wenyi

用 AI 翻译外语小说的开源工具，能把 EPUB、FB2、TXT 这些格式整本翻成中文 EPUB，尽量保住原来的排版、图片和目录结构。作者搞这个项目主要是想解决长篇书籍翻译里常见的术语前后不一致、专有名词翻不准这些毛病，让译文从"能看"往"好看"再进一步

Github地址

https://github.com/BigDawnGhost/wenyi

功能特性

• 将 EPUB、FB2、TXT，转换成中文 EPUB（也可以指定输出纯 TXT）
• 翻译前自动识别源语言，或者你手动锁死日语、英语、韩语这些
• 全书预扫一遍，生成故事概览和每章梗概，翻前面章节时也能知道后面走向
• 人名地名专有名词自动抽进 SQLite 术语库，翻的时候按配置注入提示词，减少"前脚叫这个后脚叫那个"
• 章内分批串行翻，后一批能看到前面几段译文，上下文不割裂
• 可选润色、章末审校、回译抽检、全书一致性扫描，严重问题能自动重译
• 标点统一成全角中文规范
• 每步状态写进本地 state/ 目录，电脑关了重启能从断的地方继续，已翻完的不会重复跑浪费钱

怎么用

机器上先装好 uv（Python 包管理器），克隆仓库后：

uv syncexport DEEPSEEK_API_KEY=sk-...    # 填你的 API 密钥uv run trans-novel translate 小说.epub

翻完默认在源文件旁边生成译文 EPUB。中途断了：

uv run trans-novel resume 小说.epub

只看进度：

uv run trans-novel status 小说.epub

单独重新打包 EPUB：

uv run trans-novel tools assemble 小说.epub

默认配置走 DeepSeek 的接口，模型分三档：strong 管翻译润色这些核心活，cheap 做审校抽检，fast 跑预扫抽术语这类机械任务。想换模型或者调开关（比如关掉润色省点钱），改 config.yaml 就行。调试时可以切 fake provider，不发请求纯跑流程。