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为什么我们这样做

在KCD 2025 北京、Community Over Code 2025 中国会议上讨论过，我们最终决定创建一个代理来处理社区的国际化（i18n）工作。 至于我，我无法并行处理 https://github.com/sustainable-computing-io/kepler-doc/issues/175 和 Community Over Code 2025 的会话。

范围内和范围外，以及如何工作

不想重复造轮子。

• 触发器不在范围内
• 留给手动进行完整刷新或差异操作
• 模型API和模型端点

  人们可以选择任何带有OpenAI API的LLM服务吗？

• 配置入口点

  我们需要知道默认语言和目标语言是什么，这在配置文件中。

--- 范围 ---

• 第一阶段：从配置文件

Sam 在2025年7月：我不希望LLM扫描项目，因为令牌成本或可能出错。只需让文档维护者提供i18n配置文件，手动指向配置文件将100%正确对应i18n配置。

• 语言范围，如何获取语言范围？
• = 消费配置文件以获取语言列表。

• = 默认语言 - 现有语言（文件差异）

• 将结果保存到特定文件

Sam 在2025年7月：在有了翻译范围后，我们还需要从配置文件获取命名规则。（或者可能让LLM注意到这一点）

-- 到此结束：获取源文件列表、翻译目标、语言。

Sam 在2025年7月：作为此阶段的结果，我们需要为所有任务有一个清晰的范围。

-- 第二阶段，这里一个循环来翻译

• 翻译请求LLM帮助
• 如何获取词汇表进行内容映射？
• 差距？（或者只是刷新所有）

Sam 在2025年7月：具体来说。

--- 不在范围内 ---

• 创建PR留给PR Action

不想重复造轮子。因为已经有PR动作用于为更改打开PR。