实在懒得一个个点单词学英语了，借助plus东风，想着chrome网页全文翻译很好用，就做了一个类似的，目前支持epub格式，支持上游各种语言，下游可以范围为中文，还有文言文翻译为大白话，支持接入第三方API，自定义模型，实时页面翻译。完全按照我的需求来做的，源码在这： GitHub - lad6mntzezhbll4d-dev/boox-ai-reader · GitHub 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近在看一套日文轻小说，找不到中文版，试了一圈市面上的方案： 沉浸式翻译逐段翻，角色名字一会儿一变，前后完全不统一 直接把一章丢给 AI ，上下文一长就开始漂移，设定记不住 传统机翻就不说了，纸鹤给你翻成起重机 问题的根源在于：长篇小说的翻译本质上是一个 有状态的任务 ，但大多数工具把它当成一个无状态的文本转换在处理。 所以就自己写了一个： ePubTsuyaku 核心设计 整体是一条四阶段流水线，模拟人类读书→翻译的过程： 0. Reference Phase （可选） 如果有系列前作的精翻版，可以先喂进去。程序会提取惯用译名、人名对照和文风特征，作为后续阶段的软参考。翻系列作品的话这个功能很有用。 1. Summary Phase 按 EPUB spine 顺序串行读取每一章，让 LLM 生成章节摘要和上下文状态（人物关系、当前设定等）。这一步是串行的，目的是建立稳定的全书上下文链。 2. Translation Phase 每章切成多个批次，在 冻结的章节上下文 上并发翻译。关键点是"冻结"——翻译过程中不更新上下文，避免批次间互相污染。 3. Review Phase 对每个批次做结构化校对，LLM 对照原文打分。低于阈值的批次会带着校对反馈自动重翻，最多重试 N 次。 4. Rebuild 把译文回写进原始 EPUB 的 XHTML 结构，保留目录、资源、大部分元数据，生成新书。不是把原书拆了重建，是在原结构上做替换。 工程上的一些细节 断点续跑 ：进度写进 progress.json ，任务中断后直接续，不用从头跑。 Provider 支持 ：兼容任意 OpenAI-compatible 接口。三个阶段（摘要/翻译/校对）可以分别指定不同模型，比如摘要用便宜的小模型，翻译用效果好的大模型。 Web UI ：用 Flask 写了个本地界面，选书、上传、调参、看实时日志、下载结果都在一个页面里。不想敲命令行的话直接用这个。 翻译质量 用《玩乐关系》第三卷做了个横向对比测试，三个译本：本项目（ DeepSeek-v4-flash ）、沉浸式翻译（ Qwen3.6-plus 逐段）、谷歌机翻。 评测用的是配套写的另一个开源工具 translation-quality-evaluator ，跑 LLM judge 对准确性、术语一致性、流畅度等六个维度打分。 结果大概是：本项目综合分 57.4 ，LLM 逐段 35.1 ，机翻 15.2 。术语一致性这项差距最明显，这也是流水线设计的主要目标。 翻译结果对比： LLM judge 的翻译分数： 详细的评测数据和文本对比在这篇文章里： https://www.tritium.work/2026/05/24/ePubTsuyaku：基于 LLM 的长篇 EPUB 电子书翻译工具/ 适合的场景 翻轻小说、网文、长篇小说这类上下文强依赖的 EPUB 系列作品，希望继承前作译名和语气 项目地址 GitHub： https://github.com/Tritium0041/ePubTsuyaku 官网： https://epub.tsuyaku.cyou/ MIT 协议，Python 3.9+，依赖用 uv 或 pip 装都行。欢迎试用，有问题或者想法直接开 Issue 。
各位佬，大家好。 最近把 Drowsebook （入梦书）上架了。它是一个 iPhone 上的睡前听书 / 本地阅读 App：把自己的 EPUB 、PDF 、TXT 、MOBI 、AZW3 导进去，用 Apple 系统内部的语音读出来，再在下面叠一点雨声、火炉、海浪、森林这类背景音。 做这个东西的起点挺个人的：我有一阵子晚上睡不着，想听点自己的书，但又不想继续刷短视频，也不想再订阅一个内容平台。最开始我也认真考虑过 AI 声音，效果确实更自然，但在手机上长时间跑下来，功耗、发热、延迟和成本都不太像一个“睡前最后半小时”该有的东西。 后来折中下来，我直接用了 Apple 系统自带的语音。高品质语音其实没有想象中差，关键是稳定、省电、不用上传文本，也没有分钟数消耗。这个取舍更符合我自己真实的使用场景：晚上关灯之后，放一点环境音，让手机慢慢把书读完一小段。 核心功能大概是： 支持 EPUB / PDF / TXT / MOBI / AZW3 ，本地导入自己的无 DRM 图书 调用 Apple 系统语音朗读，不走云端 TTS ，没有账号和服务器 睡眠定时器和淡出，适合睡前听一会儿 雨声、火炉、海浪、森林等背景音可以叠在朗读下面 支持 AirPods 前后跳转、书签、章节大纲和自动续读 不收集书名、阅读进度、书签这些数据 坦白说目前也不是完美： PDF 遇到复杂排版、脚注、页眉页脚时还会有边界情况 Apple 系统语音不等于真人播讲，也不等于云端 AI 情感朗读 它更适合“睡前听自己的书”，不是内容平台，也不提供书源 部分特殊编码的老电子书格式还需要继续打磨 这次想先在 V2EX 放 30 个兑换码，换一些真实反馈。尤其想听： Apple 系统语音在睡前听书这个场景里是否够用 背景音和朗读音量混合是否自然 EPUB/PDF 导入有没有遇到具体问题 你们希望它更像阅读器，还是更像睡前音频工具 截图放两张： App Store： https://apps.apple.com/us/app/drowsebook-read-aloud-ebooks/id6768475647?uo=4 兑换方式： iPhone 打开 App Store 点右上角头像 选择「兑换礼品卡或代码」 粘贴下面任意一个兑换码 本次先放 30 个： 01. RF9LKLJYLLKE 02. 4PFFKW7977XW 03. NY3M3P6NFFEJ 04. LXP9ALWKMXFH 05. YPM7M37NXRXW 06. WJ6TX7R4LEPX 07. 67P7AXPJXP7H 08. FRAX6JJ977FA 09. FX9X4XTKJHAM 10. KKRAYPJELNXW 11. YYMMFH66PPAT 12. WFK4M76LEHWL 13. J3PPAEXMHHWT 14. MFYLXNN37MTA 15. YJX9YRY6JPRE 16. ATEKXTH3J9WN 17. YLNEE4XWWL36 18. M6KXFTJALPPY 19. E7TTK3Y6RYHX 20. AJXHPT37RE7R 21. MMNFNXLK364K 22. 3EEKKM6PKEF6 23. EL6WKNAM3KEM 24. K9PTE4LMWLAK 25. AYTKEN6E99MT 26. RLL7H974K79R 27. 9HWHEXMPK3NT 28. LMYKP4RFRR4T 29. AJW7FHTAKYHN 30. WEE6A7H3LTEP 如果兑换成功，麻烦在评论里说一下用了哪个码，方便后面的人不要重复试。 也欢迎直接吐槽。这个东西本来就是自己晚上用出来的，越具体的问题越好改。谢谢各位佬。
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之前买了个墨水屏阅读器，寻思在网上找找epub的资源网站，偶然间发现的这个。 进入这个网站后需要点击开始人机验证，点击后自动复制一串字符串（加密后的） 看起来像是某种木马脚本，就这样。 剪切板中的内容，切勿执行 （点击了解更多详细信息） 17 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
地址： https://roy2100.github.io/readbook/ 代码： https://github.com/roy2100/readbook 推荐配合 edge 浏览器，语音比较真实。
地址： https://roy2100.github.io/readbook/ 代码： https://github.com/roy2100/readbook 推荐配合 edge 浏览器，语音比较真实。
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