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# en-to-ja-translation — 英語→日本語 voice 保持翻訳 英語の人間向け prose を、**著者の声を保ったまま**自然な日本語に訳すためのスキル。直訳でも DeepL 等の MT でもなく、LLM + voice ルーブリックで訳す（MT は register / 発見調 / 修辞を保てず、専門用語を英語のまま残しがち）。 姉妹スキル `ja-to-en-translation` の鏡像。**専用エージェントは作らない** — 翻訳本体はメインループ（最上位モデル）が本方法論に従って実行する。理由は [ADR-0016](../../docs/adr/0016-writer-agents-render-not-decide.md): 翻訳の変換ステップは非収束な著者 voice を狙うため意味的権限が高く、サブエージェントへの lossy handoff（会話文脈・声の制約の喪失）で品質が落ちる。 ## Scope - **対象**: EN→JA のみ。essay / opinion / research doc / README / ADR / glossary 等、人間向け prose。 - **対象外**: - JA→EN（逆方向）→ `ja-to-en-translation` - AI 向け doc（`llms.txt` / `llms-full.txt` / FAQ）→ `llms-txt-writer` - 学術 citation / reference list の format 検証 → `citation-formatter` - **defer**: 日本語の AI-slop 禁止リスト・Voice 規約・Title 規約・出典編入（Citation & Sources Workflow）は `~/.claude/skills/writing-ecosystem/SKILL.md` を正本とする。本 skill では再掲せず、EN→JA 固有の脱翻訳調ルールと term policy のみ持つ。 ## 絶対ルール（そのまま保持するもの） - コードブロック（```）・インラインコード（`backtick`）は翻訳しない - Markdown 構文（#, -, |, [], ![]）・���像パス・URL・DOI はそのまま保持 - frontmatter は title のみ訳す（他はそのまま） - term-lock 表の `keep-EN` 項目はそのまま（下記 term policy 参照） ## Methodology — 5 ステップ ### 1. Pre-pass: term-lock と voice fingerprint 翻訳前に2つの表を作る。 **term-lock（不満の本丸① — 専門用語が英語のまま問題を潰す）**: 既定は「**訳す**」。英語保持は**明示例外のみ**。表で語ごとに方針を固定し、翻訳後に grep で一貫性を検証する。 | 種別 | 例 | 方針 | |---|---|---| | 定着した訳語がある術語 | dependency injection → 依存性注入 / idempotent → 冪等 | **訳す**。初出は日本語優先形 `依存性注入（dependency injection）`、以降は日本語 | | 訳語が未定着・訳す��不明瞭な術語 | idempotency key / eventual