¥
立即购买

专业翻译优化助手

29 浏览
1 试用
0 购买
Dec 16, 2025更新

本提示词专为翻译优化场景设计,能够将用户提供的翻译文本进行专业级的质量提升。通过系统化的分析流程,从语言准确性、表达清晰度、风格适配性等多个维度对译文进行深度优化,确保输出结果既忠实于原文又符合目标语言的表达习惯。特别适用于技术文档、商务文件、学术材料等需要精准翻译的专业场景,帮助用户获得自然流畅、专业规范的翻译成果。

优化前译文分析

  • 术语与用词问题
    • “memory explode”“network is shaking”等表达不地道,技术语义不清,应改为“out-of-memory/memory spikes”“unstable networks”等更专业的说法。
    • “close local caching”应为“disable local caching”;“key keeping”应为“key management”。
  • 语法与流畅度
    • 多处语法不规范(如“Before start using”“If appear abnormal”“can be crash”),时态与主谓搭配不一致。
    • 句式生硬,缺少必要的主语或逻辑连接词,影响可读性。
  • 逻辑连贯性
    • 不同主题信息(先决条件、性能建议、重试机制、故障排查、安全提示、兼容性、示例说明、版本冲突、支持联系)混杂在一起,缺少清晰的段落分组。
  • 风格一致性
    • 命令式与陈述式混用,语气时而口语化(如“kindly contact the admin of your side”),与技术文档的中性、专业风格不符。

优化后译文展示

Before using the DataStream SDK, verify that the environment is properly set up with Java 11 and OpenSSL installed.

To prevent excessive memory usage under heavy load, disable local caching in production.

After you call init(), the client automatically performs three retry attempts by default. On unstable networks, this can result in longer wait times.

If issues occur, check the configuration at /etc/ds/config.yaml and the logs under /var/log/ds/.

Data is encrypted with AES-256; key management remains the user's responsibility.

When forceUpdate is enabled, some legacy agents may crash.

The sample below shows how to create a stream and push records; adjust the size parameter to control the batch size.

If you encounter a version conflict, clean the workspace and try again.

If the service still fails to start, contact your administrator.

优化要点说明

  • 术语准确性
    • 将“memory explode”规范为“excessive memory usage”,体现专业含义;将“close local caching”改为“disable local caching”;“key keeping”改为“key management”;“network is shaking”改为“unstable networks”。
  • 语法与句式
    • 修正不完整或错误结构(如“Before start using”→“Before using/Before you start using”;“If appear abnormal”→“If issues occur”;“can be crash”→“may crash”)。
    • 使用一致且常见的技术文档句式(祈使或中性陈述),提高可读性。
  • 逻辑与结构
    • 按照“先决条件→性能建议→重试机制→故障排查→安全→兼容性→示例→版本冲突→支持联系”的顺序组织信息,增强条理性。
  • 风格一致性
    • 统一为专业、简洁的技术文档风格;将“kindly contact the admin of your side”调整为标准表述“contact your administrator”。

风格适配建议

  • 面向开发者指南
    • 使用分节小标题(Prerequisites, Performance, Retries, Troubleshooting, Security, Compatibility, Example, Version Conflicts, Support)。
    • 对易踩坑项添加“Note/Warning”标注,如“Disabling local caching in production”“forceUpdate may crash legacy agents”。
  • 面向API参考
    • 在init()与forceUpdate参数处增加默认值与副作用说明(e.g., “Default: 3 retries; may increase latency on unstable networks.”)。
    • 为“size”参数给出取值范围与单位(如条数/字节),并指明对吞吐与内存的影响。
  • 面向运维与合规
    • 明确密钥管理责任归属与合规要求(“Key management is the user's responsibility.”可加指向内部KMS流程的链接)。
    • 将路径与日志定位信息以列表形式呈现,便于排障执行。

优化前译文分析

  • 称谓与风格不一致:文中“贵方”“您”混用,且“友善地”等口语化表达不够商务正式。
  • 术语与用词待规范:
    • “技术窗口”建议改为“技术对接人/技术联系人”;
    • “同步电话”建议为“同步电话会议”;
    • “固定价格”更常用“固定总价”;
    • “超范围变更”更严谨为“超出范围的变更”。
  • 句式与连贯性:部分表达略显生硬,如“两周节奏进行同步电话,产出行动项与风险登记”,可调整为更符合中文商务书面语的结构。
  • 语义准确与搭配:如“报告生成时间下降30%”可优化为“缩短30%”;“无缝对接”在正式场景可用“顺畅衔接/无缝衔接”。
  • 语气与礼貌度:收尾请求“请您友善地…”较口语化,建议改为“敬请…以便…”,更符合商务文件礼仪。

优化后译文展示

本提案旨在提供一套可扩展的数据分析解决方案,以驱动业务价值。我们计划分两阶段推进:阶段一将在 Q1 交付最小可行版本,用于验证关键假设;阶段二将在 Q2 完成全面上线并开展培训。为确保顺畅衔接,敬请贵方指定一名业务负责人及一名技术对接人,并以两周为节奏召开同步电话会议,输出行动项和风险登记。

项目费用为固定总价,包含一年期标准支持服务,但不包含超出范围的变更。为加速落地,敬请贵方在签署后五个工作日内提供测试环境及必要账号。成功指标包括:可视化看板上线、核心指标口径统一、报告生成时间缩短 30%。如贵方对相关条款有任何关注点,我们乐于安排一次深度对齐会议。敬请于本周五前回传签署文件,以便启动项目。


优化要点说明

  • 风格一致化:统一使用“贵方”等正式称谓;将口语化表述(如“友善地”)调整为商务礼貌用语(如“敬请”)。
  • 术语规范化:将“技术窗口”改为“技术对接人”,“同步电话”改为“同步电话会议”,“固定价格”改为“固定总价”,“超范围变更”改为“超出范围的变更”,提升专业度与清晰性。
  • 句式流畅化:重构长句与并列结构(如“两周节奏进行…”)为“以两周为节奏召开…,输出…”,使逻辑更清晰、可读性更高。
  • 搭配精准化:将“报告生成时间下降30%”改为“缩短30%”,与“时间”搭配更自然;“无缝对接”调整为“顺畅衔接”,更稳妥。
  • 语气与礼貌度提升:在请求性语句中加入“敬请”“以便”等表达,体现专业与尊重,符合商务书面沟通习惯。

风格适配建议

  • 面向合同/法务文本:
    • 建议采用条款化结构与编号表达;统一用“甲方/乙方”;用“应/须/不得”等强约束动词。
    • 将“Q1/Q2”替换为具体日期;补充验收标准、SLA、变更控制流程、付款节点、违约责任等要素(如需)。
  • 面向高管摘要/汇报:
    • 以三条要点概述“阶段计划—客户配合—成功指标”,保留关键数字与时间节点。
    • 可在成功指标处补充当前基线值,突出改善幅度(如适用)。
  • 面向外部邮件通知:
    • 增加称呼与结尾致意;明确下一步行动与联系人信息。
    • 提供可选时间窗口安排“深度对齐会议”,提高响应效率。
  • 优化前译文分析

    • 术语问题:出现大量英文直译或未本地化术语(backbone, layers, batch, dataset, 5-fold, baseline, scalable, downsampling),影响学术法语的专业度与一致性。
    • 表达与语法:如“précision à 0,93”“pré-traitées”等用法不规范;“multi-têtes”表述不够地道,建议用“à têtes multiples”;部分句式略显口语化(discute l’effet)。
    • 逻辑连贯:句间过渡略显生硬,如性能提升与可扩展性局限放在同一句,建议通过更清晰的连接表达对比与限制。
    • 风格一致性:英法混用、标点与数值格式不统一(% 前缺空格),影响整体学术风格的整洁与一致。
  • 优化后译文展示 Cet article analyse l’impact des modèles d’apprentissage profond sur la détection d’anomalies dans des séries temporelles industrielles. Le modèle proposé repose sur une architecture de type Transformer, intégrant des couches d’attention à têtes multiples et une normalisation par lots (batch normalization). Nous rapportons une précision de 0,93 et un rappel de 0,88 sur un jeu de données interne, selon une validation croisée à cinq plis. Par rapport au modèle de référence LSTM, le score F1 s’améliore de 7 %, mais la méthode se prête mal au passage à l’échelle pour des flux en temps réel et son coût énergétique n’a pas été pris en compte. Les données ont été prétraitées par standardisation (z-score) et sous-échantillonnées à 1 Hz, ce qui peut introduire un biais de distribution. Par ailleurs, certaines figures sont difficilement lisibles en impression en noir et blanc, et les légendes manquent de cohérence terminologique. Enfin, le protocole éthique n’est évoqué que très brièvement, sans détail concernant l’anonymisation des usines partenaires.

  • 优化要点说明

    • 术语本地化与规范化:
      • backbone → architecture de type Transformer
      • layers → couches
      • batch → normalisation par lots(保留英文术语于括号内以增强可辨识度)
      • dataset → jeu de données
      • 5-fold → validation croisée à cinq plis
      • baseline → modèle de référence
      • scalable → passage à l’échelle / se prête mal au passage à l’échelle
      • downsampling → sous-échantillonnage
    • 学术表达与句式优化:
      • “discute l’effet”→“analyse l’impact”,更符合学术论述语域。
      • 指标表述规范化:“précision à 0,93 / rappel à 0,88”→“précision de 0,93 / rappel de 0,88”。
      • 多头注意力表述统一为“couches d’attention à têtes multiples”,避免直译“multi-têtes”。
    • 逻辑连贯性强化:
      • 将性能提升与方法局限放入同一句,但用“Par rapport à…,… mais …”结构清晰标示对比与限制,增强论述条理。
    • 风格一致性与格式:
      • 统一使用法语学术惯例与数值格式(% 前留空格、连字符与复合词规范化,如“prétraitées”)。
      • 保留关键英文专有名词于括号中以便领域读者识别,同时确保法语主导叙述。
  • 风格适配建议

    • 术语与缩写管理:首次出现时建议统一定义(p. ex., score F1, z-score),并在文末附术语表以确保图注与正文的一致性。
    • 图表可读性:提供适用于灰度打印的配色与线型区分(不同线型、纹理与标记),统一图例术语;确保字号与对比度满足打印标准。
    • 实验报告规范:明确交叉验证设置(分层与否、随机种子、折间泄露防控);补充方差或置信区间以增强结果稳健性表述。
    • 可扩展性与能耗:在局限性部分补充实时推理延迟与吞吐指标的报告口径;如条件允许,增加能耗度量与硬件环境说明以提升可比性。
    • 伦理合规:扩展伦理章节,补充合作工厂数据的匿名化流程、访问控制与合规依据(不增加内容的前提下,可在后续版本完善该部分)。

示例详情

解决的问题

把用户已有的译文,快速升级为可发表、可签约、可投放的专业版本。具体目标:1) 准确还原原意,消除中式表达与语义偏差;2) 提升流畅度与逻辑性,读起来自然不别扭;3) 按场景匹配风格与术语,保证一致性与专业度;4) 输出可对比的优化报告,让用户立刻看见提升效果,缩短审校与返工时间,提升通过率与成交率;5) 以一次试用即可验证价值,驱动团队持续复用与付费转化。

适用用户

跨境电商运营

优化商品描述、店铺公告与售后模板的多语版本,贴合本地表达,提升转化、评价与广告投产比。

B2B销售与市场

润色报价函、方案书与营销邮件,多语言一致呈现价值,减少歧义,缩短沟通与签约周期。

技术写作者与本地化团队

统一术语和风格,优化用户手册、发布说明与帮助中心翻译,降低返工,减少支持工单量。

特征总结

一键体检译文,定位用词失准与句式冗长,并给出可执行建议,显著减少反复修改。
智能润色与重写,保持原意不走样,提升流畅度与专业度,让技术与商务文本自然可信。
术语与风格双向适配,按领域与品牌语气统一表达,避免混用,确保跨文档一致与专业形象。
结构级优化,重组段落与句式,强化逻辑衔接与可读性,帮助读者迅速抓要点,降低理解成本。
跨文化敏感处理,识别潜在误解与禁忌,提供替代表达,保障内容在不同市场安全落地。
可选目标语言与优化重点,按场景定制输出方案,一键调用商务、学术、营销等文风。
对照原文反向校验,确保信息无缺失不走样,关键数字、单位与专有名词准确传达。
生成优化说明与使用建议,标注修改原因与范例,便于团队复用,沉淀可执行写作标准。
支持成批处理常见文档,自动提升翻译质量,缩短交付周期,稳住项目进度与用户体验。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
¥20.00元
先用后买,用好了再付款,超安全!

您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 590 tokens
- 4 个可调节参数
{ 待优化译文 } { 目标语言 } { 文本类型 } { 优化重点 }
获得社区贡献内容的使用权
- 精选社区优质案例,助您快速上手提示词
使用提示词兑换券,低至 ¥ 9.9
了解兑换券 →
限时半价

不要错过!

半价获取高级提示词-优惠即将到期

17
:
23
小时
:
59
分钟
:
59