LLM Translator Github

Ein entwicklerorientiertes Übersetzungswerkzeug, das ein LLM nutzt, um Code, README-Dateien, Issues und Dokumentationen zwischen Sprachen für GitHub-Projekte zu übersetzen.

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Über dieses Tool

Zweckbestimmt, um technischen Inhalt mit einem LLM zu übersetzen, während software-spezifische Terminologie und Code-Syntax beibehalten werden. Es akzeptiert Quelltext (source_text) und eine erforderliche Zielsprache (target_language), optional automatische Erkennung der Quellsprache. Das System gibt übersetzten Text plus Metadaten wie detected_source_language aus. Es richtet sich an Entwickler, technische Redakteure, Produktteams und Lokalisierungsingenieure, die GitHub READMEs, Dokumentationen, Vorlagen für Issues und Beitragshandbücher lokalisieren.
Konzeptionell führt es Erkennung, Übersetzung mit domänenbezogenen Einschränkungen und Nachbearbeitungs-Feinabstimmung durch. Ein Glossar erzwingt eine konsistente Terminologie, und Codeblöcke, JSON- und YAML-Schnipsel bleiben erhalten; nicht-textuelle Elemente bleiben unverändert. Das Tool unterstützt Massenübersetzungen und Metadaten pro Element, um in CI/CD- oder Lokalisierungs-Workflows zu passen.
Der einzigartige Mehrwert liegt in der strikten Code-Erhaltung, glossarbasierter Konsistenz und nahtloser Integration mit Repository-Inhalten, wodurch schnellere Lokalisierungszyklen ermöglicht werden und Terminologie-Abdrift minimiert wird. Kernfunktionen umfassen Sprachpaar-Unterstützung, Glossar-Import, optionale Back-Translation-Checks und Exportoptionen für Klartext oder Markdown. Anwendungsfälle decken das Übersetzen von READMEs, Changelogs, CONTRIBUTING-Hinweisen und API-Dokumentationen ab, Validierung mehrsprachiger Inhalte vor Veröffentlichung und Vorbereitung lokalisierter Assets für Distribution.

Wie man es benutzt

  1. Eingaben bereitstellen: Quelltext (source_text) liefern, optionale Quellsprache (source_language) angeben und Zielsprache (target_language) festlegen.
  2. Optional ein Glossar hochladen oder referenzieren, um Termenübersetzung zu steuern.
  3. Übersetzung ausführen, um translated_text und detected_source_language zu erzeugen.
  4. Begriffe bzw. Glossareinträge bei Bedarf überprüfen und anpassen.
  5. Übersetzten Inhalt im gewünschten Format (Text/Markdown) für Integration exportieren.
How to use llm translator github

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Welche Sprachen werden unterstützt?
Die Software unterstützt gängige ISO-Sprachpaare (z. B. en-fr, en-de, en-es, en-ja) mit automatischer Spracherkennung der Quellsprache, wenn nicht angegeben. Benutzerdefinierte oder weniger verbreitete Sprachen können eine Glossar-Erweiterung benötigen, um beste Ergebnisse zu erzielen.
Kann es Code-Blöcke ohne Änderung der Syntax übersetzen?
Ja. Der Übersetzungsablauf erkennt Code-Blöcke und Inline-Code und erhält deren Syntax und Bezeichner. Nur die natürlichsprachlichen Teile des Textes werden übersetzt, wodurch Syntax-S drift minimiert wird.
Werden Daten für Modelltraining gespeichert oder genutzt?
Die Datenverarbeitung hängt vom Kontext ab. In Client-Deployments können Eingaben in der Sitzung verarbeitet werden oder durch Richtlinien eingeschränkt sein. Es findet kein automatisches Training des Modells auf Benutzerdaten statt, sofern nicht ausdrücklich konfiguriert und genehmigt.
Kann Terminologie angepasst werden?
Ja. Benutzer können ein Glossar von Begriffen importieren oder definieren. Das System priorisiert Glossarbegriffe während der Übersetzung, um Konsistenz über verwandte Texte sicherzustellen.

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