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champollion 작동 방식

champollion은 명령어 하나로 앱의 로케일 파일을 번역해요. 내부에서 어떤 일이 일어나는지 살펴볼게요.

파이프라인​

npx champollion sync을(를) 실행하면 champollion은 6단계 파이프라인을 실행해요:

주요 설계 결정 사항:

  • SHA-256 해시를 통한 변경 감지. Champollion은 .champollion.lock에 해시로 모든 소스 값을 추적해요. 영어 문자열을 업데이트하면 해당 키만 다시 번역돼요. 이것이 반복 실행 시 sync이(가) 빠른 이유예요 — 최소한의 작업만 하거든요.

  • Translation Memory 캐싱. API 호출을 하기 전에 champollion은 .champollion/tm.json에서 캐시된 번역(소스 텍스트 + 로케일 + 방식으로 키 지정)을 확인해요. 키 하나를 변경한 후 일반적인 재동기화 시 142개 키는 캐시에서 가져오고 1개 키만 API를 호출해요.

  • 쓰기 전 품질 게이트. 모든 번역은 파일에 적용되기 전에 다섯 가지 자동 검사(빈 값, 소스 반복, 환각 루프, 길이 팽창, 스크립트 준수)를 통과해요. 실패는 기록되며, 절대 조용히 수용되지 않아요.

  • 실패 시 재시도 캐스케이드. 배치가 실패하면(JSON 파싱 오류, API 타임아웃) champollion은 점점 더 작은 배치로 재시도해요: 전체 → 절반 → 개별. 이렇게 하면 나머지를 차단하지 않고 문제가 되는 키를 격리할 수 있어요.

번역 방식​

Champollion은 네 가지 번역 방식을 지원하며, 각각 다른 시나리오에 적합해요:

방식작동 방식가장 적합한 경우
llm모든 OpenRouter 모델에 대한 구조화된 프롬프트자원이 풍부한 언어
llm-coached동일한 프롬프트 + 문법 규칙, 사전, 스타일 노트LLM이 예측 가능한 오류를 만드는 언어
google-translateGoogle Cloud Translation API 배치 요청GT 지원이 우수한 고자원 언어
api자체 엔드포인트로 HTTP POST맞춤형 파이프라인, 커뮤니티가 제어하는 모델

방식은 언어 쌍별로 구성돼요. 프랑스어에는 google-translate을(를) 사용하고 Plains Cree에는 llm-coached을(를) 사용할 수 있어요 — 각 쌍에 가장 적합한 방식을 사용하면 돼요.

코칭 데이터​

llm-coached 쌍의 경우, 코칭 데이터는 LLM에 명시적인 언어 지식을 제공해요: 문법 규칙, 강제 용어, 스타일 선호도. 이것은 구조화된 컨텍스트로 모든 프롬프트에 주입돼요.

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."
}

코칭 데이터는 모델을 미세 조정하지 않고도 번역 품질을 개선하는 주요 메커니즘이에요. 규칙 변경 → 동기화 재실행 → 효과가 있는지 확인. 반복이 즉각적이에요.

플러그인​

플러그인은 특정 언어 쌍을 위한 사전 패키지화된 번역 레시피예요. 코드가 아닌 JSON 매니페스트로, champollion에 어떤 방식을 어떤 설정으로 사용할지, 그리고 어떤 품질이 벤치마크되었는지 알려줘요.

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

플러그인은 연구와 프로덕션 사이의 간극을 메워요: MT Eval Arena에서 좋은 점수를 받은 방식을 플러그인으로 패키지화하여 여기에 배포할 수 있어요.

더 큰 그림​

champollion은 두 부분으로 구성된 생태계의 절반이에요:

  • MT Eval Arena — 번역 방식이 재현 가능한 벤치마킹으로 개발되고 검증되는 곳
  • champollion — 검증된 방식이 실제 콘텐츠를 번역하기 위해 배포되는 곳

Eval Harness Bridge가 둘을 연결해요. Arena에서 검증된 방식이 여기에 배포돼요. 프로덕션에서의 화자 피드백이 다음 버전을 개선해요.

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