AI翻訳スキル：シンプルなプロンプトからエージェントワークフローへ

翻訳は見た目以上に複雑です。「これを中国語に翻訳して」のような単純なプロンプトは簡単ですが、普遍的なスキルは多様な入力（単文、長文書、Markdownファイル）や異なる対象言語、品質要件に対応する必要があります。主要な段階：1）事前推論モデル：品質向上のため、二段階（直訳、自然訳）または三段階（直訳、レビュー、自然訳）を使用します。2）推論モデルを使用する場合：「翻訳」ではなく「書き換え」を使用し、慣用句や文の再構築にモデルに自由度を与えます。3）エージェント時代：分析、プロンプト生成、Markdown構造による分割、並列サブエージェント翻訳、全体校正を含むワークフロー。すべての中間結果をファイルとして保存し、反復処理を行います。並列翻訳には一貫性が必要です：用語と戦略を事前に分析し、共有プロンプトファイルにまとめることで、各サブエージェントが同じコンテキストを得られます。共有コンテキスト（用語、原則）をファイルに分割し、タスク指示（どのファイル、どこに保存するか）をパラメータとして設定します。これにより、プロンプトは追跡可能で編集可能になります。実際のコンテンツでスキルを使用し、出力をレビューし、問題をエージェントにフィードバックして改善することで反復します。