Translation logo

Translation

Community
Littlpinguin
translation

Pipeline de traduction multi-agents vérifiée pour les contenus {{COMPANY_NAME}} — campagnes, landing pages, emails, articles, documents commerciaux. Traduction avec préservation de structure, vérification terminologique web parallèle (glossaire de marque avec scores de confiance), revue indépendante anti-fabrication, révision, mise en forme. La voix de marque se préserve dans la langue cible. Utiliser pour « traduis », « version anglaise/française de », « localise cette campagne », traduction de documents officiels ou techniques, ou quand une traduction précédente a fabriqué/omis du contenu. Vendorisée depuis claude-translation-skill (MIT, senshinji) — voir docs/vendored-design2.md.

Overview

PublisherLittlpinguin
Repositorymarketing-cockpit-template
Skill nametranslation
Stars
9
Forks
0
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Littlpinguin on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Translation AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/translation
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template.git /tmp/marketing-cockpit-template
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/marketing-cockpit-template/.claude/skills/translation .claude/skills/translation
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Translation in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Translation on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Translation is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

translation — traduction professionnelle multi-agents

Cette skill orchestre un pipeline complet : traduction avec préservation de structure, vérification terminologique par recherche web, revue qualité indépendante, révision, mise en forme. Une traduction une-passe sans vérification n'est acceptable que pour un texte court et sans enjeu — pour tout le reste, dérouler ce pipeline.

Étape 0 — Contexte de marque (OBLIGATOIRE)

  1. Charger 01-brand/voice.md et 01-brand/checklist-pre-composition.md : la voix de marque doit survivre à la traduction. Le vocabulaire interdit s'applique dans les deux langues (liste EN et FR de la checklist §2a + {{BRAND_VOCABULARY_BANNED}}) ; les règles anti-style-IA (cadratin, parallélismes négatifs) s'appliquent au texte cible.
  2. Formules signature : elles ne se traduisent pas littéralement. Chercher l'équivalent validé dans le glossaire de marque ; s'il n'existe pas, proposer une adaptation et la faire valider avant de la figer.
  3. Glossaire de marque persistant : 01-brand/glossaire-traduction.md. S'il existe, il PRIME sur toute recherche web pour les termes qu'il couvre (noms de produits, claims, terminologie maison). Chaque mission de traduction l'enrichit : les nouveaux termes vérifiés à confiance haute y sont proposés à l'ajout après validation humaine.
  4. Configuration bilingue : lire .setup-completed (language, bilingual). Un projet bilingue a souvent déjà des contenus dans la langue cible — les archives par canal sont un corpus de référence pour le ton cible.

Architecture

            Demande de traduction
                     │
          Lead (cette session) : analyse,
          manifeste structurel, contrats
                     │
      ┌──────────────┼──────────────────┐
  traducteur    chercheur(s)         relecteur
  (subagent)    terminologie          (subagent,
      │         (subagent(s),          attend)
  Phase 1A :    parallèles)              │
  premier jet   Phase 1B : glossaire     │
      │         vérifié web              │
      ├──────────────┴──────────────────┤
      │        Phase 2 : revue          │
      │     ← feedback de revue ←       │
  Phase 3 : révision
      │
  Phase 4 : validation lead + mise en forme

Les agents se lancent via l'outil Agent (subagents general-purpose), traducteur et chercheur(s) en parallèle dans un même message. Le relecteur ne démarre qu'une fois les deux terminés.

Phase 0 — Préparation (lead)

0.1 Analyser la source

  • Langues source et cible ; type de document (post, email, landing, article, plaquette, contrat, programme d'événement…) ; longueur ; présence de terminologie spécialisée.
  • Format source (critique pour la structure) : un .doc/.docx se convertit avec textutil -convert html (JAMAIS en txt — le texte brut détruit les tableaux que le traducteur doit préserver). Un livrable du template (md/html) se traduit dans son format natif, frontmatter et balisage intacts.
  • Manifeste structurel (obligatoire avant de lancer les agents) : inventorier les tableaux (colonnes × lignes), les cellules multi-items (ex. « 10 interventions dans une seule ligne d'agenda »), la hiérarchie de titres. Sauver dans le workspace.
  • Découpage si > 10 pages : chunks aux frontières de chapitres, jamais au milieu d'un tableau ; un traducteur par chunk, en parallèle.

0.2 Workspace et contrats

Workspace temporaire : /tmp/translation-workspace/ (source.html, structure-manifest.md, first-pass.md, terminology-glossary.json, review-feedback.md, final-translation.md).

  • Contrat 1 — glossaire terminologique (chercheur → traducteur, relecteur) : JSON, un objet par terme : original, translation, category (organization / person / place / venue / title / technical / product / event / brand), confidence (high = 2+ sources concordantes, medium = 1 source, low = meilleur jugement), sources (URLs). Les termes issus de 01-brand/glossaire-traduction.md entrent avec confidence: high, sources: ["glossaire de marque"] et ne se re-vérifient pas.
  • Contrat 2 — feedback de revue (relecteur → traducteur) : issues par priorité FABRICATION > OMISSION > TERMINOLOGIE > EXACTITUDE > STRUCTURE > VOIX/REGISTRE, chacune localisée avec citation source, texte fautif et correction proposée.

0.3 Dimensionnement

Estimer le nombre de termes propres (~8-10 par page : organisations, personnes avec titres, lieux, produits, événements, acronymes). ≤ 50 termes → un chercheur ; > 50 → deux chercheurs parallèles (fast : personnes/lieux/produits ; deep : organisations/technique/événements), le lead fusionne et déduplique les deux glossaires avant la revue.

Phase 1 — Exécution parallèle

Prompt du traducteur (subagent)

Consignes à inclure intégralement :

  • Lire le manifeste structurel, puis la source (version .html si disponible). Traduire de [SOURCE] vers [CIBLE]. Sauver le premier jet dans le workspace.
  • Préservation de structure (critique) : mêmes colonnes, même ordre, mêmes fusions de cellules ; correspondance 1:1 des lignes ; JAMAIS tableau→liste ni liste→tableau ; le contenu d'une cellule reste dans sa cellule, même long ; hiérarchie de titres niveau pour niveau ; listes ordonnées restent ordonnées ; ordre des paragraphes intact, pas de fusion/scission ; frontmatter, liens, balises et placeholders ({{...}}) intacts.
  • Rapport de structure obligatoire avant de sauver : pour chaque tableau, source [R]×[C] → traduction [R]×[C] ; pour chaque cellule multi-items, confirmer que les items sont restés dedans. Toute violation se corrige AVANT de livrer.
  • Anti-fabrication : ne JAMAIS inventer de contenu absent de la source ; marquer les passages illisibles [peu clair dans l'original] ; marquer la terminologie incertaine [? terme ?] pour le chercheur ; noms de personnes translittérés, jamais substitués ; noms de salles/lieux propres à un bâtiment translittérés, pas traduits comme le monument homonyme ; chiffres, dates, références copiés exactement.
  • Voix de marque : appliquer voice.md dans la langue cible — registre, adresse (tu/vous ↔ you), vocabulaire interdit des deux langues, zéro cadratin. La traduction d'un post doit sonner comme un post écrit nativement dans la langue cible, pas comme une traduction.
  • Révision (phase 3) : appliquer TOUTES les corrections critiques et majeures du feedback + les corrections de glossaire, sans restructurer — remplacement en place uniquement, jamais sortir du contenu d'une cellule, jamais changer le nombre de lignes/colonnes (violation observée en test réel : 13 échecs de structure). Sauver la version finale.

Prompt du chercheur terminologie (subagent)

  • Extraire TOUS les termes propres de la source : organisations, personnes avec titres, lieux et salles, événements, termes techniques, produits, marques, acronymes.
  • Vérifier d'abord 01-brand/glossaire-traduction.md (prime sur le web), puis pour chaque terme restant : recherche web du nom officiel dans la langue cible (site officiel → bases bilingues institutionnelles → nom publié de la personne). Par lots de 5.
  • Scorer la confiance (high/medium/low), consigner les URLs. Fallback : après 2 échecs de recherche sur un terme, le marquer low avec note « recherche indisponible » et PASSER — ne jamais bloquer le glossaire pour quelques termes injoignables.
  • Sauver le JSON, puis signaler la fin.

Prompt du relecteur (subagent — modèle le plus capable disponible)

  • Pré-check : le glossaire existe et son volume est plausible (~8-10 termes/page) ; sinon alerter avant de continuer.
  • Revue systématique, priorités décroissantes : a. FABRICATION (critique) : paragraphe par paragraphe de la traduction, vérifier la correspondance source ; signaler tout contenu, chiffre, nom absent ou différent. b. STRUCTURE (critique) : recompter indépendamment lignes/colonnes de chaque tableau et le contenu des cellules multi-items ; produire un tableau comparatif | Élément | Source | Traduction | OK ? | — tout « NON » est critique. c. OMISSION (critique) : paragraphe par paragraphe de la SOURCE, vérifier que tout a sa traduction. d. TERMINOLOGIE (majeur) : chaque terme du glossaire utilisé conformément. e. EXACTITUDE (majeur) : chiffres, dates, noms propres exacts ; lieux translittérés correctement. f. VOIX / REGISTRE (mineur→majeur si marque) : registre conforme au type de document ET à voice.md ; aucun vocabulaire interdit dans la langue cible ; aucun tell IA introduit (cadratin, parallélisme négatif) ; formules signature correctement adaptées.
  • Livrer le feedback structuré (issues critiques/majeures/mineures localisées et corrigées) + statistiques (compteurs, fabrication oui/non, conformité terminologique N/M, conformité structure).

Phases 2-3 — Revue et révision

Automatiques : le relecteur démarre quand traduction + glossaire sont livrés ; le traducteur applique ensuite toutes les corrections critiques/majeures et sauve la version finale. Si le document était chunké, le lead concatène les chunks (et lisse titres/numérotations aux coutures) avant la revue.

Phase 4 — Validation lead et livraison

  1. Vérification finale : 5 paragraphes au hasard contre la source (fabrication) ; 10 termes du glossaire échantillonnés dans la version finale ; tout « NON » du tableau de structure corrigé ; premier et dernier paragraphe de chaque section présents.
  2. Brand-check : le contenu traduit est un livrable comme un autre — le gate brand-check s'applique avant livraison.
  3. Mise en forme :
    • Livrable du template (post, email, landing, article) → format natif, rangé dans le dossier du canal, calendrier éditorial mis à jour.
    • Document formel → si demandé, produire .docx et/ou .pdf via les skills docx/pdf : mise en page sobre (titre centré gras, hiérarchie 16/14/12pt, tableaux à bordures fines pleine largeur, A4 marges 2,5 cm, interligne 1,25, zéro décoration).
  4. Capitalisation : proposer l'ajout des nouveaux termes à confiance haute dans 01-brand/glossaire-traduction.md (avec validation humaine).

Checklist anti-fabrication (rappel permanent)

  • Ne jamais ajouter de contenu absent de la source ; ne jamais changer chiffres/noms/dates.
  • Traducteur : correspondance paragraphe par paragraphe, incertitudes marquées, jamais résolues par invention.
  • Relecteur : passe avant (traduction→source, attrape la fabrication) ET passe arrière (source→traduction, attrape l'omission).
  • Pièges connus : inflation de chiffres, substitution de noms, confusion de lieux homonymes, remplissage de contenu, résumé substitué à la traduction intégrale.

Vendorisée et adaptée depuis claude-translation-skill de senshinji (skill translation-quality, licence MIT) — orchestration portée d'Agent Teams (expérimental) vers les subagents standard, contexte marketing multilingue et glossaire de marque ajoutés. Attribution et procédure de re-synchronisation : docs/vendored-design2.md.

Frequently asked questions

What does the Translation AI skill do?

Pipeline de traduction multi-agents vérifiée pour les contenus {{COMPANY_NAME}} — campagnes, landing pages, emails, articles, documents commerciaux. Traduction avec préservation de structure, vérification terminologique web parallèle (glossaire de marque avec scores de confiance), revue indépendante anti-fabrication, révision, mise en forme. La voix de marque se préserve dans la langue cible. Utiliser pour « traduis », « version anglaise/française de », « localise cette campagne », traduction de documents officiels ou techniques, ou quand une traduction précédente a fabriqué/omis du contenu...

Why use Translation on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Translation is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Translation in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/translation. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Translation?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Translation?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Translation with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Translation AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Littlpinguin under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇