kaiandUser <human>
1b47b50d3c
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>
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## 1.3 本报告聚焦工艺节点而非临床读数——写给供应商
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核心论点明确：双靶点RNAi（dual-target RNAi）的竞争前沿不在分子设计层面——该问题已基本解决——而在其背后的制造体系。无论哪些具体临床项目最终成功，掌控四大上游工艺节点的供应商都将在双靶点转型浪潮中获取不成比例的价值。
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本报告全程采用三步分析法：第一步，将每种设计范式逆向拆解为其工艺特征（步骤数、单体多样性、偶联化学、质控酶组合）；第二步，将上述特征映射至具有经验证规格的具名供应链参与者；第三步，按供应商集中度、资质壁垒及国产替代可行性对各工艺节点评分。
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报告时间跨度为2021年至2026年4月，覆盖全球范围，以中国、美国、欧盟和日本为主要市场，以工艺为核心而非以临床疗效为核心。国家药品监督管理局2026年化学酶法寡核苷酸合成草案指南[src_B18]是中国监管端的锚点；FDA/ICH Q11–Q13要求是西方端的锚点。《生物安全法案》（BIOSECURE Act）仅在第9章作为地缘政治背景出现一次。据现有最新估计，寡核苷酸合同开发与生产组织市场至2028年的复合年增长率约为7.3%[src_D01]；这一增长中的工艺复杂度溢价，将归属于率先满足双构建体规格的供应商。
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第2章将详细梳理四种设计范式，并量化其各异的工艺特征，为第4至第8章的供应商机会分析奠定技术基础。
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