🧬 Taiwan.md — Babel Tower
SkillAI & modelstwmd-babel lets your AI translate documents into multiple languages in batches and keep those translations in sync. Once added, your AI can work through a queue of documents in priority order and switch to backup translation models when one runs into trouble.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
After adding the skill, tell your AI to run babel or start a multi-language sync to begin translating your documents. To pick up a batch that is not finished, just say continue babel.
Then ask your AI: use the 🧬 Taiwan.md — Babel Tower skill
What your AI can do with it
- Batch-translate documents into multiple languages
- Sync translations so every language version stays consistent
- Prioritize documents so urgent ones get translated first
- Fall back to an alternate translation model when one fails
- Continue an unfinished batch run where it left off
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by frank890417/taiwan-md in .claude/skills/twmd-babel/SKILL.md and read by ahel’s review.
🚨 STRICT BECOME GATE — 第一動作不可省略
跑 /twmd-become write 完整走 BECOME_TAIWANMD.md Step 0-9,Write mode self-test 全過才動工。
✅ BECOME ack: mode=write / 8 organ 最低=<即時 consciousness-snapshot.sh> / Q14 cross-session continuity=PASS
Stage 0 — 宿主機算力自檢(第一個指令)
python3 scripts/tools/lang-sync/babel-preflight.py
四層算力(OpenRouter key 池/本機 ollama/fleet 節點/codex)任一缺席時 cascade 會靜默降級:產能掉一半而 log 看起來一切正常。飛輪 2026-07-24 遷居後 babel 在跟開發機不同的宿主機上跑,憑證與模型都是各機獨立的。
判讀:healthy 照跑;degraded 照跑但收官必記哪層缺席(缺席是可修的事實,不是背景雜訊);no-compute 不起跑,把缺什麼寫進 handoff(憑證屬身份授權層,只有哲宇能補)。
兩種運作模式(2026-07-27 分流)
批次模式(cron nightly/單次跑到 stale=0):讀 SQUEEZE-MODELS-MAX-PIPELINE.md 整份照做。
渦流模式(觀察者下 /goal 持續迴圈、每小時甦醒監測):讀 BABEL-VORTEX-LOOP.md——那是渦流 SSOT:薄殼 wake prompt contract、固定 benchmark 報告面板、三重巡檢(存活≠生產)、 自動進化硬條款。哲宇說「持續」「渦流」「loop」「一小時甦醒」就是這個模式。
委派模式(2026-08-09 新增):某語言 fail-closed(fleet 與雲端都沒有合格模型)
時走 Claude sub-agent,讀 SQUEEZE §委派層 SOP
整節。它跟前兩種模式的差別是寫檔的人會自己判斷,所以要用前置儀器把結構補回去:
enrich-batch-targets.py 出靶子與分次寫入清單、cat >> 追加而非 Edit、四道閘
(比 dispatcher 的 trio 多一支漢字黏著)、主 session 60 秒靜置後獨立重驗。
觸發語:「委派」「派 agent 翻」「fail-closed 的語言」,或某語言在 preflight
拿不到任何合格 worker。
Pipeline — 嚴格完整讀取後照做
SQUEEZE-MODELS-MAX-PIPELINE.md 整份(priority 分流、cascade 順序、Tier 0a patch agent template、Z1-Z6 hard gate、模型×語言適配表/入池門檻/排序原則/編組原則四節全在那裡,本殼一律不複寫;模型名以 translate.py DEFAULT_CASCADE_ID 為準)。
整批行軍用統一調度器(內建三重 gate、HEAD-restore、精確路徑 commit):
python3 scripts/tools/lang-sync/babel-dispatch.py --langs <langs> \
$(~/Projects/muse-bot/fleet/fleetctl workers --service llm --format babel) \
--worker "雲端=openrouter:<model>" --rounds 200 --commit-every 50
地端 worker 一律由 fleet 控制面核發;禁止在 skill/routine/重啟腳本寫死
localhost、Tailscale IP、模型或並行數。fleetctl control 的接案開關與天花板是 SSOT。
Stage D(認知層 diary babel)跟 Stage 3 同屬義務範圍,工具鏈走 REMOTE-GPU-PIPELINE.md。
四條 inline 行為約束(cron 無人在場時最會漂,故不外包給 pointer)
- 義務鐵律:推同步率到 100%(stale → 0,語言數以 registry 為準),不主動 defer / skip / partial / 守 boundary。跑到 stale=0 或 cascade exhausted 才收工;memory 不准寫「主動 defer 守預算」。
- 整合性閘門是唯一 pass 判準:article 走
verify-batch.py、diary 走diary-translation-audit.py,收斂 0 critical 才算完。byte-size 不算閘門——長檔靜默截斷成 2KB 仍 > 1KB。 - 同批次即時修,不等跑完才 audit(2026-07-24 哲宇 directive):發現系統性缺陷當場修工具+已落地檔案,驗證過再繼續下一批。同一 bug 會在你沒看見時複製到下一批、下一個節點。
- 禁 destructive git(REFLEXES #35):sub-agent/背景產線跑期間不
git reset --hard、不git checkout -- file、不git add目錄。
故意最小化(2026-07-25 薄殼化):priority schema / cascade / Tier 0a template / Stage D 工具鏈 / 批後 audit 清單全部住 pipeline canonical,本殼只留觸發、Stage 0 自檢、入口指令、四條 cron 行為約束。cron 排程數值住 ROUTINE.md §排程表。
Signals
- GitHub stars
- 1k
- Forks
- 185
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
twmd-babel- Source
- github.com/frank890417/taiwan-md