无需重复询问),不得自行填写同意标记。MCP 写入 /api/config 时使用 confirm_agent_batch_change=true;Skills config.set 使用同名字段。领取时可请求更少批次以适应客户端能力或质量优先;不要通过更大的 max_batches 或连续领取来绕过用户设定的并行规模。
  • MCP 工具调用必须直接传入结构化参数,不要先把参数写入临时 JSON/TXT 再上传或转交。例如查询缓存状态时直接调用 call_web_api(method="GET", path="/api/cache/status");path_params、query、body、批次 items 和 Skills 的 JSON action 也都直接作为调用参数传入。upload_file 只用于端点明确要求的用户文件本体,不能用来传递普通工具参数或包装后的请求 JSON;支持 policy 参数("default" 新建暂存副本、"overwrite" 覆盖同名已有文件、"buffer" 缓冲模式),默认 "default"。
  • 以 agent_claim_batch 或 agent_claim_batches 返回的 items 为唯一处理清单;首次提交必须完整覆盖对应批次全部条目;repair=true 仅修补已保存的候选,服务端仍校验完整批次。原样保留 index 和批次 source_hash/revision,不伪造 item_id、current_line_hash、cache_revision 等字段;这些元数据由服务端绑定。并行批次共享准备阶段的源 revision;单批提交不会阻塞其他批次领取或 staging。新 manifest 会过滤 EXCLUDED/已翻译/校对条目;旧账本若仍包含 EXCLUDED,提交仍按 claim 清单完整返回原样占位,writer 会保留源行并跳过写入。正式缓存写回仍由 writer lease 保护;遇到 ITEM_CONFLICT、REVISION_CONFLICT、SOURCE_MISMATCH、CACHE_REVISION_CONFLICT 时停止当前批次并报告具体错误,不覆盖缓存。
  • agent_register 默认会话租约为 120 秒;长任务可以传入 requested_lease_seconds: 3600 将租约延长到 60 分钟。必须按响应中的 heartbeat_interval_seconds 调用 agent_heartbeat,超过 3600 秒的请求会被拒绝。这个会话租约与独立的 writer lease 分开管理。断开时调用 agent_unregister 主动释放连接租约,可用 agent_status 查询单个或全部连接状态;这些工具只管理进程内连接状态,不授予直接修改缓存、队列、源文件或输出文件的权限。
  • 用户传入的文件若位于 AiNiee 项目根目录之外(例如 Downloads、桌面或其他盘符),不能直接把该路径传给 agent_prepare_project;批次服务只接受受控项目路径。应先使用当前 MCP 的 upload_file 将原文件上传到 AiNiee 的暂存目录,再使用上传结果返回的项目内 path 创建批次。上传后保留原文件,不要把 Downloads 等外部目录加入 AiNiee 服务的允许根目录,也不要把上传路径当作任意写入授权。若当前客户端没有可用的 upload_file,应报告需要 MCP 连接或由用户明确选择 Skills 文件入口后再继续。
  • HTTP 备用入口同样必须直接发送结构化请求参数;不要先生成参数 JSON/TXT 文件再通过 HTTP 上传。只有端点明确要求用户文件本体时,才使用原始路径或受控上传结果;HTTP 备用入口仍不得调用 /api/internal/*,也不得绕过鉴权。
  • 输出目录必须位于 AiNiee 项目受控根内,不能覆盖输入目录;已有输出或 cache 需要先由受控任务/工具备份后再处理。
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引导式学习与 TUI 建议

  • 当用户要求精细修改配置、提示词、术语表、规则、并发、输出格式、Profile 或其他需要多项选项的设置时,先用通俗语言主动引导用户了解 TUI:说明“我可以通过 MCP 帮你完成配置,不过这个功能在 TUI 中更方便探索;如果你希望更精细地调整设置并提升翻译质量,可以点击 Launch.bat 启动 TUI,自己查看和学习这些选项”。
  • 这是建议和学习入口,不是阻止条件。用户已经明确要求 Agent 直接代办时,继续通过 MCP/受控接口完成,不要反复劝阻,也不要要求用户必须打开 TUI。
  • 对只需一次明确动作的任务(例如开始翻译、查询状态、手动导出、领取批次),直接执行并说明结果,不要为了“学习”强行插入 TUI 教程。
  • 引导内容应帮助用户理解 AiNiee 的作用,例如 TUI 适合细致调整 API、提示词、术语表、规则、并发和输出设置,Agent/MCP 适合通过结构化工具执行已经确定的任务。不要把 TUI 说成唯一正确入口,也不要暗示 Agent 模式不可用。

任务开始前的统一决策

  • 新任务先判断用户直接传入的文件或文件夹是否属于同一系列作品。若是独立作品,或用户没有提供其他同系列卷本,使用普通术语抽取;若确认是系列作品且有可用的前卷术语表,使用增量术语抽取。
  • 术语抽取必须读取并遵循 Resource/Prompt/System/glossary_extract_zh.txt。原文必须按“原文获取”一节经 agent_read_file 或只读批次工具获取,再按该 JSON 结构生成术语、禁翻表、角色设定、世界观、文风和示例;不得先自写 EPUB 提取脚本。
  • 必须联网搜索官方角色译名和术语译名;对原文中的角色原名、地名和专有名词,必须搜索目标语言的官方译名。若互联网没有找到其存在官方译名,才由 Agent 自行翻译,并必须符合从原文判断出的文本风格(例如日本轻小说名字风格、欧美名字风格等)。世界观、关系和文风仅根据原文判断,不用网络内容扩展或推测。
  • 术语抽取完成后,如果 MCP 查询到 AiNiee 当前确实配置了可用 API,询问用户本阶段由外部 Agent 通过 MCP 处理还是由 AiNiee API 处理;如果没有可用 API,不询问,默认使用外部 Agent MCP。不要读取或改写 Profile 来制造 API 配置。
  • 翻译完成后,润色和校对都是可选阶段。若 MCP 查询到可用 API,询问用户选择外部 Agent 或 API;若没有可用 API,默认使用外部 Agent MCP。询问可以在任务开始前一次确定,也可以在各阶段完成后再问,优先在任务开始前一次确定。

处理优先级

  1. 识别用户直接传入的输入和格式;只对普通 TXT 进行上述本地行数判断,不自行解析结构化文件。
  2. 确定目标语言和输出要求。超过 500 行的单个 TXT 按上文询问并等待回答;结构化格式按 MCP 流程接入。
  3. 确认 MCP 工具已挂载并取得本次任务批准后,将外部文件上传到受控路径,通过原文读取工具判断源语言和进行术语分析。
  4. 通过 MCP 请求当前任务的外部 Agent 模式,领取翻译批次并按协议提交结果。
  5. 保留用户原始输入和既有输出,使用任务返回的状态和输出路径确认完成。

© ShadowLoveElysia, AGPL-3.0. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 777 other files in the repository root of ShadowLoveElysia/AiNiee-Next.

  • SKILL.md
  • .dockerignore
  • .github/workflows/Web_Build.yml
  • .github/workflows/docker-publish.yml
  • .github/workflows/tauri-dev-linux.yml
  • .github/workflows/tauri-dev-macos.yml
  • .github/workflows/tauri-dev-windows.yml
  • .github/workflows/tauri-release-linux.yml
  • .github/workflows/tauri-release-macos.yml
  • .github/workflows/tauri-release-windows.yml
  • .gitignore
  • Agents.md
  • Dockerfile
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Compare with similar skills

Ainiee Next Translation next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Ainiee Next Translation compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Ainiee Next Translation this skillShadowLoveElysia/AiNiee-Next177—~3.3kAutomated safety check: PassAGPL-3.0
China Travel Kittczyliu/china-travel-kit194—~1.3kAutomated safety check: PassMIT
Add Tauri Commandopenfootmanager/openfootmanager1.1k—~1.6kAutomated safety check: PassGPL-3.0
Gearcoleco Romhackingdrhelius/Gearcoleco142—~3.9kAutomated safety check: PassGPL-3.0
Edt MCP BilingualDitriXNew/EDT-MCP296—~850Automated safety check: PassAGPL-3.0
Edt MCP Project TranslationDitriXNew/EDT-MCP296—~605Automated safety check: PassAGPL-3.0

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    180k GitHub starsUsed in 63 repos~2.3k tokens
    Agent WorkflowsAuto-check passed

Questions about Ainiee Next Translation

What does Ainiee Next Translation do?

在用户要求翻译小说、文档、字幕或其他文件内容时,按 AiNiee-Next 的输入优先、长文本询问和 MCP 边界执行;进入 AiNiee 工作流后,原文获取与术语预分析也必须走受控读取工具,禁止自行解包解析。. Ainiee Next Translation is an agent skill from ShadowLoveElysia/AiNiee-Next.

When should I use Ainiee Next Translation?

Ainiee Next Translation fits situations like: tasks that involve Translation; tasks that involve MCP servers.

How do I install Ainiee Next Translation in Claude Code?

Run `npx skills add ShadowLoveElysia/AiNiee-Next --skill ainiee-next-translation -a claude-code`. Or copy the skill folder (the ShadowLoveElysia/AiNiee-Next repository) into .claude/skills/ainiee-next-translation in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Ainiee Next Translation in Codex?

Run `npx skills add ShadowLoveElysia/AiNiee-Next --skill ainiee-next-translation -a codex`. Or copy the skill folder (the ShadowLoveElysia/AiNiee-Next repository) into .agents/skills/ainiee-next-translation in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Ainiee Next Translation in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add ShadowLoveElysia/AiNiee-Next --skill ainiee-next-translation -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/ainiee-next-translation, .gemini/skills/ainiee-next-translation, .github/skills/ainiee-next-translation and .opencode/skills/ainiee-next-translation in your project.

What does Ainiee Next Translation need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Ainiee Next Translation needs the command-line tools its instructions call (uv). Our summary lists: Python 3.

Does Ainiee Next Translation access the network?

SKILL.md contains no URLs. Its commands use uv, which can reach the network depending on how they are called. This is read from the text; nothing was executed.

Is Ainiee Next Translation safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Ainiee Next Translation use?

Ainiee Next Translation is published under the AGPL-3.0 licence (from the LICENSE file in the skill folder). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Ainiee Next Translation use?

About 3.3k tokens (SKILL.md is roughly 13k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Ainiee Next Translation?

Skills that share tags, products or a category with Ainiee Next Translation: China Travel Kit (tczyliu/china-travel-kit, 194 stars), Add Tauri Command (openfootmanager/openfootmanager, 1.1k stars), Gearcoleco Romhacking (drhelius/Gearcoleco, 142 stars) and Edt MCP Bilingual (DitriXNew/EDT-MCP, 296 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Ainiee Next Translation?

ShadowLoveElysia (a GitHub user) maintains it in ShadowLoveElysia/AiNiee-Next, which has 177 GitHub stars. The repository was last updated on October 11, 2026.

Source: ShadowLoveElysia/AiNiee-Next on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.