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>
33 lines
713 B
TOML
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713 B
TOML
[project]
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name = "deep-research"
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version = "0.3.0"
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description = "生物医药 Deep Research 系统 - OpenCode 多 agent 协作研究流水线"
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requires-python = ">=3.10"
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readme = "README.md"
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license = { text = "MIT" }
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dependencies = [
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"reportlab>=4.2.0,<5.0",
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"markdown-it-py>=3.0.0",
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"matplotlib>=3.8.0",
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"Pillow>=10.0.0",
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"pandas>=2.1.0",
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"numpy>=1.26.0",
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"requests>=2.31.0",
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"httpx[socks]>=0.27.0",
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"lxml>=5.1.0",
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"biopython>=1.83",
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"python-dateutil>=2.9.0",
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"PyYAML>=6.0.1",
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"rich>=13.7.0",
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]
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[project.optional-dependencies]
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dev = [
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"pytest>=7.4.0",
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"ruff>=0.3.0",
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]
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# uv 兼容：装了 uv 的用户可直接 `uv sync`
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[tool.uv]
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package = false
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