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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## 合成模式比较
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| 模式 | 最大实用长度 | 2'-修饰引入 | GMP先例 | 1 kg规模成本/克 | 绿色评分 | 双靶点适用性 |
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| 固相合成（SPOS） | 60–80 nt；搭配ALE可达~215 nt | ✅ 成熟 | ✅ 已建立 | $$$$ | 低 | 适用于≤21-mer简单构建体；多价/串联结构适用性下降 |
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| 液相合成（AJIPHASE®） | 最优区间15–40 nt | ✅ 已验证 | ✅ 部分（PMO已商业化） | $$$ | 中 | 分支结构受限；高产量单链适用性强 |
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| 酶连接 | 组装后40–120 nt | ✅ 片段级（工程化连接酶） | 🔶 新兴（2025年3 kg临床级；2027年GMP） | $$ | 高 | GMP产能建立后，复杂/长链双靶点结构适用性极佳 |
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| 无细胞体外转录（IVT） | 无限制 | ❌ 极低（无治疗级2'-修饰） | ❌ | $ | 极高 | 暂不适用——目前仅限农用dsRNA |
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| TdT无模板合成 | 600+ nt（DNA） | ❌ RNA 2'-修饰为限速步骤 | ❌ | $$ | 高 | 未来可期（3–5年） |
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