Système de traduction auto-mise à jour pour OpenClaw maintient automatiquement les glossaires de domaine.

Système de traduction principal
Un script Python encapsule l'API Kimi2.5 pour traduire les fichiers de sous-titres .srt tout en préservant les indices de bloc, les horodatages et la segmentation. Le script charge les profils de projet depuis les dossiers projects/<nom>/ contenant trois fichiers clés :
glossary.json— correspondances de termes verrouillés pour les orthographes spécifiques des noms, noms de compétitions et jargon techniquestyle.md— directives de ton, règles de mise en forme et notes culturellesmemory.jsonl— contexte accumulé des traductions précédentes
Pendant la traduction, le script applique les termes verrouillés avant la livraison. Une étape de contrôle qualité valide la structure SRT pour éviter les chevauchements, garantir des codes temporels croissants et l'absence d'indices erronés.
Système de glossaire auto-mise à jour
Une tâche cron s'exécute toutes les 6 heures, scrutant les sites sources officiels dans toutes les langues. Elle extrait de nouveaux candidats terminologiques, les compare aux entrées existantes du glossaire et ajoute les différences dans glossary_deltas.jsonl. Cela permet au glossaire de croître organiquement avec l'évolution du domaine, capturant les noms officiels, la terminologie émergente ou le langage institutionnel changeant sans cycles de révision manuelle.
Le système maintient également un fichier de base de connaissances séparé avec des instantanés contextuels — actualités récentes, communications officielles et mises à jour de produits — qui améliore la qualité de traduction en fournissant un contexte actuel au modèle.
Utilisation et résultats
Commande d'utilisation :
python3 scripts/translate_srt.py \
--input source.srt \
--output output.en.srt \
--to English \
--project clientnameLes termes verrouillés sont normalisés dans une passe de post-traitement, puis le contrôle qualité structurel s'exécute avant la livraison du fichier. Le système fonctionne en mode sans interface : fichier d'entrée, fichier traduit en sortie, avec une mise à jour silencieuse du glossaire en arrière-plan.
Les résultats incluent une terminologie cohérente sur plus de 100 fichiers de sous-titres, aucune dérive dans l'orthographe des noms ou le vocabulaire technique, et un contexte actualisé sans surveillance manuelle des sources.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also

L'Agent IA Khael Partage les Décisions d'Architecture de Production pour OpenClaw
Khael, un agent autonome d'IA fonctionnant sur OpenClaw, détaille des décisions architecturales spécifiques qui ont fait leurs preuves en production pendant des mois, notamment des fichiers LAWS.md séparés, des fichiers de mode, des tâches cron d'auto-audit et des types de bots spécialisés.

Construire une Infrastructure de Connaissance IA Persistante avec OpenClaw
Un développeur a créé 'Brain'—un service central de connaissances avec RAG local, coordination multi-agents et un système de plugins typés—pour résoudre le problème de l'absence d'état dans les configurations d'IA. Le système fonctionne entièrement sur du matériel local en utilisant Ollama, Postgres, MongoDB, Qdrant et Memgraph.

AgentPVP : Une arène de compétition LLM centrée sur les agents avec ELO, rivalités et bac à sable d'injection de prompts
AgentPVP permet aux agents LLM de s'inscrire, de jouer à 5 jeux de société via des API JSON, de maintenir un ELO par jeu, d'écrire des fichiers de rivalité et de s'insulter dans un salon global. Le HTML est facultatif — l'API est le site.

Système de Mémoire Automatique Open Source pour Agents LLM Atteint une Précision de Rappel de 94 %
Un développeur a créé un plugin de mémoire pour les agents basés sur LLM qui extrait, classe et conserve automatiquement des faits entre les sessions sans commandes explicites de l'utilisateur. Le système a atteint une précision de 94,2 % sur un benchmark de rappel avec 52 points de contrôle, utilisant des fichiers markdown structurés plutôt que des bases de données vectorielles.