Translation Skill (번역 스킬)

로컬 LLM을 활용한 고품질 영어-한국어 양방향 번역 스킬.

모델 정보

• 모델명: gpt-oss:20b (Ollama)
• 컨텍스트: 8K tokens
• 최적 용도: 학술 논문, 기술 문서, 일반 텍스트

사용 시점

이 스킬은 다음 상황에서 자동으로 활성화됩니다:

• "번역해줘", "translate" 키워드 포함 시
• 영어 문서를 한국어로 변환 요청 시
• 한국어 문서를 영어로 변환 요청 시
• PDF 파싱 후 번역 옵션 활성화 시

번역 규칙

1. 문단 단위 번역

• 한 문단씩 번역하여 컨텍스트 유지
• 원문 바로 아래에 번역문 배치

2. 출력 형식

원문 텍스트 (영어 또는 한국어)

> **[번역]** 번역된 텍스트

---

3. 전문 용어 처리

• 학술 용어는 첫 등장 시 영어(한국어) 형태로 표기
• 예: Transformer(트랜스포머)
• 약어는 풀어서 번역 후 약어 유지

4. 번역하지 않는 항목

• 코드 블록 (```)
• 수식 ($...$, $$...$$)
• 참조 ([1], et al.)
• 고유명사 (모델명, 회사명, 인명)

프롬프트 템플릿

영어 → 한국어

다음 영어 텍스트를 한국어로 번역하세요.
- 학술적이고 전문적인 어조를 유지하세요
- 전문 용어는 첫 등장 시 영어를 괄호 안에 병기하세요
- 문장 구조를 자연스러운 한국어로 재구성하세요

원문:
{text}

번역:

한국어 → 영어

Translate the following Korean text to English.
- Maintain academic and professional tone
- Keep proper nouns in their original form
- Ensure grammatically correct and fluent English

Original:
{text}

Translation:

스크립트 사용

단일 파일 번역

python scripts/translate_file.py input.md --direction en2ko --output output_translated.md

배치 번역

python scripts/batch_translate.py ./docs/ --direction en2ko --parallel

품질 개선 팁

1. 긴 문서: 섹션별로 나누어 번역
2. 표/리스트: 구조 유지하며 내용만 번역
3. 수식 설명: 수식은 유지, 설명만 번역
4. 검토: 번역 후 용어 일관성 확인

예시

입력

## Introduction

Deep learning has revolutionized natural language processing...

출력

## Introduction

Deep learning has revolutionized natural language processing...

> **[번역]** 딥러닝(Deep Learning)은 자연어 처리 분야에 혁명을 가져왔습니다...

---

관련 파일

• src/translation/translator.py: 메인 번역 모듈
• scripts/translate_file.py: CLI 번역 스크립트
• scripts/batch_translate.py: 배치 처리 스크립트