前言¶
把一篇英文 PDF 論文譯成中文，常見做法是先抽文字、再翻譯、再回填。這條路的麻煩在於：公式被當成普通文本打散，圖表位置丟失，目錄和腳註各奔東西，遇到掃描件直接無從下手。對文獻閱讀、指南翻譯這類場景，保排版和保語義同等重要。
下面介紹的這個 Skill 把「保持原文排版與元素」作爲核心目標，在翻譯前先對文件做一次體檢分級，再按等級選擇翻譯通道。它由社區用戶 @indiv-sorsor 通過 SkillHub 發佈，座標 @indiv-sorsor/doc-holmes，版本 3.0.1，分類 office-efficiency。
核心能力¶
先做一件事：每個文件在翻譯前先體檢分級，不按一個套路處理所有 PDF。
- A 級——原生文本層完好的文檔（常見於原生 born-digital PDF）。走高保真翻譯通道，排版、公式、圖表、目錄、腳註儘量保持原樣。
- B 級——文本層有噪的文檔。仍可翻譯，但會附帶一份噪聲報告，說明哪些位置提取異常。
- C 級——掃描件或純圖片 PDF。走 OCR 實驗通道，產物帶有「預覽質量」說明頁，提示該結果未經穩定驗證。
每份文件的產出是兩份 PDF：一份雙語對照（原文與譯文並列），一份純譯文。公式、圖表、目錄、腳註、批註在輸出中被保留，而不是在翻譯過程中被抹平。
引擎方面，它調用 BabelDOC 引擎（pdf2zh-next）作爲子進程運行，翻譯模型不內置，使用你自己配置的 OpenAI 兼容端點和 key。這裏有一個安全細節：編碼訂閱端點默認被拒絕，以避免誤用付費賬號的憑據。
批量模式帶有斷點續傳、單文件超時、審計底稿與失敗回滾。翻譯過程會寫審計日誌，失敗的文件可以回滾，適合一次性處理幾十篇論文的場景。
安裝與啓用¶
Skill 由社區發佈，非平臺官方出品，頁面標記 requires_api_key=true，說明它自身不捆綁任何模型憑據，需要你自備 OpenAI 兼容端點與 key。
官方地址：
https://api.skillhub.cn/indiv-sorsor/doc-holmes
SkillHub 頁面：
https://www.skillhub.cn/skills/indiv-sorsor/doc-holmes
獲取後在客戶端中啓用該 Skill，並按要求填寫端點地址與 API key。目前抓取到的資料裏沒有給出一鍵安裝命令和客戶端差異說明，這裏不替它編造安裝步驟——請以頁面上的安裝指引爲準。
典型用法¶
調用時不需要你先判斷文檔屬於 A、B、C 哪一級，Skill 會自動體檢。翻譯一段文獻，直接給指令即可：
把這篇論文翻譯成中文，保持原排版，輸出雙語對照
也可以按觸發詞喚起。資料裏列出的觸發詞包括：PDF翻譯、PDF翻譯成中文、論文翻譯、SCI論文翻譯、英文文獻翻譯、文獻翻譯、全文翻譯、文檔翻譯、指南翻譯、學術翻譯、雙語對照、中英對照、保持排版、排版不亂、公式不亂、超大PDF、掃描件翻譯、批量翻譯PDF、醫學文獻翻譯、PDF轉中文。
批量場景下的指令示例：
把這批 PDF 全部翻譯成中文，保持排版，完成後給我一份審計底稿
批量模式下，每個文件的超時、斷點續傳、失敗回滾都由 Skill 內部處理，你不需要逐份盯着。
適用場景與注意¶
適合誰：
- 需要批量精讀英文文獻、指南、技術文檔的研究者和工程師。
- 對公式、圖表、目錄位置有保真要求的人，例如醫學文獻翻譯、SCI 論文翻譯。
- 手上的 PDF 質量參差，混合了原生電子版和掃描件，希望一套流程通喫的場景。
需要注意的限制：
- 引擎不內置，必須配置自己的 OpenAI 兼容端點和 key；Skill 不附帶任何憑據。
- C 級（掃描件）走的是實驗性 OCR 通道，產物帶「預覽質量」說明頁，重要文檔不建議直接依賴該結果。
- 評分與下載數據以抓取時刻的頁面爲準：評分 100000，下載 976，安裝 0。安裝數偏低，說明它是一個較新的社區 Skill，實際效果建議先用一份 A 級文檔自測。
- 來源標記爲 community，更新與維護節奏取決於發佈者，接入生產流程前先確認維護狀態。
結尾¶
這個 Skill 的價值在於把「保排版」這件事從手工拼接變成了一條可自動分級、可批量、有審計和回滾的流水線。A 級文檔的高保真翻譯和零依賴直翻模式是它的兩個亮點；C 級的 OCR 通道目前還是預覽性質，用之前先確認文檔等級。
官方地址：https://api.skillhub.cn/indiv-sorsor/doc-holmes
