wenyi 是开源长篇小说 AI 翻译工具，支持 EPUB/FB2/TXT/Markdown/HTML/PDF 等多种格式。自带全书上下文分析、滚动上下文窗口保证术语一致，AI 校对阶段确保翻译质量。Python 3.10+ 驱动，uv 包管理，AGPL-3.0 开源免费，无需注册即装即用。
🎤 引言
你有没有过这种经历：
想读一本外文书，结果发现没有中文译本，或者译本糟糕得像机翻——人名乱飞、术语不统一、上下文断裂、读起来像两个人写的。
传统的机翻工具，逐句翻译，没有上下文概念。遇到长篇连载小说，前后人名对不上、同一术语出现三四种译法，是家常便饭。
wenyi（/wɛnjiː/，意为「翻译」）就是来解决这个问题的：一个专攻长篇文学 AI 翻译的开源工具，核心理念是「全书视角翻译」——不是逐句翻，而是一次性喂给 AI 一整本书，让它看到前因后果再下笔。
GitHub 上 1.8k Stars，AGPL-3.0 开源，目前是个人早期项目，但在 Reddit 机器翻译区已经有人主动安利。
⭐ 核心功能
📖 全书上下文翻译
传统机翻：一句一句来，AI 只看当前句子。
wenyi：滚动上下文窗口，把前文已翻译内容也喂给 LLM，让它在术语、风格、逻辑上保持一致。
这对于长篇连载小说特别重要——主角名字可能出现几百次，同一个法术名称可能跨越几十章，统一翻译全靠这个滚动窗口。
🔄 四阶段翻译流程
wenyi 的翻译管线分四个阶段：
| 阶段 | 作用 |
|---|---|
| 1. 全书分析 | 扫描全书结构、提取关键术语、建立人物/地点/事件清单 |
| 2. 滚动翻译 | 按章节顺序翻译，同时保持上下文窗口 |
| 3. 术语表构建 | 从全文中提取关键词汇，建立 Glossary |
| 4. 校对阶段 | AI Review，修正术语不一致、格式问题、漏译 |
📁 多格式支持
| 格式 | 支持情况 |
|---|---|
| EPUB | ✅ 完整支持（输入/输出） |
| FB2 | ✅ FictionBook 格式 |
| TXT | ✅ 纯文本 |
| Markdown | ✅ 含格式标签 |
| HTML | ✅ 含样式 |
| ✅ 需外部解析库 |
🛠️ 术语表管理
支持手动维护 Glossary，也支持 AI 自动从全文提取。遇到「Harry」自动翻译成「哈利」而不是「哈瑞」，遇到「Avada Kedavra」自动保持一致——这就是术语表的作用。
🤖 多 LLM 后端支持
不绑定具体模型，通过配置切换：
# config.yaml
llm:
provider: openai # 或 anthropic / ollama / deepseek / ...
model: gpt-4o
api_key: ${OPENAI_API_KEY}支持 Ollama 本地部署，完全离线翻译，数据不出本机。
📥 安装与使用
环境要求
- Python 3.10+
- uv（新一代 Python 包管理，比 pip 快 10-100 倍）
安装
# 推荐用 uv 安装
uv tool install wenyi
# 或直接 pip
pip install wenyi快速上手
# 设置 API Key
export OPENAI_API_KEY="***"
# 直接翻译一本 EPUB（输出同目录 .zh.epub）
wenyi translate book.epub --target-lang Chinese
# 指定输出格式
wenyi translate book.epub --target-lang Chinese --output-format txt
# 使用本地模型（Ollama）
export OLLAMA_HOST="http://localhost:11434"
wenyi translate book.epub --target-lang Chinese --llm-provider ollama --model llama3.1配置文件
# 生成默认配置
wenyi init
# 编辑 config.yaml
wenyi config edit配置里可以预设：
- LLM provider + model
- 输出语言
- 术语表路径
- 上下文窗口大小
🎯 适用场景
特别适合：
- 📚 轻小说/网络小说爱好者：追更日本/韩国/英文网文，等不及官方译本
- 🔍 学术研究者：翻译外文专著、论文集，无需等待正式出版
- 🌍 出海网文作者：把自己写的中文网文翻译成英/日/韩文发布
- 🛠️ 技术文档翻译：MD/HTML 格式的技术书籍快速中文化
- 🎮 GalGame 文本提取：FB2/EPUB 格式游戏文本翻译
不太适合：
- 📰 实时新闻翻译（wenyi 定位是长篇，慢工出细活）
- 🧑💻 技术代码注释翻译（代码+文本混杂场景，目前支持不完善）
- 📱 移动端使用（纯 CLI 工具，需要命令行环境）
🔍 对比/替代方案
| 工具 | 类型 | 长篇质量 | 上下文 | 格式支持 | 部署 |
|---|---|---|---|---|---|
| wenyi | 开源长篇翻译 | ⭐⭐⭐⭐ | 滚动窗口 | EPUB/FB2/TXT/MD/HTML/PDF | 本地/云端 |
| DeepL | 商业翻译 API | ⭐⭐⭐⭐ | 无（逐句） | 通用文本 | 云端 |
| Google Translate | 商业翻译 API | ⭐⭐⭐ | 无（逐句） | 通用文本 | 云端 |
| LLM+Prompt DIY | 手动提示词 | ⭐⭐⭐⭐ | 依赖 Prompt | 通用文本 | 任意 LLM |
| EPUBTranslator | 开源 EPUB | ⭐⭐⭐ | 有限 | 仅 EPUB | 本地 |
关键差异：wenyi 是目前唯一一个专门为长篇电子书设计上下文感知翻译的开源工具。DeepL/Google 逐句翻译无上下文，LLM+Prompt DIY 需要自己写管线，EPUBTranslator 功能单一。
⚠️ 注意事项
依赖 LLM API 成本
- 翻译一本 30 万字的小说，Token 消耗相当可观
- 建议使用价格低的模型（如 GPT-4o-mini、Claude 3.5 Haiku）
- 本地部署 Ollama 可零成本，但速度慢
早期项目，偶有 bug
- Issues 页面有 2 个 open，PR 有 12 个（社区活跃）
- PDF 解析依赖外部库，部分 PDF 可能提取失败
- 遇到问题建议先看 GitHub Discussions
上下文窗口有上限
- LLM 的 context window 限制了单次喂入的翻译量
- 长篇小说需要分批次翻译，再拼接
- 批次衔接处可能存在轻微不一致（wenyi 会尽量通过术语表缓解）
版权提醒
- 翻译他人受版权保护的作品涉及法律风险
- wenyi 定位是个人学习用途，商用请谨慎
✅ 总结
wenyi 解决的是一个很垂直的需求：长篇电子书的多语言翻译，且保持术语和风格的一致性。
在它之前，这个需求要么靠 DeepL 逐句翻（质量差），要么靠昂贵的专业翻译服务，要么靠自己写一堆 Prompt 搭管线。wenyi 把这套流程封装成了一个开箱即用的 CLI 工具，AGPL-3.0 开源，Python 3.10+ 就能跑。
适合人群：有外文阅读习惯、被机翻质量折磨过、愿意折腾命令行的技术用户。
不适合人群：完全不懂命令行的普通用户、急需出版级翻译质量的用户。
如果你有想读但没有中文版的书，搭一个 Ollama，跑几章试试——也许它就是你在等的那把钥匙。
推荐指数：⭐⭐⭐⭐（4/5，技术向阅读爱好者必试）
📦 项目地址：https://github.com/BigDawnGhost/wenyi
🌐 官方网站：https://blog.wenyi.org
📜 许可证：AGPL-3.0（开源免费）
💬 社区：Discord | QQ群：1055065098