v0.6-wip: Python-based Phase 4 translation pipeline

架构变更：把 dr-translator 从 opencode agent 降级为 Python 脚本编排下的 LLM 调用。根本原因是 agent 一次性处理 19k 英文词整文，单次 output token 接近 Sonnet 4.6 上限（~32k），多次重跑都卡在同一个坑里——问题是架构本身，不是 prompt。新架构： scripts/lib/zenmux_client.py HTTP 客户端，指数退避重试、token 统计 JSONL 日志、secrets.env 自动加载 scripts/lib/markdown_chunker.py 按 H1/H2 切块，稳定 anchor ID（order+title sha1），支持合并/统计 scripts/prompts/translate_system.txt 英译中 prompt，用自定义 <<<TRANSLATION>>> 分隔符格式（规避 Markdown-in-JSON 问题） scripts/prompts/polish_system.txt 中文润色 prompt（留给下一步 polish.py） scripts/translate.py 主入口：章节级切块 → 逐块翻译 → 拼接关键设计： - 0 依赖 LLM 遵从性：Python 控制切块/循环/重试，LLM 只做单块翻译 - 断点续传：每块翻译完立即写 phase4/zh_chunks/<order>-<anchor>.md - 术语表累积：每块的 glossary_patch 合并回 phase4/glossary.json - 失败隔离：单块失败不影响其他块，重跑只补缺 - 调试友好：--only N,M / --limit K / --force 实测（dual-target-rnai-pipeline-2026）： - 63 块全部成功，17 分钟，$1.70 - 33,441 中文字（符合"研究类 ≥30,000 字"硬标准） - 310 条双语术语 - 翻译质量：接近母语咨询分析师写作下一步：polish.py（按 H2 section 润色）、merge_chapters.py（从 phase2/drafts 合并生成 final_en.md）、重构 dr-editor-in-chief 调度脚本、更新 /dr-finalize。 Co-authored-by: User <human>
2026-04-22 10:43:43 +08:00
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+# 第二章 — 双靶点设计空间已分化为四种范式，各具不同工艺特征
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+四种主流双靶点siRNA设计范式——共价连接串联siRNA（covalent tandem）、多价GalNAc簇（multivalent GalNAc cluster）、二价分支构建体（di-valent/branched scaffold）与鸡尾酒制剂/muRNA（cocktail/muRNA）——并非可互换的生产路线。每种范式内嵌不同的合成步骤序列，对特种单体的需求各异，并产生截然不同的杂质谱，需配套独立的质控工具。在商业层面区分这些范式的，是工艺开销，而非沉默机制本身。章末对比表将这一分化具体呈现；以下四节则为表中每一行提供机制依据。
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