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Cómo funciona champollion

champollion traduce los archivos de configuración regional de su aplicación con un solo comando. Esto es lo que sucede internamente.

El Pipeline​

Cuando ejecuta npx champollion sync, champollion ejecuta un pipeline de seis etapas:

Decisiones de diseño clave:

  • Detección de cambios mediante hashes SHA-256. Champollion rastrea cada valor de origen con un hash en .champollion.lock. Cuando actualiza una cadena en inglés, solo esa clave se retraduce. Por eso sync es rápido en ejecuciones repetidas — realiza un trabajo mínimo.

  • Almacenamiento en caché de Memoria de Traducción. Antes de realizar cualquier llamada a API, champollion verifica .champollion/tm.json para traducciones en caché (indexadas por texto de origen + configuración regional + método). En una resincronización típica después de cambiar una clave, 142 claves provienen del caché y 1 clave accede a la API.

  • Puerta de calidad antes de escribir. Cada traducción pasa cinco verificaciones automatizadas (vacío, eco de origen, bucle de alucinación, inflación de longitud, cumplimiento de escritura) antes de tocar sus archivos. Los fallos se registran, nunca se aceptan silenciosamente.

  • Cascada de reintentos en caso de fallo. Si un lote falla (error de análisis JSON, tiempo de espera de API), champollion reintenta con lotes progresivamente más pequeños: completo → mitad → individual. Esto aísla la clave problemática sin bloquear el resto.

Métodos de Traducción​

Champollion admite cuatro métodos de traducción, cada uno adecuado para diferentes escenarios:

MétodoCómo funcionaMejor para
llmIndicación estructurada a cualquier modelo de OpenRouterIdiomas bien dotados de recursos
llm-coachedMismo indicación + reglas gramaticales, diccionario y notas de estiloIdiomas donde los LLM cometen errores predecibles
google-translateSolicitud de lote de API de Google Cloud TranslationIdiomas de alto recurso con buen soporte de GT
apiHTTP POST a su propio punto de conexiónCanalizaciones personalizadas, modelos controlados por la comunidad

Los métodos se configuran por par de idiomas. Podría usar google-translate para francés pero llm-coached para Plains Cree — cada par obtiene el método que funciona mejor para él.

Datos de Coaching​

Para pares llm-coached, los datos de coaching proporcionan al LLM conocimiento lingüístico explícito: reglas gramaticales, terminología forzada y preferencias de estilo. Esto se inyecta en cada indicación como contexto estructurado.

coaching/crk.json
{
  "grammar_rules": ["Animate nouns take different plural forms than inanimate nouns"],
  "dictionary": {"welcome": "ᑕᓂᓯ", "settings": "ᐃᑕᐢᑌᐘᐃᓇ"},
  "style_notes": "Use Standard Roman Orthography (SRO) unless explicitly configured otherwise."
}

Los datos de coaching son el mecanismo principal para mejorar la calidad de la traducción sin ajustar un modelo. Cambie las reglas → ejecute la sincronización nuevamente → vea si ayuda. La iteración es instantánea.

Plugins​

Los plugins son recetas de traducción preempaquetadas para pares de idiomas específicos. Son manifiestos JSON — no código — que le indican a champollion qué método usar, con qué configuración y qué calidad se ha evaluado.

champollion plugin install ./crk-coached-v3/
champollion sync   # uses the installed plugin for en→crk

Los plugins cierran la brecha entre la investigación y la producción: un método que obtiene una buena puntuación en MT Eval Arena puede empaquetarse como un plugin e implementarse aquí.

La Visión General​

champollion es una mitad de un ecosistema de dos partes:

  • MT Eval Arena — donde los métodos de traducción se desarrollan y prueban con evaluación comparativa reproducible
  • champollion — donde los métodos probados se implementan para traducir contenido real

El Eval Harness Bridge conecta los dos. Un método que se prueba a sí mismo en la Arena se implementa aquí. La retroalimentación de los hablantes de la producción mejora la próxima versión.

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