AI-переводчик Markdown-статей

Переводит Markdown-статьи с помощью ИИ, сохраняя заголовки, таблицы, ссылки, изображения и блоки кода

Вставьте Markdown-статью или загрузите .md-файл, выберите язык назначения и при необходимости добавьте глоссарий для брендовых и технических терминов. Инструмент сначала защищает блоки кода, inline-code, URL и необязательные anchor-slug, затем переводит только текстовые части.

Как использовать:

  • Markdown Input / Markdown File: источник статьи
  • Source Language: auto или явное указание языка
  • Target Language: язык публикации
  • Glossary: по одному правилу на строку, например React => React
  • Preserve Anchor Slugs: сохраняет ссылки вида (#api-reference)

Что сохраняется:

  • fenced code и inline-code
  • заголовки, списки, таблицы, выделение, цитаты
  • URL изображений и ссылок
  • внутренние slug-якоря при необходимости

Примеры результатов

1 Примеры

Перевести релиз-ноты без поломки code blocks

Сохраняет fenced code, inline-команды, таблицы и внутренние ссылки.

# Release Notes

Welcome to the new version.

| Item | Status |
| --- | --- |
| API | live |

Run `npm run build`.

[See API section](#api-reference)
Показать параметры ввода
{ "markdownInput": "# 发布说明\n\n欢迎使用新版本。\n\n| 项目 | 状态 |\n| --- | --- |\n| API | 已上线 |\n\n请运行 `npm run build`。\n\n[查看 API 章节](#api-reference)", "markdownFile": "", "sourceLanguage": "auto", "targetLanguage": "english", "glossary": "已上线 => live\n发布说明 => Release Notes", "preserveAnchorSlugs": true }

Click to upload file or drag and drop file here

Maximum file size: 5MB Supported formats: text/markdown, text/plain, .md, .markdown

Ключевые факты

Категория
Текст и письмо
Типы входных данных
textarea, file, select, checkbox
Тип результата
stream
Покрытие примерами
4
API доступен
Yes

Обзор

AI-переводчик Markdown-статей — это специализированный инструмент для локализации технической документации, блогов и README-файлов. Он автоматически переводит текст на выбранный язык, сохраняя исходное форматирование, включая блоки кода, таблицы, ссылки и изображения. Благодаря поддержке пользовательских глоссариев и защите внутренних якорных ссылок, вы получаете готовый к публикации Markdown-документ без необходимости ручного восстановления разметки.

Когда использовать

  • При локализации технической документации, где критически важно сохранить синтаксис кода и структуру таблиц.
  • Для перевода статей блога или README-файлов с сохранением работоспособности внутренних якорных ссылок (TOC).
  • Когда требуется перевести текст со специфической терминологией, используя глоссарий для точного переноса брендовых названий.

Как это работает

  • Вставьте текст в формате Markdown или загрузите готовый файл с расширением .md.
  • Выберите исходный язык (или оставьте автоопределение) и укажите целевой язык для перевода.
  • При необходимости добавьте правила в глоссарий (например, 'React => React') и убедитесь, что включено сохранение якорных ссылок.
  • Инструмент защитит элементы разметки и переведет только текстовую часть, выдав готовый результат.

Сценарии использования

Перевод release notes (списков изменений) для международных пользователей с сохранением таблиц и команд терминала.
Локализация open-source проектов, где требуется перевести README.md на несколько языков без поломки бейджей и ссылок.
Адаптация маркетинговых Markdown-статей для зарубежных рынков с использованием глоссария для сохранения названий продуктов.

Примеры

1. Локализация технического руководства

Технический писатель
Контекст
Компания выходит на международный рынок и должна перевести документацию по API с английского на русский.
Проблема
Обычные переводчики ломают форматирование таблиц, переводят названия переменных в коде и портят внутренние ссылки.
Как использовать
Загрузить файл `api-guide.md`, выбрать целевой язык 'Русский', добавить технические термины в глоссарий и включить сохранение slug-якорей.
Пример конфигурации
Edge Function => Edge Function
API Gateway => API Gateway
Результат
Получен корректный русский текст, где все примеры кода, таблицы параметров и ссылки на разделы остались в рабочем состоянии.

2. Перевод Release Notes для блога

Product Manager
Контекст
Каждый месяц публикуется отчет об обновлениях продукта в формате Markdown, который нужно переводить на испанский.
Проблема
Ручное восстановление разметки (жирный текст, списки, ссылки на тикеты) после машинного перевода отнимает много времени.
Как использовать
Вставить текст релиза в поле 'Markdown ввод', выбрать 'Español' в качестве целевого языка и запустить процесс.
Результат
Готовый к публикации испанский текст с полностью сохраненной структурой списков, выделениями и ссылками на задачи.

Проверить на примерах

markdown, image, text

Связанные хабы

FAQ

Сохранятся ли блоки кода после перевода?

Да, инструмент автоматически распознает и защищает как многострочные блоки кода (fenced code), так и встроенный (inline) код от перевода.

Как работает функция глоссария?

Вы можете указать термины в формате 'Исходное слово => Перевод' (по одному на строку). ИИ будет строго следовать этим правилам, что идеально подходит для названий брендов и специфических терминов.

Что такое сохранение slug-якорей?

Эта опция оставляет без изменений внутренние ссылки вида `(#название-раздела)`, чтобы навигация по оглавлению продолжала работать в переведенном документе.

Какие форматы файлов поддерживаются?

Вы можете загружать стандартные текстовые файлы с разметкой Markdown, включая расширения .md и .markdown размером до 5 МБ.

Переводятся ли URL-адреса ссылок и изображений?

Нет, инструмент переводит только анкорный текст ссылок и атрибуты alt для изображений, оставляя сами URL-адреса и пути к файлам нетронутыми.

Документация API

Конечная точка запроса

POST /ru/api/tools/ai-markdown-article-translator

Параметры запроса

Имя параметра Тип Обязательно Описание
markdownInput textarea Нет -
markdownFile file (Требуется загрузка) Нет -
sourceLanguage select Нет -
targetLanguage select Нет -
glossary textarea Нет -
preserveAnchorSlugs checkbox Нет -

Параметры типа файл должны быть загружены сначала через POST /upload/ai-markdown-article-translator для получения filePath, затем filePath должен быть передан в соответствующее поле файла.

Формат ответа

data: {"chunk": "data: processed content 1", "type": "stream"}


data: {"chunk": "data: processed content 2", "type": "stream"}


data: {"type": "done"}
Поток: Поток

Документация MCP

Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP:

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-markdown-article-translator": {
      "name": "ai-markdown-article-translator",
      "description": "Переводит Markdown-статьи с помощью ИИ, сохраняя заголовки, таблицы, ссылки, изображения и блоки кода",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-markdown-article-translator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.

Поддерживает ссылки на файлы URL или кодирование Base64 для параметров файла.

Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]