dsh-easypaper-translate · 简易论文翻译

个人开发的 DeepSeek Harness 插件。起因很朴素：免费的翻译读论文不够用，索性自己写了一个，目前够用。

把英文论文做成中英对照 PDF——奇数页原文、偶数页中文，正文、表格与图内文字原位替换，全程本地渲染。

EasyPaper Translate — a personal DSH plugin that turns English papers into a bilingual PDF: odd pages keep the original, even pages carry the Chinese version, with body text, tables and figure labels replaced in place. Rendering is local.

⚖️ 法律声明 / Legal notice

中文

本项目仅提供工具，不包含任何论文、译本或第三方数据。
使用者须自行确保对处理内容拥有合法使用权，并遵守文献的版权/许可协议及当地法律。
翻译由使用者自行配置的模型服务完成，内容会发送至该服务；请勿用于涉密材料或未经授权传播的内容。
软件按现状提供，不附带任何担保，作者不承担使用后果。

English

The tool only. No papers, translations or third-party data are included.
You are responsible for ensuring you may lawfully process your input, and for complying with its copyright and licence terms and with local law.
Translation runs on the model service you configure, so the content is sent there; do not use it on confidential material or content you may not redistribute.
Provided as-is, without warranty; the author accepts no liability for its use.

把英文论文做成中英对照 PDF，用来快速读懂外文文献。

奇数页 = 原文（矢量原样嵌入，可搜索、可复制、不损失清晰度）
偶数页 = 译文（正文、表格、图内文字都换成中文）
全部本地渲染，不联网、不调用第三方服务

它不是"出版级排版工具"，目标是看得懂，不是"能直接投稿"。

1. 它做什么

元素	处理方式
正文	逐块擦除原文、按原位置重排中文（字号自适应）
表格	模型读懂表格结构 → 重建成统一三线表，宽高受原表墨迹约束，避免撑满全页
图内文字	检测墨迹框 → 编号 → 按编号原位替换；带反色描边保证对比度
公式	保留原始数学排版，不硬塞中文（避免叠字）
图表（曲线/柱状）	检测到长条墨迹就整框跳过，宁可少译也不涂白图表
参考文献	标题译中文加《》，作者/期刊/DOI 保留
页眉	作为可译块抽取，期刊名译中文

2. 安装

# 1) 装进当前 profile（DSH 界面里或用 CLI）
dsh plugin --profile desktop add <本目录路径>

装完重启 DSH（插件在启动时加载）。

首次使用前检查 Python 依赖：

调用工具 paper_translate_env，action = "check"

缺依赖就 action = "install"（从 PyPI 下一次 wheel，之后离线可用）。

依赖：pymupdf、scipy、pyyaml（约 210 MB，装在插件目录内，不污染系统 Python）。

3. 怎么用

插件提供两个工具，模型可直接调用：

`paper_translate`

参数	说明
`action`	`prepare` / `build` / `status` / `batch`
`pdfPath`	源 PDF 绝对路径
`workDir`	工作目录（默认 `./work`），每篇论文用独立目录
`dpi`	译文页 DPI：150 / 200 / 300（默认 150，最快）
`imageDpi`	图片/表格裁剪 DPI：默认 200
`nameTemplate`	输出命名模板，见下
`batchDir`	`action=batch` 时扫描的文件夹

典型流程

1. paper_translate(action="prepare", pdfPath="D:\papers\xxx.pdf", workDir="D:\papers\xxx_work")
   → 抽文字块、裁表格、裁插图（纯本地，几秒）

2. 模型翻译（这一步由会话模型完成，不是插件做的）
   → 译文落到 workDir/zh/、表格矩阵落到 workDir/tables/matrices.json

3. paper_translate(action="build", pdfPath="...", workDir="...", dpi=200, nameTemplate="...")
   → 生成中英对照 PDF

action="status" 随时查看：已译/待译页数、表格与插图是否就绪。

4. 输出命名

默认：

[中英对照]{zh_title}+{en_title}.pdf

可用字段：

字段	含义
`{zh_title}`	论文中文标题（自动从首页译文取）
`{en_title}`	英文标题（源文件名）
`{stem}`	同上（源文件名，不含扩展名）
`{dpi}`	本次渲染 DPI
`{pages}`	页数
`{date}`	输出日期 `YYYY-MM-DD`

示例模板：

[中英对照]{zh_title}+{en_title}          （默认）
{date}_{zh_title}_{dpi}dpi               （按日期归档）
{zh_title}（{pages}页_{dpi}dpi）           （中文优先）

字段写错会自动回退到默认命名，不会报错。

5. 批量翻译

paper_translate(action="batch", batchDir="D:\papers\")
→ 返回文件夹内所有 PDF 列表

批量是串行的，一篇一篇处理，每篇独立工作目录：

for pdf in 列表:
    prepare → 翻译 → build → 输出该篇 PDF

为什么串行：每篇要 5–15 分钟、十几万 token，并行会互相抢并发额度，反而更慢，且中途失败难以定位。

建议一次 5–10 篇，放在一个文件夹里跑。

6. 关于"8 批并发"

指单篇论文内部的翻译并发：

20 页的论文拆成 8 批（每批 2–3 页）同时翻译
8 是当前环境的子智能体并发上限
批次越多单批越短，但固定开销（每个子任务都要读提示词）会上升

实测：22 页论文，7 批并发，约 3–8 分钟完成翻译。

7. 性能实测

测试样本：22 页论文（8.6 万字符、23 张图、8 处表格）

环节	耗时
抽取 + 裁图 + 检测	8 s
模型翻译	3–8 min
渲染构建	8–11 s（200dpi）

DPI 对构建的影响

DPI	构建耗时	文件体积	建议
150	8 s	21 MB	默认，屏幕阅读够用
200	11 s	25 MB	需要放大看时用
300	19 s	35 MB	打印/投屏
600+	2 分钟+	90 MB+	不推荐（内存压力大）

DPI 不影响 token 消耗，只影响渲染时间和文件体积。

8. 成本估算

单篇 20 页论文：

项目	量
输入 token	≈ 9 万
输出 token	≈ 4.7 万
费用	≈ ¥0.5（按 DeepSeek 公开价，实际随套餐/缓存命中浮动）
时间	5–15 分钟

图内文字翻译约占 token 的 30%，但对读懂图表帮助很大。

9. 已知限制

图形表（甘特图等）会丢行 —— 一个框里多行文字只换一段译文，可能出现空白行
表格裁切不全 —— 一页多张表时，目前只重建首张
曲线图的图例/坐标轴文字 在绘图区内，会被"保护图表"规则跳过（保留英文）
跨块断句 —— 原文被 PDF 切开的句子，译文也按原切分点断开
译文页是图片，不可搜索复制（原文页可以）

10. 注意事项

工作目录不要复用：每篇论文一个 workDir，否则译文会串
首次运行要装依赖（约 210 MB），装一次即可
译文质量取决于模型，术语一致性靠翻译时的提示词约束
大批量前先试一篇：不同期刊的版式差异很大（双栏/单栏、表格样式）
中途中断可续跑：已完成的 zh/pNN.json 不会重译

11. 优缺点

优点

奇偶对照，双页阅读即可对照原文
表格重建为三线表，比原表更易读
全程本地渲染，无外部服务依赖
单篇成本极低（约 ¥0.5）

缺点

译文页是位图，不可搜索
复杂版式（多栏混排、图形表）需要人工抽查
首次配置依赖较重
翻译由会话模型驱动，速度受模型输出速度限制

12. 实测记录

本机验证（2026-11，22 页论文）：

动作	结果
`paper_translate_env check`	`deps ok: pymupdf 2.1, scipy 1.18.1`
`paper_translate status`	`pages 22, translated 22, pending 0, tables ready, figures ready`
`paper_translate build`	`build: ok` → 自定义命名模板 `{zh_title}_{dpi}dpi` 正确渲染
`paper_translate batch`	列出文件夹内 7 个 PDF

注意：batch 会列出文件夹内所有 PDF，包括已生成的中英对照文件。批量前请自行排除文件名含 [中英对照] 的产物，否则会重复翻译。

依赖位置：paper_translate_env install 把包装到 <插件根>/.pylibs（约 200 MB），脚本启动时会自动把这个目录加入 sys.path，不依赖 PYTHONPATH 环境变量。

改代码后必须重启 DSH：插件在启动时加载，lib/index.js 的改动不会热更新； Python 端（python/*.py）是每次调用时执行的，改完即生效。

13. 目录结构

dsh-easypaper-translate/
├── lib/index.js          插件入口（注册 paper_translate 工具）
├── cordis.patch.yml      插件挂载声明
├── python/               本地流水线
│   ├── translate.py      统一入口（extract/tables/figures/build）
│   ├── engine.py         渲染与合成
│   ├── helpers.py        文字度量/擦除/绘制
│   ├── extract_blocks.py 文字块抽取
│   ├── crop_tables.py    表格裁切
│   ├── crop_figs.py      插图裁切
│   ├── fig_boxes.py      图内文字框检测
│   ├── probe.py          文档探测
│   ├── verify.py         覆盖率校验
│   └── install_wheel.py  离线依赖安装
└── README.md

dsh-easypaper-translate · 简易论文翻译

个人开发的 DeepSeek Harness 插件。起因很朴素：免费的翻译读论文不够用，索性自己写了一个，目前够用。

把英文论文做成中英对照 PDF——奇数页原文、偶数页中文，正文、表格与图内文字原位替换，全程本地渲染。

⚖️ 法律声明 / Legal notice

中文

本项目仅提供工具，不包含任何论文、译本或第三方数据。
使用者须自行确保对处理内容拥有合法使用权，并遵守文献的版权/许可协议及当地法律。
翻译由使用者自行配置的模型服务完成，内容会发送至该服务；请勿用于涉密材料或未经授权传播的内容。
软件按现状提供，不附带任何担保，作者不承担使用后果。

English

The tool only. No papers, translations or third-party data are included.
You are responsible for ensuring you may lawfully process your input, and for complying with its copyright and licence terms and with local law.
Translation runs on the model service you configure, so the content is sent there; do not use it on confidential material or content you may not redistribute.
Provided as-is, without warranty; the author accepts no liability for its use.

把英文论文做成中英对照 PDF，用来快速读懂外文文献。

奇数页 = 原文（矢量原样嵌入，可搜索、可复制、不损失清晰度）
偶数页 = 译文（正文、表格、图内文字都换成中文）
全部本地渲染，不联网、不调用第三方服务

它不是"出版级排版工具"，目标是看得懂，不是"能直接投稿"。

1. 它做什么

元素	处理方式
正文	逐块擦除原文、按原位置重排中文（字号自适应）
表格	模型读懂表格结构 → 重建成统一三线表，宽高受原表墨迹约束，避免撑满全页
图内文字	检测墨迹框 → 编号 → 按编号原位替换；带反色描边保证对比度
公式	保留原始数学排版，不硬塞中文（避免叠字）
图表（曲线/柱状）	检测到长条墨迹就整框跳过，宁可少译也不涂白图表
参考文献	标题译中文加《》，作者/期刊/DOI 保留
页眉	作为可译块抽取，期刊名译中文

2. 安装

# 1) 装进当前 profile（DSH 界面里或用 CLI）
dsh plugin --profile desktop add <本目录路径>

装完重启 DSH（插件在启动时加载）。

首次使用前检查 Python 依赖：

调用工具 paper_translate_env，action = "check"

缺依赖就 action = "install"（从 PyPI 下一次 wheel，之后离线可用）。

依赖：pymupdf、scipy、pyyaml（约 210 MB，装在插件目录内，不污染系统 Python）。

3. 怎么用

插件提供两个工具，模型可直接调用：

`paper_translate`

参数	说明
`action`	`prepare` / `build` / `status` / `batch`
`pdfPath`	源 PDF 绝对路径
`workDir`	工作目录（默认 `./work`），每篇论文用独立目录
`dpi`	译文页 DPI：150 / 200 / 300（默认 150，最快）
`imageDpi`	图片/表格裁剪 DPI：默认 200
`nameTemplate`	输出命名模板，见下
`batchDir`	`action=batch` 时扫描的文件夹

典型流程

1. paper_translate(action="prepare", pdfPath="D:\papers\xxx.pdf", workDir="D:\papers\xxx_work")
   → 抽文字块、裁表格、裁插图（纯本地，几秒）

2. 模型翻译（这一步由会话模型完成，不是插件做的）
   → 译文落到 workDir/zh/、表格矩阵落到 workDir/tables/matrices.json

3. paper_translate(action="build", pdfPath="...", workDir="...", dpi=200, nameTemplate="...")
   → 生成中英对照 PDF

action="status" 随时查看：已译/待译页数、表格与插图是否就绪。

4. 输出命名

默认：

[中英对照]{zh_title}+{en_title}.pdf

可用字段：

字段	含义
`{zh_title}`	论文中文标题（自动从首页译文取）
`{en_title}`	英文标题（源文件名）
`{stem}`	同上（源文件名，不含扩展名）
`{dpi}`	本次渲染 DPI
`{pages}`	页数
`{date}`	输出日期 `YYYY-MM-DD`

示例模板：

[中英对照]{zh_title}+{en_title}          （默认）
{date}_{zh_title}_{dpi}dpi               （按日期归档）
{zh_title}（{pages}页_{dpi}dpi）           （中文优先）

字段写错会自动回退到默认命名，不会报错。

5. 批量翻译

paper_translate(action="batch", batchDir="D:\papers\")
→ 返回文件夹内所有 PDF 列表

批量是串行的，一篇一篇处理，每篇独立工作目录：

for pdf in 列表:
    prepare → 翻译 → build → 输出该篇 PDF

为什么串行：每篇要 5–15 分钟、十几万 token，并行会互相抢并发额度，反而更慢，且中途失败难以定位。

建议一次 5–10 篇，放在一个文件夹里跑。

6. 关于"8 批并发"

指单篇论文内部的翻译并发：

20 页的论文拆成 8 批（每批 2–3 页）同时翻译
8 是当前环境的子智能体并发上限
批次越多单批越短，但固定开销（每个子任务都要读提示词）会上升

实测：22 页论文，7 批并发，约 3–8 分钟完成翻译。

7. 性能实测

测试样本：22 页论文（8.6 万字符、23 张图、8 处表格）

环节	耗时
抽取 + 裁图 + 检测	8 s
模型翻译	3–8 min
渲染构建	8–11 s（200dpi）

DPI 对构建的影响

DPI	构建耗时	文件体积	建议
150	8 s	21 MB	默认，屏幕阅读够用
200	11 s	25 MB	需要放大看时用
300	19 s	35 MB	打印/投屏
600+	2 分钟+	90 MB+	不推荐（内存压力大）

DPI 不影响 token 消耗，只影响渲染时间和文件体积。

8. 成本估算

单篇 20 页论文：

项目	量
输入 token	≈ 9 万
输出 token	≈ 4.7 万
费用	≈ ¥0.5（按 DeepSeek 公开价，实际随套餐/缓存命中浮动）
时间	5–15 分钟

图内文字翻译约占 token 的 30%，但对读懂图表帮助很大。

9. 已知限制

图形表（甘特图等）会丢行 —— 一个框里多行文字只换一段译文，可能出现空白行
表格裁切不全 —— 一页多张表时，目前只重建首张
曲线图的图例/坐标轴文字 在绘图区内，会被"保护图表"规则跳过（保留英文）
跨块断句 —— 原文被 PDF 切开的句子，译文也按原切分点断开
译文页是图片，不可搜索复制（原文页可以）

10. 注意事项

工作目录不要复用：每篇论文一个 workDir，否则译文会串
首次运行要装依赖（约 210 MB），装一次即可
译文质量取决于模型，术语一致性靠翻译时的提示词约束
大批量前先试一篇：不同期刊的版式差异很大（双栏/单栏、表格样式）
中途中断可续跑：已完成的 zh/pNN.json 不会重译

11. 优缺点

优点

奇偶对照，双页阅读即可对照原文
表格重建为三线表，比原表更易读
全程本地渲染，无外部服务依赖
单篇成本极低（约 ¥0.5）

缺点

译文页是位图，不可搜索
复杂版式（多栏混排、图形表）需要人工抽查
首次配置依赖较重
翻译由会话模型驱动，速度受模型输出速度限制

12. 实测记录

本机验证（2026-11，22 页论文）：

动作	结果
`paper_translate_env check`	`deps ok: pymupdf 2.1, scipy 1.18.1`
`paper_translate status`	`pages 22, translated 22, pending 0, tables ready, figures ready`
`paper_translate build`	`build: ok` → 自定义命名模板 `{zh_title}_{dpi}dpi` 正确渲染
`paper_translate batch`	列出文件夹内 7 个 PDF

注意：batch 会列出文件夹内所有 PDF，包括已生成的中英对照文件。批量前请自行排除文件名含 [中英对照] 的产物，否则会重复翻译。

依赖位置：paper_translate_env install 把包装到 <插件根>/.pylibs（约 200 MB），脚本启动时会自动把这个目录加入 sys.path，不依赖 PYTHONPATH 环境变量。

改代码后必须重启 DSH：插件在启动时加载，lib/index.js 的改动不会热更新； Python 端（python/*.py）是每次调用时执行的，改完即生效。

13. 目录结构

dsh-easypaper-translate/
├── lib/index.js          插件入口（注册 paper_translate 工具）
├── cordis.patch.yml      插件挂载声明
├── python/               本地流水线
│   ├── translate.py      统一入口（extract/tables/figures/build）
│   ├── engine.py         渲染与合成
│   ├── helpers.py        文字度量/擦除/绘制
│   ├── extract_blocks.py 文字块抽取
│   ├── crop_tables.py    表格裁切
│   ├── crop_figs.py      插图裁切
│   ├── fig_boxes.py      图内文字框检测
│   ├── probe.py          文档探测
│   ├── verify.py         覆盖率校验
│   └── install_wheel.py  离线依赖安装
└── README.md

GROW1234567/dsh-easypaper-translate

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1. 它做什么

2. 安装

3. 怎么用

`paper_translate`

典型流程

4. 输出命名

5. 批量翻译

6. 关于"8 批并发"

7. 性能实测

DPI 对构建的影响

8. 成本估算

9. 已知限制

10. 注意事项

11. 优缺点

12. 实测记录

13. 目录结构

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1. 它做什么

2. 安装

3. 怎么用

`paper_translate`

典型流程

4. 输出命名

5. 批量翻译

6. 关于"8 批并发"

7. 性能实测

DPI 对构建的影响

8. 成本估算

9. 已知限制

10. 注意事项

11. 优缺点

12. 实测记录

13. 目录结构

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