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>

projects/dual-target-rnai-pipeline-2026/phase4/zh_chunks/062-b062-6974ab72.md

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+## 版本历史
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+- 生成日期：2026-04-21
+- 报告版本：1.0
+- 系统：Deep Research v0.5
+- 语言流程：英文起草，翻译为中文并润色后最终输出（PDF + DOCX）