英文翻译 Pro
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，将 @user_483cec16/translate-pro 安装到您的 AI 助手中。
技能介绍
问题
translate-pro 的命名指向英文翻译，但当前 SKILL.md 更像一份“技能创作指南”。它要解决的不是单次译文的格式问题，而是 Agent 在生成、复用和打包技能时容易出现的常见问题：上下文写得过胖、脚本与文档重复、资源路径不一致，以及把一次性说明写成固定流程。对于工程师来说，这类问题会直接放大 token 成本并降低可维护性。
工作方式
技能把“如何造技能”拆成可执行流程：先用具体用例确认触发场景，再规划 scripts/、references/、assets/，随后通过 init_skill.py 初始化目录与模板，最后编辑 SKILL.md 并打包。核心原则是 渐进披露：name 与 description 负责触发判断，正文保持精简，详细 schema、政策、示例再按需放入 references/。它还会约束自由度：稳定脚本走低自由度，开放式判断走文本说明，避免把“应该聪明”的步骤硬编码成脆弱脚本。
适用边界
它适合用来规范 Agent 技能的结构、资源组织和上下文预算，不适合把它当成通用翻译引擎。若实际目标是英文本地化、术语一致性或风格翻译，当前资料里缺少对应翻译工作流，需要另行补充术语表、示例句对与输出格式。
使用场景
- 把 BigQuery 查询中反复补全的表结构说明拆成 references/schema.md，减少正文 token。
- 将 PDF 旋转这类重复脚本沉淀到 scripts/rotate_pdf.py，避免每次会话重新生成。
- 用 init_skill.py 初始化新技能目录，避免手写路径导致资源结构不一致。
- 按触发场景、参考文件、可选资产三层组织技能，降低无关上下文进入窗口。
适合人员
- 维护 Claude Agent 技能库的平台工程师，需要统一目录结构并控制上下文成本。
- 把重复自动化流程固化成 Agent 技能的工程师，需要规划脚本、参考与资产。
- 为内部工具编写 Agent 工作流的团队，需要降低触发误判与文档膨胀。
- 负责技能评审的 AI 应用工程师，需要检查资源分层与打包结构是否合规。
相关技能
基于诊断、结构分层、设计模式与指令精简，优化现有 Skill 的触发、流程与 Token 消耗。
基于 STOM 方法论审计任意 SKILL.md 的规模、密度、分层、架构与弱模型适配性，并给出可执行的瘦身优化方案。
Agent 驱动的思考涟漪引擎，适合深度推演、头脑风暴和超长任务降级执行；通过多轮真实推理、新颖性自评、状态持久化与断点续跑，只输出高价值发现。
将模糊需求转化为包含角色、任务、上下文、约束的结构化提示，仅输出可直接使用的 Prompt，不执行任务。