kaiandUser <human>
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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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# 第9章：四大监管向量已重塑双靶点siRNA供应链格局
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双靶点siRNA（dual-target siRNA）生产商所承担的合规负担，并不随第二条链的加入而线性增长——其增速远超线性。四大监管向量正同时汇聚于同一供应链节点：国家药品监督管理局（NMPA）2026年2月最终发布的寡核苷酸指导原则[src_B18]、FDA/CDER持续积累的CMC监管信号[src_J01]、ICH Q3D(R2)对铜元素允许日暴露量（PDE）的限制——该限制在商业化规模上直接制约铜催化叠氮-炔烃环加成（CuAAC）的应用[src_J02]，以及ICH Q13连续制造框架向酶连接流动系统的延伸[src_J03]。四者叠加，形成一份资质核查清单，大多数新兴合同开发与生产组织（CDMO）目前尚无法全部达标——正是这一文件差距，构成了保护现有头部企业的护城河。
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