DSH 翻译插件实操:tav2 游戏本地化全流程实录

插件作者本人实录的 tav2 逐帧核验——DeepSeek Harness 里的对话式游戏本地化:一句话初始化翻译、确认五段流水线、读质量门、锁术语表、拆封交付包。插件现已归档停更,本页如实记录这套工作流。每张截图都深链到源视频的对应秒数。

最近更新: 2026-10-07

tav2 插件在 DeepSeek Harness 里用一句人话确认是否按全流程推进——prepare、术语、世界书、分批翻译、校验、打包——先看成本等替代选项一键可选。
先说话,后翻译:流水线等你确认才跑。

游戏本地化是最难的翻译活:几千条字符串、反复出现的名字、文风规矩,还有一个必须塞回游戏里去的封包格式。tav2——Drhushi 的「对话式游戏本地化:跟 AI 助手说说话,完成游戏翻译全流程」——正是在 DeepSeek Harness 里正面解决这个问题:你说话,工作流跑。本页跟着作者自己在发布视频里的七帧演示走一遍:初始化、确认、度量、约束、交付。

游戏文本翻译是一条轴;办公文档在另一条轴上—— 用 DSH 干办公活:一句话出 PPT

先看结论

  • ▸核心思路:游戏文件夹变成 dsh 工作区,「初始化翻译」只是一条聊天消息——驱动一切的是工作流,不是表单。
  • ▸流水线显式且可确认:prepare 模板 → 术语 → 世界书 → 分批翻译 → 校验 → 打包,全流程之外还给了只先 prepare 和先看成本两个选项。
  • ▸质量靠度量不靠口号:5,346/5,346 覆盖率、tav2_check 绿门、40+ 术语锁定、96 条噪音候选清理——成本汇报 924k token。
  • ▸交付是一个包:译文以 7z 压缩包落回游戏文件夹——而插件本身如今也成了只读归档,后继是作者的独立应用 GameTrans。

实操走查:七个核验步骤

从一句话到确认流水线

  1. 1

    名卡:tav2 的自我定位

    演示以插件自己的名卡开场:渐变图标加三行字——「tav2:DSH 插件 / 用于游戏本地化 / 首发支持 Ren'Py」。这三行与 GitHub 描述逐字一致——「对话式游戏本地化:跟 AI 助手说说话,完成游戏翻译全流程。引擎适配器架构,首发支持 Ren'Py」——适配器架构就是设计本身:一套工作流,引擎以适配器形式接入。

    片内名卡把 tav2 介绍为用于游戏本地化的 DSH 插件、首发支持 Ren'Py,与插件 GitHub 描述逐字一致。
    三行字一张卡:插件的全部定位。看第 0:03
  2. 2

    指给它一个游戏:文件夹即工作区

    初始化和任何 dsh 任务一样起步:在帧内的工作区选择器里选中游戏文件夹,标准模式,聊天消息就是一句「初始化翻译」——卡片上备着添加按钮和规范批选下拉。没有独立应用,没有手改配置文件:对话就是控制台。

    启动 tav2 翻译的方式是把游戏文件夹选为 DeepSeek Harness 工作区,然后在输入框发出「初始化翻译」消息。
    游戏文件夹即工作区,聊天即控制台。看第 0:10
  3. 3

    确认流水线——或者不

    演示的心脏:tav2 用一句人话确认——「确认本轮按「全流程」推进吗?(prepare 生成模板 → 术语 → 世界书 → 分批翻译 → 校验 → 打包)」——外加三个选项:全流程一口气(推荐,翻译前先小批量试跑看质量)、只先 prepare(看场景数与成本预估再定)、先看成本再定(拿到场景数、估算 token/成本汇报后再决定)。弹窗上方「Deep sleeping… 3分58秒」的计时说明 agent 在等你的答案,而不是替你猜。

    tav2 流水线确认弹窗上方亮着 Deep sleeping 计时,翻译 agent 等待玩家作答而不是烧 token 瞎猜。
    agent 睡到你选:全流程、只先 prepare、或先看成本。看第 0:18
  4. 4

    读回执:覆盖率、门、术语、成本

    成果面板把这一轮变成数字:覆盖率 5346/5346(100%)、绿门「tav2_check」、「术语 40+ 锁定」、96 条噪音候选已清,面板头还数着标准模式下的两个子代理。画面字幕同时引出 924k token 的成本行。这里的质量是收据,不是承诺。

    DeepSeek Harness 里的 tav2 成果面板:5,346 条字符串 100% 覆盖、tav2_check 绿门通过、40+ 术语锁定、96 条噪音候选清理。
    质量即数字:覆盖率、门、术语、噪音——外加 token 账单。看第 0:28

质量门与封包交付

  1. 5

    锁术语表,定文风

    约束清单是翻译质量的决定处:编号条款钉住反复出现的名字——帧内可见 Thor → 索尔、Batman → 蝙蝠侠、Spiderman → 蜘蛛侠、Mona Lisa → 蒙娜丽莎、Lord of the Rings → 指环王这类作品级术语——旁边还有场景文风条目固定时间、地点与语气。术语锁死,才不会到第五章一个名字裂成三种写法。

    DeepSeek Harness 里的文风与术语清单锁定反复出现的名字与作品译名——Thor、Batman、Mona Lisa、Lord of the Rings——让游戏译文保持一致写法。
    锁定的术语与固定的文风:翻译漂移的坟场。看第 0:44
  2. 6

    交付:一个塞回游戏文件夹的包

    输出刻意朴素:文件管理器停在游戏目录里,一枚崭新的 7z 压缩包,时间 2026/8/29 2:22——译文以封包形式交付,落回游戏自己的文件旁边。补丁式非侵入是插件声明的设计:不碰原游戏任何文件,删掉封包即还原。

    翻好的 tav2 译文以一枚 2026/8/29 的新 7z 压缩包落回游戏文件夹,这是 DeepSeek Harness 内工作流的封包交付步骤。
    交付即封包:放进去能用,删掉就还原。看第 0:48
  3. 7

    长跑:队列、失败与重试

    规模感体现在进度面板:当前批 73%,绿色进度条带查看日志入口,「下一步 开始翻译(待译 1451 条)」——队列里还排着 1451 条——一行失败记录挂红色徽标、带模型重试控件,下面还有世界书与场景级计数。面板结构本身就是故事:批量队列、逐行失败、逐行重试是常态,不是异常。

    翻译进度面板显示当前批 73% 覆盖、一行失败记录等待模型重试,队列里还有 1,451 条待译。
    规模之下:绿色进度条、红色徽标与重试是日常形态。看第 0:54

DSH 翻译插件问答

归档状态、引擎适配、术语纪律、质量门——以及本页职责的边界。

还能装 tav2 吗?

我们建议不要,而且本页刻意不给出任何安装命令。作者自己的 README 写明 2026-09-30 起停止维护;仓库是只读归档,发布视频的标题当时就已说明。后继项目是 Drhushi/GameTrans——独立 Windows 应用,不再是 dsh 插件形态。本页存在的意义,是记录「对话式游戏本地化」初版时的样子。

它支持哪些游戏引擎?

设计是引擎适配器架构,Ren'Py 首发支持——片内名卡与 GitHub 描述口径一致。实录针对的是 Ren'Py 型游戏:交付的封包落回游戏自身文件旁边,进度面板按引擎自己的单位(场景、条数)计数。

几千条字符串,术语表怎么保持一致?

靠双重锁定。跑之前,约束清单钉住反复出现的名字——帧内可见 Thor → 索尔、Lord of the Rings → 指环王这类作品级锁定;跑完之后,成果面板把「术语 40+ 锁定」作为完成数上报。锁定的术语由 tav2_check 绿门复核,而不是被默认信任。

翻译质量怎么做到可度量?

帧里可见三个习惯:全量之前先小批量试跑(确认弹窗里直接给了选项)、覆盖率回执——5,346/5,346 加 tav2_check 门——以及清掉 96 条噪音候选的噪音清理。字幕里 924k token 的成本行同样重要:工作流汇报账单,而不是把账藏起来。

本页的演示内容适合所有读者吗?

录像本地化的是一款成人向游戏,有两帧能看到其文件夹名。本页刻意不复述游戏名称、不描述游戏内容——上文所有文字只谈面板、流水线与封包。作者的红字声明(在本页从未取帧的段落里)禁止借助该插件以任何形式牟利。

dsh 的通用翻译插件呢?

DeepSeek Harness 周围存在一批更通用的社区翻译插件——面向普通文档与聊天翻译,而非游戏封包。它们归目录轨;本页只守自己的车道:游戏本地化流水线的实操实录。文档形态的翻译活,隔壁 office-docs 指南是对的位置。

相关指南

相邻几条轴:办公文档、小说创作、学术论文与角色卡。

来源与署名

本页七帧全部来自上面唯一的屏幕实录,由插件作者本人录制:胡适不打牌(B站)= Drhushi(GitHub),已裁除水印与烧录字幕带。作者真人自拍段(t≈55-65,含禁止牟利声明)从未取帧;t≥66 为黑屏片尾。播放量一律 yt-dlp API 值——B站搜索页显示 82,571,实际 8,257(10 倍虚高判例)。仓库事实于 2026-10-08 经 GitHub API 复核,含 GameTrans 后继项目与 2026-09-30 归档日期。

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