SkillAgentSearch skills...

Airylark

No description available

Install / Use

/learn @wizd/Airylark
About this skill

Quality Score

0/100

Supported Platforms

Universal

README

AiryLark

License: Custom PRs Welcome GitHub issues

一个多功能文档处理与翻译工具,基于Next.js构建

AiryLark是一个开源的文档处理工具,支持多种文件格式的输入和处理。无论是PDF文档、Word文件还是纯文本,AiryLark都能高效处理。

在线试用

您可以通过访问 https://airylark.vcorp.ai/ 来试用AiryLark的在线版本,体验多语言翻译服务的高精度和高效率。

核心功能

多格式支持

文件类型

  • PDF 文档 (.pdf)
  • Word 文档 (.doc, .docx)
  • 文本文件 (.txt)
  • Markdown 文件 (.md)

文本输入

  • 直接粘贴文本内容
  • 网页链接 (http/https URL)
  • 拖放文件上传

高级翻译引擎

  • 智能规划:系统会对文档进行分析,识别文档类型、风格和专业领域,制定翻译策略
  • 上下文感知:考虑全文语境进行翻译,保持风格一致性
  • 专业术语识别:自动识别和正确翻译各领域专业术语
  • 键值术语表:显示原文和译文中的关键术语对照,方便参考

质量评估与优化

  • 自动校对:翻译完成后进行全文校对,检查一致性
  • 翻译质量评估:提供专业的翻译质量评分和改进建议
  • 详细修改意见:指出具体问题位置,并给出修改建议
  • 多维度评价:从准确性、流畅度、术语一致性等多个维度进行评估

专家工具

  • 专家编辑模式:对自动翻译结果进行专业校对和编辑
  • 思考过程可视化:显示AI翻译时的思考过程,提高翻译透明度
  • 分段翻译展示:逐段对比原文和译文,便于细致校对

与竞品对比

| 功能特性 | AiryLark | DeepL | Google翻译 | 百度翻译 | |---------|---------|-------|-----------|---------| | 开源免费 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 自托管部署 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 文件格式支持 | PDF, Word, TXT, MD | Word, PDF, PPT | Doc, PDF | Doc, PDF | | 翻译思考过程 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 专业术语优化 | ✅ | ✅ | 部分支持 | 部分支持 | | 质量评估系统 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 专家编辑模式 | ✅ | 部分支持 | ❌ | ❌ | | 上下文感知翻译 | ✅ | ✅ | 部分支持 | 部分支持 | | 离线使用 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | API集成 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |

技术特点

  • 流式处理:使用流式API,实时展示翻译过程
  • 模块化设计:翻译过程分为规划、翻译、审阅三个清晰的步骤
  • 高性能处理:优化的文件处理逻辑,支持处理大型文档
  • 自定义模型:支持通过环境变量配置自定义翻译模型

开发指南

首先,运行开发服务器:

npm run dev
# 或
yarn dev
# 或
pnpm dev
# 或
bun dev

在浏览器中打开 http://localhost:3030 查看结果。

部署指南

环境变量配置

在部署前,请确保配置以下环境变量:

PORT=3030
MCP_PORT=3031
TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url

方法一:传统部署

  1. 构建应用:
npm run build
  1. 启动生产服务器:
npm start

方法二:使用 Docker 部署

快速部署(使用公共Docker镜像)

我们已经在Docker Hub上提供了预构建的镜像,您可以直接使用它进行快速部署:

  1. 拉取最新的镜像:
docker pull docker.io/wizdy/airylark:latest
docker pull docker.io/wizdy/airylark-mcp-server:latest

镜像标签说明

  • latest: 最新稳定版
  • dev: 开发版本,包含最新功能但可能不稳定
  • v1.x.x: 特定版本号,如需使用固定版本可指定,例如 docker.io/wizdy/airylark:v1.0.0
  1. 创建环境变量文件(如.env):
TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url
  1. 运行容器:
# 运行主应用
docker run -p 3030:3030 --env-file .env -d docker.io/wizdy/airylark:latest

# 运行MCP服务器
docker run -p 3031:3031 --env-file .env -d docker.io/wizdy/airylark-mcp-server:latest
  1. 访问应用:

在浏览器中打开 http://localhost:3030 即可使用AiryLark。 MCP服务器运行在 http://localhost:3031。

一键启动(适用于测试,无需配置环境变量文件):

docker run -p 3030:3030 -e PORT=3030 -e TRANSLATION_API_KEY=your_api_key -e TRANSLATION_MODEL=your_model -e TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url -d docker.io/wizdy/airylark:latest

常见问题:

  • 如果遇到权限问题,请尝试使用sudo运行Docker命令
  • 端口冲突时,可以修改映射端口,例如:-p 8080:3000会将应用映射到8080端口

单独使用 Dockerfile

  1. 构建 Docker 镜像:
# 构建主应用
docker build -t airylark .

# 构建MCP服务器
docker build -t airylark-mcp-server ./mcp-server
  1. 运行容器:
# 运行主应用
docker run -p 3030:3030 --env-file .env.local -d airylark

# 运行MCP服务器
docker run -p 3031:3031 --env-file .env.local -d airylark-mcp-server

使用 Docker Compose

  1. 创建 .env 文件(或使用现有的 .env.local):
TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url
  1. 使用项目中包含的 docker-compose.yml 文件启动所有服务:
docker-compose up -d

这将同时启动主应用和MCP服务器。

  1. 如需单独管理服务:
# 仅启动主应用
docker-compose up -d airylark

# 仅启动MCP服务器
docker-compose up -d mcp-server

# 查看日志
docker-compose logs -f

方法三:部署到 Vercel

最简单的部署 Next.js 应用的方式是使用 Vercel 平台。

  1. 将代码推送到 GitHub 仓库
  2. 在 Vercel 中导入项目
  3. 配置环境变量
  4. 部署

许可证

本项目使用定制的AiryLark许可证,基于Apache 2.0开源许可证,并附加特定功能的商业保护条款:

  • 核心代码:采用Apache 2.0许可证开源
  • 高级功能:包括高级翻译功能、批量处理、API集成和企业级功能,具有附加使用条款
  • 自托管免费:所有功能在自托管版本中永久免费使用
  • 商业保护:第三方不得未经许可将特定功能作为服务销售

详细条款请参阅LICENSE文件。

View on GitHub
GitHub Stars47
CategoryDevelopment
Updated3mo ago
Forks6

Languages

TypeScript

Security Score

67/100

Audited on Dec 11, 2025

No findings