AI整理TMX句对：已确认译文不改，变量标记保留

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开始前准备什么

独立练习目录及Python 3.14；系统与Node依赖以README为准。
离线重放无需Key；新请求使用自己的apizt Key，先核对模型权限和当前价格。
原创合成材料，不需要登录第三方平台账号。

先看文件
按步骤操作
对照真实结果
离线或模型复跑

下载本例输入、代码、真实回执和产物

默认离线重放；包含完整失败尝试与本地检查，不含Key。

1. 核对本例材料与目标文件

原生文件生成、回读和独立检查均可重放；模型结果与文件处理分开验收。

先下载合成材料在独立目录练习。原始文件、模型输入与验收答案分别保留；本地核对答案不发送给模型。

input.json（节选）

json

{
  "pairs": [
    {
      "id": "u1",
      "zh": "保存",
      "en": "Save",
      "confirmed": true
    },
    {
      "id": "u2",
      "zh": "取消",
      "en": "Cancel",
      "confirmed": true
    },
    {
      "id": "u3",
      "zh": "你好，{name}",
      "en": null,
      "confirmed": false
    }
  ]
}

AI整理TMX句对：已确认译文不改，变量标记保留 · 实际输入、原始文件和本例操作约束的浏览器截图 — 实际输入、原始文件和本例操作约束的浏览器截图
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2. 按顺序完成这项具体操作

本次实际使用Python 3.14，依赖版本固定在资料包。需要LibreOffice或Node的案例请先按README安装对应运行时。python run.py读取真实旧响应完成本地处理；只有显式--live才发新请求。

1. 保存两条已确认句对与一个待译句
2. API只补待译句
3. 写出双语TMX 1.4文件
4. 按xml:lang回读三条tu
5. 核对既有译文和变量标记

独立练习目录 · 默认仅离线复核

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python run.py

3. 对照真正发送的请求

只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。

网页实验台只执行这一步模型字段检查。原生文件写入、坐标/公式/格式回读及负例验收由下载包负责。

request-1.json（图片Base64省略，原文件在下载包）

json

{
  "model": "gemini-2.5-flash-lite",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "严格只输出单个JSON对象，不要Markdown代码围栏，不要解释。只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "任务约束（只输出JSON对象，不用代码围栏）：\n只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。\n待处理合成材料：\n{\"pairs\": [{\"id\": \"u1\", \"zh\": \"保存\", \"en\": \"Save\", \"confirmed\": true}, {\"id\": \"u2\", \"zh\": \"取消\", \"en\": \"Cancel\", \"confirmed\": true}, {\"id\": \"u3\", \"zh\": \"你好，{name}\", \"en\": null, \"confirmed\": false}]}"
    }
  ],
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 1200,
  "provider": {
    "sort": "success_rate"
  },
  "response_format": {
    "type": "json_object"
  }
}

4. 查看原生处理代码与实际文件

下面节选来自本次实际执行的workflow.py分支，需要结合完整脚本运行。模型输出不能代替文件解析器或业务验算。

具体产物：memory.tmx、result.json、checks.json。

workflow.py · 本例分支节选

python

root = ET.Element('tmx', version='1.4')
ET.SubElement(root, 'header', {'creationtool': 'tokenbaDemo', 'creationtoolversion': '1', 'segtype': 'sentence', 'o-tmf': 'plaintext', 'adminlang': 'en', 'srclang': 'zh-CN', 'datatype': 'PlainText'})
body = ET.SubElement(root, 'body')
pairs = []
for row in case['input']['pairs']:
    en = row['en'] if row['confirmed'] else output.get('translations', {}).get(row['id'])
    unit = ET.SubElement(body, 'tu', tuid=row['id'])
    for lang, text in [('zh-CN', row['zh']), ('en', en)]:
        tuv = ET.SubElement(unit, 'tuv', {'{http://www.w3.org/XML/1998/namespace}lang': lang})
        ET.SubElement(tuv, 'seg').text = text
    pairs.append({'id': row['id'], 'zh': row['zh'], 'en': en})
ET.ElementTree(root).write(f / 'memory.tmx', encoding='utf-8', xml_declaration=True)
back = ET.parse(f / 'memory.tmx')
units = back.findall('./body/tu')
ck('TMX实际回读3个句对', len(units) == 3)
ck('已确认译文不被改写', pairs[0]['en'] == 'Save' and pairs[1]['en'] == 'Cancel')
ck('模型新译文保留变量', pairs[2]['en'] == 'Hello, {name}')
ck('两种语言分别标注', all(([x.get('{http://www.w3.org/XML/1998/namespace}lang') for x in u.findall('tuv')] == ['zh-CN', 'en'] for u in units)))
result = {'pairs': pairs, 'format': 'TMX 1.4'}
art += ['memory.tmx']

5. 对照真实结果和检查表

实测2026-10-25T07:50:15.423349+00:00，HTTP200；请求gemini-2.5-flash-lite，返回gemini-2.5-flash-lite。本次5/5项检查通过，指本例执行及验收机制通过，不代表所有模型字段零误差。

最后一次返回用量209tokens；1份尝试记录的已知用量合计209。失败记录保留，用量缺失不按0计，本文不推算实际金额。

实际检查	结果
真实apizt API响应HTTP200	通过
TMX实际回读3个句对	通过
已确认译文不被改写	通过
模型新译文保留变量	通过
两种语言分别标注	通过

实际检查: 真实apizt API响应HTTP200
结果: 通过

实际检查: TMX实际回读3个句对
结果: 通过

实际检查: 已确认译文不被改写
结果: 通过

实际检查: 模型新译文保留变量
结果: 通过

实际检查: 两种语言分别标注
结果: 通过

result.json · 原生处理后实际结果

json

{
  "pairs": [
    {
      "id": "u1",
      "zh": "保存",
      "en": "Save"
    },
    {
      "id": "u2",
      "zh": "取消",
      "en": "Cancel"
    },
    {
      "id": "u3",
      "zh": "你好，{name}",
      "en": "Hello, {name}"
    }
  ],
  "format": "TMX 1.4"
}

AI整理TMX句对：已确认译文不改，变量标记保留 · 本例实际产物与原始响应的浏览器截图；本地检查和模型答案分开记录 — 本例实际产物与原始响应的浏览器截图；本地检查和模型答案分开记录
查看高清原图

6. 替换输入前，先确认这些边界

本例只验证合成小样与本地文件；没有登录第三方SaaS，打印预览不等于物理打印。

修改材料后应重新制定事实断言和反例。识别错误率、混淆矩阵或拒答类教程允许保留模型实际错误；检查通过指计算和处理正确。没有调用视频模型。

怎样确认已经完成

真实apizt API响应HTTP200
TMX实际回读3个句对
已确认译文不被改写
模型新译文保留变量
两种语言分别标注

常见问题

AI 双语 TMX 翻译记忆库怎么开始？

保存两条已确认句对与一个待译句按本页顺序继续，先用下载包离线重放，再替换自己的材料。

网页试跑和下载包有什么区别？

网页只复跑模型字段，不生成全部原生文件；资料包包含实际原生处理和本地验收。

这次通过结果适用于其他材料吗？

本例只验证合成小样与本地文件；没有登录第三方SaaS，打印预览不等于物理打印。

资料来源

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开始前准备什么

独立练习目录及Python 3.14；系统与Node依赖以README为准。
离线重放无需Key；新请求使用自己的apizt Key，先核对模型权限和当前价格。
原创合成材料，不需要登录第三方平台账号。

先看文件
按步骤操作
对照真实结果
离线或模型复跑

下载本例输入、代码、真实回执和产物

默认离线重放；包含完整失败尝试与本地检查，不含Key。

1. 核对本例材料与目标文件

原生文件生成、回读和独立检查均可重放；模型结果与文件处理分开验收。

先下载合成材料在独立目录练习。原始文件、模型输入与验收答案分别保留；本地核对答案不发送给模型。

input.json（节选）

json

{
  "pairs": [
    {
      "id": "u1",
      "zh": "保存",
      "en": "Save",
      "confirmed": true
    },
    {
      "id": "u2",
      "zh": "取消",
      "en": "Cancel",
      "confirmed": true
    },
    {
      "id": "u3",
      "zh": "你好，{name}",
      "en": null,
      "confirmed": false
    }
  ]
}

2. 按顺序完成这项具体操作

1. 保存两条已确认句对与一个待译句
2. API只补待译句
3. 写出双语TMX 1.4文件
4. 按xml:lang回读三条tu
5. 核对既有译文和变量标记

独立练习目录 · 默认仅离线复核

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python run.py

3. 对照真正发送的请求

只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。

网页实验台只执行这一步模型字段检查。原生文件写入、坐标/公式/格式回读及负例验收由下载包负责。

request-1.json（图片Base64省略，原文件在下载包）

json

{
  "model": "gemini-2.5-flash-lite",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "严格只输出单个JSON对象，不要Markdown代码围栏，不要解释。只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "任务约束（只输出JSON对象，不用代码围栏）：\n只处理给定原创虚构材料。只输出JSON，不补未提供的事实。输出translations对象，只含u3，值为Hello, {name}。\n待处理合成材料：\n{\"pairs\": [{\"id\": \"u1\", \"zh\": \"保存\", \"en\": \"Save\", \"confirmed\": true}, {\"id\": \"u2\", \"zh\": \"取消\", \"en\": \"Cancel\", \"confirmed\": true}, {\"id\": \"u3\", \"zh\": \"你好，{name}\", \"en\": null, \"confirmed\": false}]}"
    }
  ],
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 1200,
  "provider": {
    "sort": "success_rate"
  },
  "response_format": {
    "type": "json_object"
  }
}

4. 查看原生处理代码与实际文件

下面节选来自本次实际执行的workflow.py分支，需要结合完整脚本运行。模型输出不能代替文件解析器或业务验算。

具体产物：memory.tmx、result.json、checks.json。

workflow.py · 本例分支节选

python

root = ET.Element('tmx', version='1.4')
ET.SubElement(root, 'header', {'creationtool': 'tokenbaDemo', 'creationtoolversion': '1', 'segtype': 'sentence', 'o-tmf': 'plaintext', 'adminlang': 'en', 'srclang': 'zh-CN', 'datatype': 'PlainText'})
body = ET.SubElement(root, 'body')
pairs = []
for row in case['input']['pairs']:
    en = row['en'] if row['confirmed'] else output.get('translations', {}).get(row['id'])
    unit = ET.SubElement(body, 'tu', tuid=row['id'])
    for lang, text in [('zh-CN', row['zh']), ('en', en)]:
        tuv = ET.SubElement(unit, 'tuv', {'{http://www.w3.org/XML/1998/namespace}lang': lang})
        ET.SubElement(tuv, 'seg').text = text
    pairs.append({'id': row['id'], 'zh': row['zh'], 'en': en})
ET.ElementTree(root).write(f / 'memory.tmx', encoding='utf-8', xml_declaration=True)
back = ET.parse(f / 'memory.tmx')
units = back.findall('./body/tu')
ck('TMX实际回读3个句对', len(units) == 3)
ck('已确认译文不被改写', pairs[0]['en'] == 'Save' and pairs[1]['en'] == 'Cancel')
ck('模型新译文保留变量', pairs[2]['en'] == 'Hello, {name}')
ck('两种语言分别标注', all(([x.get('{http://www.w3.org/XML/1998/namespace}lang') for x in u.findall('tuv')] == ['zh-CN', 'en'] for u in units)))
result = {'pairs': pairs, 'format': 'TMX 1.4'}
art += ['memory.tmx']

5. 对照真实结果和检查表

最后一次返回用量209tokens；1份尝试记录的已知用量合计209。失败记录保留，用量缺失不按0计，本文不推算实际金额。

实际检查	结果
真实apizt API响应HTTP200	通过
TMX实际回读3个句对	通过
已确认译文不被改写	通过
模型新译文保留变量	通过
两种语言分别标注	通过

实际检查: 真实apizt API响应HTTP200
结果: 通过

实际检查: TMX实际回读3个句对
结果: 通过

实际检查: 已确认译文不被改写
结果: 通过

实际检查: 模型新译文保留变量
结果: 通过

实际检查: 两种语言分别标注
结果: 通过

result.json · 原生处理后实际结果

json

{
  "pairs": [
    {
      "id": "u1",
      "zh": "保存",
      "en": "Save"
    },
    {
      "id": "u2",
      "zh": "取消",
      "en": "Cancel"
    },
    {
      "id": "u3",
      "zh": "你好，{name}",
      "en": "Hello, {name}"
    }
  ],
  "format": "TMX 1.4"
}

6. 替换输入前，先确认这些边界

本例只验证合成小样与本地文件；没有登录第三方SaaS，打印预览不等于物理打印。

怎样确认已经完成

真实apizt API响应HTTP200
TMX实际回读3个句对
已确认译文不被改写
模型新译文保留变量
两种语言分别标注

常见问题

AI 双语 TMX 翻译记忆库怎么开始？

保存两条已确认句对与一个待译句按本页顺序继续，先用下载包离线重放，再替换自己的材料。

网页试跑和下载包有什么区别？

网页只复跑模型字段，不生成全部原生文件；资料包包含实际原生处理和本地验收。

这次通过结果适用于其他材料吗？

本例只验证合成小样与本地文件；没有登录第三方SaaS，打印预览不等于物理打印。

AI整理TMX句对：已确认译文不改，变量标记保留

先看结论

开始前准备什么

1. 核对本例材料与目标文件

2. 按顺序完成这项具体操作

3. 对照真正发送的请求

4. 查看原生处理代码与实际文件

5. 对照真实结果和检查表

6. 替换输入前，先确认这些边界

怎样确认已经完成

常见问题

资料来源

先复核这份结果，再处理自己的材料

1. 下载完整样例

2. 离线检查业务结果

3. 需要新结果时，再调用 API

AI整理TMX句对：已确认译文不改，变量标记保留

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1. 核对本例材料与目标文件

2. 按顺序完成这项具体操作

3. 对照真正发送的请求

4. 查看原生处理代码与实际文件

5. 对照真实结果和检查表

6. 替换输入前，先确认这些边界

怎样确认已经完成

常见问题

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先复核这份结果，再处理自己的材料

1. 下载完整样例

2. 离线检查业务结果

3. 需要新结果时，再调用 API