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Agent Skill · 开发

doc-i18n(国际化文档)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

doc-i18n 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,811。

总安装 376周安装 16GitHub Stars 27,917下载 132核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:doc-i18n(国际化文档)
来源仓库:https://github.com/labring/fastgpt
仓库路径:skills/doc-i18n
安装命令:
npx skills add https://github.com/labring/fastgpt --skill doc-i18n
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/labring/fastgpt --skill doc-i18n

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于FastGPT项目的中文文档翻译为北美英文。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合保持自然流畅表达而非逐字直译,提升国际可读性。采用双文件方案,中文.mdx与英文.en.mdx同步更新。

需保留MDX导入语句和图片路径,仅翻译正文内容部分。doc-i18n 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/doc-i18n

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/labring/fastgpt --skill doc-i18n;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

doc-i18n 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/labring/fastgpt --skill doc-i18n。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

doc-i18n 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

doc-i18n 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

doc-i18n 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

doc-i18n 用的人多吗?

公开数据是累计安装 376 次,近一周安装 16 次,下载 132 次,GitHub 27,917 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

doc-i18n 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 27,917 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
doc-i18n

国际化文档 · 本页

37627,917权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

概述

FastGPT 文档采用双文件 i18n 方案,中文为源语言,英文为目标语言。你的任务是将中文文档翻译为自然流畅的北美英文,而非逐字直译。

文件结构

文档位于 document/content/docs/ 目录下:

  • 内容文件:{name}.mdx(中文) → {name}.en.mdx(英文)
  • 导航文件:meta.json(中文) → meta.en.json(英文)

工作流程

1. 确定翻译范围

两种方式确定需要翻译的文件:

自动检测(用户未指定具体文件时):

  • 运行 git diff --name-only 和 git diff --cached --name-only 检测 document/ 下变更的中文文件
  • 筛选出 .mdx(排除 .en.mdx)和 meta.json(排除 meta.en.json)
  • 检查对应的英文文件是否存在或是否需要更新

手动指定:用户直接给出文件路径或目录。

2. 翻译内容文件(.mdx →.en.mdx)

对每个中文 .mdx 文件,生成或更新对应的 .en.mdx 文件。

保持不变的部分:

  • MDX import 语句(如 import {Alert} from '@/components/docs/Alert')
  • 图片路径(如 ![](/imgs/intro/image1.png))
  • 链接 URL(保持原始 URL 不变)
  • HTML/JSX 组件结构和属性(如 <Alert icon="🤖" context="success">)
  • 表格的 markdown 结构
  • 代码块内容(除非是中文注释)
  • emoji 符号

需要翻译的部分:

  • frontmatter 的 title 和 description
  • 所有正文文本内容
  • 组件内的文本内容(如 Alert 内的文字)
  • 表格中的文字内容
  • 代码块中的中文注释

3. 翻译导航文件(meta.json → meta.en.json)

对每个中文 meta.json,生成或更新对应的 meta.en.json。

需要翻译的字段:title、description、分隔符字符串(如 "---入门---" → "---Getting Started---")

保持不变的字段:pages 数组中的文件名引用、icon、root、order

4. 翻译完成后

  • 列出所有已翻译的文件
  • 如果发现中文文件有对应英文文件缺失的情况,提醒用户

翻译原则

这些原则的核心目标是让北美开发者读起来感觉像是原生英文文档,而不是翻译过来的。

语言风格

  • 面向北美开发者,使用自然的美式英语技术写作风格
  • 不要逐字翻译,要传达原文的意思和意图
  • 技术文档倾向简洁直接,避免冗余修饰
  • 中文文档常用的排比、铺陈手法,翻译时应精简为英文读者习惯的表达

示例:

中文:可轻松导入各式各样的文档及数据,能自动对其开展知识结构化处理工作。
  ✗:You can easily import various documents and data, which will be automatically processed for knowledge structuring.
  ✓:Import documents and data with automatic knowledge structuring.

中国特有平台和服务的本地化

直接使用国际版名称,不保留中文原名:

中文英文
飞书Lark
企业微信WeCom
钉钉DingTalk
公众号WeChat Official Account
文心一言ERNIE Bot
中国大陆版China Mainland
国际版International

技术术语

保持业界通用的英文术语,不要生造翻译:

中文英文
知识库Knowledge Base
工作流Workflow
大语言模型LLM / Large Language Model
向量存储Vector Store
可视化编排Visual Orchestration
低代码Low-code
节点Node
插件Plugin

语气

  • 保持专业但友好的语气,和原文档的风格一致
  • 不要过度正式,也不要过于随意
  • 面向开发者和技术用户,假设读者有基本的技术背景

平台分布

Codex

33.42%
按下载量换算44

Claude

30.14%
按下载量换算40

Cursor

19.96%
按下载量换算26

Gemini CLI

9.21%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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