discourse/plugins/discourse-ai/config/locales/client.zh_CN.yml

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zh_CN:
  admin_js:
    admin:
      api:
        scopes:
          descriptions:
            ai:
              search: "允许 AI 搜索"
              stream_completion: "允许流式 AI 智能体补全"
              update_agents: "允许更新 AI 智能体"
              manage_artifacts: "允许管理 AI 工件（列示、查看、创建、更新、删除）"
      site_settings:
        categories:
          discourse_ai: "Discourse AI"
      dashboard:
        emotion:
          title: "情绪"
          description: "该表列出了按确定的情绪分类的帖子数量。使用 'SamLowe/roberta-base-go_emotions' 模型进行分类。"
        reports:
          filters:
            group_by:
              label: "分组依据"
            sort_by:
              label: "排序依据"
            tag:
              label: "标签"
      logs:
        staff_actions:
          actions:
            create_ai_llm_model: "创建 LLM 模型"
            update_ai_llm_model: "更新 LLM 模型"
            delete_ai_llm_model: "删除 LLM 模型"
            create_ai_agent: "创建 AI 智能体"
            update_ai_agent: "更新 AI 智能体"
            delete_ai_agent: "删除 AI 智能体"
            create_ai_tool: "创建 AI 工具"
            update_ai_tool: "更新 AI 工具"
            delete_ai_tool: "删除 AI 工具"
            create_ai_embedding: "创建 AI 嵌入向量"
            update_ai_embedding: "更新 AI 嵌入向量"
            delete_ai_embedding: "删除 AI 嵌入向量"
            create_ai_secret: "创建 AI 秘密"
            update_ai_secret: "更新 AI 秘密"
            delete_ai_secret: "删除 AI 秘密"
            update_ai_spam_settings: "更新 AI 垃圾信息设置"
  js:
    discourse_workflows:
      node_unavailable:
        requires_ai: "需要启用 AI 插件"
      nodes:
        "action:ai_agent": "AI 智能体"
      node_descriptions:
        "action:ai_agent": "运行人工智能代理来处理数据或生成内容"
    discourse_automation:
      scriptables:
        llm_report:
          fields:
            sender:
              label: "发送人"
              description: "将发送报告的用户"
            receivers:
              label: "接收人"
              description: "将收到报告的用户（电子邮件地址将收到直接电子邮件，用户名将收到私信）"
            topic_id:
              label: "话题 ID"
              description: "要将报告发布到的话题 ID"
            title:
              label: "标题"
              description: "报告的标题"
            days:
              label: "天数"
              description: "报告的时间范围"
            offset:
              label: "偏移"
              description: "测试时，您可能希望运行历史报告，请使用偏移启动较早日期的报告"
            instructions:
              label: "指令"
              description: "提供给大语言模型的指令"
            sample_size:
              label: "样本大小"
              description: "要为报告抽样的帖子数"
            tokens_per_post:
              label: "每个帖子的词元数"
              description: "每个帖子要使用的 LLM 词元数"
            model:
              label: "模型"
              description: "用于生成报告的 LLM"
            categories:
              label: "类别"
              description: "仅筛选这些类别的话题"
            tags:
              label: "标签"
              description: "仅筛选这些标签的话题"
            exclude_tags:
              label: "排除标签"
              description: "排除带有这些标签的话题"
            exclude_categories:
              label: "排除类别"
              description: "排除这些类别的话题"
            allow_secure_categories:
              label: "允许安全类别"
              description: "允许为安全类别中的话题生成报告"
            suppress_notifications:
              label: "禁止通知"
              description: "通过转换为内容来禁止报告可能生成的通知。这将重新映射提及和内部链接。"
            debug_mode:
              label: "调试模式"
              description: "启用调试模式以查看 LLM 的原始输入和输出"
            priority_group:
              label: "优先群组"
              description: "在报告中优先考虑来自此群组的内容"
            temperature:
              label: "温度"
              description: "用于 LLM 的温度。增大该值可以提高生成内容的随机性（留空则使用模型默认值）"
            top_p:
              label: "Top P"
              description: "用于 LLM 的 Top P。增大该值可以提高生成内容的随机性（留空则使用模型默认值）"
            agent_id:
              label: "智能体"
              description: "用于生成报告的 AI 智能体"
        ai_tool_action:
          fields:
            tool:
              label: "AI 工具"
              description: "当自动化触发时要执行的 AI 工具"
            llm_model:
              label: "LLM 模型"
              description: "使用 llm.generate() 的工具的语言模型（可选）"
        llm_agent_triage:
          fields:
            agent:
              label: "智能体"
              description: "用于分类的 AI 智能体（必须设置默认 LLM 和用户）"
            whisper:
              label: "以密语回复"
              description: "智能体的回答是否应为密语"
            silent_mode:
              label: "静默模式"
              description: "在静默模式下，智能体将接收内容但不会在论坛上发布任何内容，这在使用工具进行分类时非常有用"
        llm_triage:
          fields:
            triage_agent:
              label: "智能体"
              description: "用于分类的智能体，请确保它回复一个您可用于触发操作的字词"
            max_post_tokens:
              label: "帖子最大词元数"
              description: "使用 LLM 分类扫描的最大词元数"
            stop_sequences:
              label: "停止序列"
              description: "指示模型在达到其中一个值时停止生成词元"
            search_for_text:
              label: "搜索文本"
              description: "如果 LLM 回复中出现以下文本，则应用这些操作"
            category:
              label: "类别"
              description: "应用于话题的类别"
            tags:
              label: "标签"
              description: "应用于话题的标签"
            canned_reply:
              label: "回复"
              description: "要为话题发布的预设回复的原始文本"
            canned_reply_user:
              label: "回复用户"
              description: "发布预设回复的用户的用户名"
            hide_topic:
              label: "隐藏话题"
              description: "如果触发，则将话题设为对公众不可见"
            flag_type:
              label: "标记类型"
              description: "对帖子应用的标记类型（垃圾信息或只是提出审核请求）"
            flag_post:
              label: "标记帖子"
              description: "标记帖子（垃圾信息或请求审核）"
            notify_author_pm:
              label: "通过 PM 通知作者"
              description: "当帖子加入队列和删除时，向帖子作者发送个人消息"
            notify_author_pm_user:
              label: "PM 发送者"
              description: "发送 PM 的用户（默认为系统）"
            notify_author_pm_message:
              label: "PM 内容"
              description: "发送给作者的可选自定义消息"
            include_personal_messages:
              label: "包括个人消息"
              description: "同时扫描个人消息并对其进行分类"
            whisper:
              label: "以密语回复"
              description: "AI 的回答是否应为密语"
            reply_agent:
              label: "回复智能体"
              description: "用于回复的 AI 智能体（必须具有默认的 LLM），将优先于预设回复"
            max_output_tokens:
              label: "最大输出词元数"
              description: "指定后，设置模型可以生成的词元数上限。遵守 LLM 的输出词元数上限"
        llm_tagger:
          tag_mode:
            manual: "使用特定标签列表（配置如下）"
            discover: "让 AI 发现并使用任何站点标签"
          fields:
            tagger_agent:
              label: "AI 智能体"
              description: "用于分析和标记话题的 AI 智能体"
            tag_mode:
              label: "标签选择模式"
              description: "选择 AI 如何选择标签"
            available_tags:
              label: "可用标签"
              description: "AI 可以选择的标签（仅在手动模式下使用）"
            confidence_threshold:
              label: "置信度阈值"
              description: "应用建议标签所需的最低置信度百分比 (0-100)"
            max_tags_per_post:
              label: "每个帖子的最大标签数"
              description: "单个帖子可以应用的标签数量上限"
            max_post_tokens:
              label: "帖子最大词元数"
              description: "要分析的帖子内容中的最大词元数"
            allow_restricted_tags:
              label: "允许限制标签"
              description: "允许 AI 建议并应用权限或公开范围受限的标签。"
            max_posts_for_context:
              label: "用于上下文的最大帖子数量"
              description: "用于分析上下文时可以包含的话题帖子数量上限（默认：5）"
            allow_system_posts:
              label: "允许系统帖子"
              description: "允许为系统用户创建的帖子添加标签。"
    discourse_ai:
      title: "AI"
      discourse_workflows:
        ai_agent:
          agent_id: "智能体"
          prompt: "Prompt"
          select_agent: "选择智能体..."
      bot_chats:
        tab_label: "机器人聊天"
      default_llm:
        title: "默认 LLM 模型"
        description: "所有 AI 智能体使用的默认 LLM 模型。如果功能配置或智能体中未指定 LLM，将使用此模型。如果未指定默认 LLM，将使用最后创建的 LLM。"
      llm_selector:
        none: "无"
        saved: "默认 LLM 模型更新成功"
      features:
        short_title: "功能"
        description: "这些是您站点的访客可以使用的 AI 功能。可以将这些功能配置为使用特定的智能体和 LLM，并按群组控制访问权限。"
        back: "返回 AI 功能"
        settings_save_error: "某些设置无法保存。"
        disabled: "（已禁用）"
        agent:
          other: "智能体："
        groups: "群组："
        llm:
          other: "LLM："
        no_llm: "未选择 LLM"
        no_agent: "未设置"
        no_groups: "无"
        edit: "设置"
        expand_list:
          other: "（其他 %{count} 个）"
        collapse_list: "（收起）"
        bot:
          bot: "聊天机器人"
          name: "机器人"
          description: "可以回答问题以及帮助用户回复个人消息、论坛和聊天的聊天机器人"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
            access_control: "访问控制"
            ui_settings: "UI 设置"
            integrations: "集成"
        nav:
          enabled: "已启用"
          not_enabled: "未启用"
        filters:
          all: "所有"
          text: "搜索功能、智能体、LLM 或群组…"
          no_results: "找不到符合您的筛选条件的功能。"
          reset: "重置"
        no_automations: "尚无自动化"
        summarization:
          name: "总结"
          description: "提供总结按钮，允许访客总结话题"
          topic_summaries: "话题总结"
          gists: "话题列表的简短总结"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
            gists: "要点"
            backfill: "回填"
        search:
          name: "搜索"
          description: "通过提供 AI 生成的查询回答来增强搜索体验"
          discoveries: "发现"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
        embeddings:
          name: "嵌入向量"
          description: "通过生成文本的语义表示来支持“相关话题”和“AI 搜索”等功能"
          hyde: "HyDE"
          setting_groups:
            model_settings: "模型设置"
            related_topics: "相关话题"
            semantic_search: "语义搜索"
        admin_dashboard:
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
        discord:
          name: "Discord 集成"
          description: "增加了搜索 Discord 频道的功能"
          search: "Discord 搜索"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
            discord_configuration: "Discord 配置"
        inference:
          name: "推断的概念"
          description: "将话题和帖子分类到感兴趣的领域/标签。"
          generate_concepts: "概念推理"
          match_concepts: "概念匹配"
          deduplicate_concepts: "概念去重"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
            topic_criteria: "话题条件"
            post_criteria: "帖子条件"
            agents: "智能体"
        ai_helper:
          edit: "编辑 AI 助手设置"
          name: "AI 助手"
          description: "协助用户进行社区互动，例如创建话题、撰写帖子和阅读内容"
          proofread: 审校文本
          title_suggestions: "建议标题"
          explain: "解释"
          illustrate_post: "为帖子创建插图"
          smart_dates: "智能日期"
          translate: "翻译"
          markdown_tables: "生成 Markdown 表"
          custom_prompt: "自定义提示"
          image_caption: "标题图片"
          translator: "翻译器"
          post_illustrator: "帖子插图创建工具"
          chat_thread_titles: "聊天消息串标题"
          setting_groups:
            access_permissions: "访问与权限"
            enabled_features: "启用的功能"
            automation: "自动化"
            agents: "智能体"
        translation:
          name: "翻译"
          description: "将内容翻译成支持的语言"
          locale_detector: "语言环境检测器"
          post_raw_translator: "帖子原始翻译器"
          topic_title_translator: "话题标题翻译器"
          short_text_translator: "短文本翻译器"
          schedule_untranslated: "安排翻译"
          schedule_topic_success:
            other: "已安排翻译 %{count} 个未翻译的帖子。"
          schedule_topic_error: "无法安排翻译。请重试。"
          setting_groups:
            settings: "基本设置"
            agents: "智能体"
            backfill_and_limits: "回填与限制"
        spam:
          name: "垃圾信息"
          description: "使用所选 LLM 识别潜在垃圾信息，并进行标记，使其进入审核队列，以便站点版主可以进行检查"
          inspect_posts: "检查帖子"
        automation_reports:
          name: "自动报告"
          description: "自动创建简洁的活动概述，突出显示趋势、关键话题和参与度"
        automation_triage:
          name: "帖子分类"
          description: "使用可配置的自动化规则自动执行帖子的审核与管理"
      modals:
        select_option: "选择一个选项…"
      layout:
        table: "表"
        card: "卡片"
      translations:
        title: "翻译"
        description: "自动将论坛上的所有内容翻译成用户的首选语言"
        supported_locales: "支持的语言"
        supported_locales_description: "此站点设置还允许访客为帖子翻译做贡献。"
        excluded_categories: "排除类别"
        excluded_categories_description: "这些类别中的内容将不会被翻译。留空则可翻译所有类别的内容，包括私有类别。"
        admin_actions:
          translation_settings: "翻译设置"
          localization_settings: "本地化设置"
          enable_translations: "启用自动翻译"
        stats:
          title: "翻译统计"
          backfill_disabled: "回填功能已禁用，仅翻译新帖子。"
          backfill_message: "<a href='%{settingsUrl}'>回填设置</a>配置为翻译 %{date} 后的所有帖子 – 预计需要 %{eta}。"
          eta_minutes:
            other: "%{count} 分钟"
          eta_hours:
            other: "%{count} 小时"
          eta_days:
            other: "%{count} 天"
        progress_chart:
          title: "翻译进度"
          data_label: "%{percentage}%"
          tooltip_translated: "%{done} 个非%{language}帖子已翻译，共 %{total} 个"
          bar_done:
            other: "%{count} 个帖子"
        theme_translations:
          translate:
            label: "翻译"
            title: "使用所选语言作为源语言，翻译成所有支持的语言"
            queued: "翻译已加入队列"
            failed: "无法将翻译加入队列"
        translations_menu:
          translate:
            label: "翻译帖子"
            title: "将此帖子翻译成所有支持的语言"
            confirm: "这将更新此帖子的所有现有翻译。确定吗？"
            success: "帖子已发送进行翻译"
        credit_limit_warning: "由于点数限制，翻译已暂停。点数将在 %{reset_time} 重置，届时将恢复翻译。"
        credit_limit_warning_no_time: "由于点数限制，翻译已暂停。点数重置后将自动恢复。"
      spam:
        short_title: "垃圾信息"
        title: "配置垃圾信息处理"
        select_llm: "选择 LLM"
        select_agent: "选择智能体"
        custom_instructions: "自定义指令"
        custom_instructions_help: "特定于您的站点的自定义指令，帮助指导 AI 识别垃圾信息，例如“更积极地扫描非英语帖子”。"
        last_seven_days: "过去 7 天"
        scanned_count: "已扫描的帖子"
        false_positives: "错误标记"
        false_negatives: "错过的垃圾信息"
        spam_detected: "检测到垃圾信息"
        custom_instructions_placeholder: "针对特定站点的指令，帮助 AI 更准确地识别垃圾信息"
        enable: "启用"
        spam_tip: "AI 垃圾信息检测功能会扫描所有新用户在公开话题中发布的前 3 个帖子。如果这些帖子可能是垃圾信息，它会标记这些帖子以供审核并屏蔽这些用户。"
        settings_saved: "设置已保存"
        spam_description: "使用所选 LLM 识别潜在垃圾信息，并进行标记，使其进入审核队列，以便站点版主可以进行检查"
        no_llms: "无可用 LLM"
        test_button: "测试…"
        save_button: "保存更改"
        test_modal:
          title: "测试垃圾信息检测"
          post_url_label: "帖子 URL 或 ID"
          post_url_placeholder: "https://your-forum.com/t/topic/123/4 或帖子 ID"
          result: "结果"
          reason: "推理"
          llm: "LLM"
          scan_history: "扫描历史记录"
          sent_message: "发送消息"
          system_prompt: "系统提示"
          scan_log: "扫描日志"
          run: "运行测试"
          spam: "垃圾信息"
          not_spam: "非垃圾信息"
        stat_tooltips:
          incorrectly_flagged: "AI 机器人标记为垃圾信息但版主不同意的条目"
          missed_spam: "被社区举报为垃圾信息但未被 AI 机器人检测到且版主认为是垃圾信息的条目"
        errors:
          scan_not_admin:
            message: "警告：垃圾信息扫描无法正常工作，因为垃圾信息扫描帐户不是管理员帐户"
            action: "修复"
          resolved: "错误已解决！"
      usage:
        short_title: "使用量"
        summary: "摘要"
        total_tokens: "词元总数"
        tokens_over_time: "一段时间内的词元数"
        features_breakdown: "按功能的使用量"
        feature: "功能"
        usage_count: "使用次数"
        model: "模型"
        credits_remaining: "剩余点数"
        models_breakdown: "按模型的使用量"
        users_breakdown: "按用户的使用量"
        all_features: "所有功能"
        all_models: "所有模型"
        username: "用户名"
        total_requests: "请求总数"
        request_tokens: "请求词元"
        response_tokens: "回答词元"
        net_request_tokens: "网络请求词元"
        cache_read_tokens: "缓存读取词元数"
        cache_write_tokens: "缓存写入词元数"
        cached_tokens: "缓存的词元"
        cached_request_tokens: "缓存的请求词元"
        total_spending: "预估费用"
        no_users: "找不到用户使用数据"
        no_models: "找不到模型使用数据"
        no_features: "找不到功能使用数据"
        total: "总计"
        included_in_plan: "包含在方案中"
        included_models: "包含使用量"
        billed_models: "计费用量"
        cost: "成本"
        subheader_description: "词元是 LLM 用来理解和生成文本的基本单位，使用数据可能会影响成本"
        stat_tooltips:
          total_requests: "通过 Discourse 向 LLM 提出的所有请求"
          total_tokens: "提示 LLM 时使用的所有词元"
          request_tokens: "LLM 试图理解您所说的话时使用的词元"
          response_tokens: "LLM 回答您的提示时使用的词元"
          cache_read_tokens: "从缓存中复用的先前处理过的请求词元，LLM 会重复使用这些词元优化性能和成本"
          cache_write_tokens: "写入缓存，以便将来重复使用的请求词元数"
          cached_tokens: "先前处理过的请求词元，LLM 会重复使用这些词元优化性能和成本"
          total_spending: "根据添加到 LLM 配置设置中的指定成本指标，LLM 使用的所有词元的累计成本"
        periods:
          last_day: "过去 24 小时"
          last_week: "过去一周"
          last_month: "过去一个月"
          custom: "自定义…"
        credit_allocations: "点数分配"
      ai_agent:
        ai_tools: "工具"
        mcp_servers: "MCP 服务器"
        mcp_server_tools_help: "所选 MCP 服务器默认会公开所有工具。您可以针对每个智能体筛选工具，以减少 token 使用量并专注于特定工具。"
        mcp_server_tool_count:
          other: "%{count} 个工具"
        mcp_server_enabled_tool_count:
          other: "%{count} 工具已启用"
        mcp_server_all_tools_enabled: "所有工具均已启用"
        mcp_server_enabled_tools:
          other: "%{count} 个工具已启用，共 %{total} 个"
        mcp_server_choose_tools: "选择工具"
        mcp_server_edit_tools: "编辑工具"
        tool_strategies:
          all: "应用于所有回复"
          replies:
            other: "应用于前 %{count} 条回复"
        back: "返回智能体"
        name: "名称"
        edit: "编辑"
        export: "导出"
        import: "导入"
        import_error_conflict: "导入 %{name} 时检测到冲突，您是否要更新现有智能体？"
        overwrite: "覆盖"
        description: "描述"
        no_llm_selected: "未选择语言模型"
        use_parent_llm: "使用智能体的语言模型"
        max_context_posts: "最大上下文帖子数"
        max_context_posts_help: "AI 在回复用户时用作上下文的最大帖子数。（默认为空）"
        execution_mode: "执行模式"
        execution_mode_help: "控制智能体如何管理工具执行和对话上下文。默认设置使用固定的回合/工具限制。Agentic 使用 token 预算和自动上下文压缩，以实现更长时间、更强大的工具使用会话。"
        execution_mode_options:
          default: "默认值（固定限值）"
          agentic: "Agentic（Token 预算）"
        max_turn_tokens: "最大回合 Token"
        max_turn_tokens_help: "单次机器人回复期间所有 LLM 调用消耗的最大总 token 数（输入 + 输出）。设置后，将固定的补全/工具限值替换为 token 预算，从而实现更智能的行为。留空则使用默认限值。"
        compression_threshold: "压缩阈值"
        compression_threshold_help: "上下文使用百分比（20-99%），超过该百分比时自动压缩开始生效。数值越低，压缩触发越早，从而保留更多空间。"
        vision_enabled: 包含图片上传功能
        vision_enabled_help: 如果启用，当所选模型支持图像输入时，此代理可以包含帖子和聊天中的图像。
        vision_max_pixels: 最大图像尺寸
        vision_max_pixel_sizes:
          low: 低品质 - 最便宜 (256x256)
          medium: 中等品质 (512x512)
          high: 高品质 - 最慢 (1024x1024)
        show_thinking: 显示思考过程
        show_thinking_help: 将向终端用户显示语言模型的内部思考过程和工具调用。
        mentionable: 允许提及
        mentionable_help: 如果启用，允许群组中的用户可以在帖子中提及此用户，AI 将以此智能体的身份进行回复。
        user: 用户
        create_user: 创建用户
        create_user_help: 您可以选择为此智能体附加一个用户。如果这样做，AI 将使用此用户来回复请求。
        default_llm: 默认语言模型
        default_llm_help: 用于此智能体的默认语言模型。如果您希望在公开帖子中提及该智能体，则为必选项。
        system_prompt: 系统提示
        forced_tool_strategy: 强制工具策略
        allow_chat_direct_messages: "允许聊天直接消息"
        allow_chat_direct_messages_help: "如果启用，允许群组中的用户可以向此智能体发送直接消息。"
        allow_chat_channel_mentions: "允许聊天频道提及"
        allow_chat_channel_mentions_help: "如果启用，允许群组中的用户可以在聊天频道中提及此智能体。"
        allow_personal_messages: "允许个人消息"
        allow_personal_messages_help: "如果启用，允许群组中的用户可以向此智能体发送私人消息。"
        allow_topic_mentions: "允许话题提及"
        allow_topic_mentions_help: "如果启用，允许组内的用户可以在话题中提及此智能体。"
        require_approval: "审核工具需要审批"
        require_approval_help: "启用后，审核操作（关闭、删除、编辑等）将发送到审核队列，由版主批准后再执行。"
        force_default_llm: "始终使用默认语言模型"
        save: "保存"
        saved: "智能体已保存"
        enabled: "已启用？"
        tools: "启用的工具"
        tokens: "token"
        context_cost: "上下文成本"
        token_usage: "Token 使用情况"
        tool_count: "工具计数"
        tool_count_value:
          other: "%{count} 个工具"
        tool_tokens_total: "~%{tokens} Token"
        mcp_server_cost_name: "%{name}（MCP 服务器）"
        mcp_server_cost_value:
          other: "~%{tokens} token，%{count} 个工具"
        mcp_server_tokens_only: "~%{tokens} token"
        mcp_tools_modal:
          title: "%{name} 个工具"
          summary: "默认情况下，此智能体可以使用此服务器上的所有工具。选择较小的工具集可以限制访问权限并降低请求成本。"
          filter_placeholder: "筛选工具"
          select_all: "全选"
          clear_all: "全部清除"
          selection_summary:
            other: "已选择 %{count} 个工具，共 %{total} 个"
          empty: "没有工具符合此筛选条件。"
        tool_severity_medium: "中等容量"
        tool_severity_high: "高容量"
        tool_severity_too_many: "工具过多"
        tool_tokens_warning: "过多的工具会占用宝贵的对话内存，从而降低 AI 的性能。请考虑移除非必要的工具。"
        tool_count_warning: "每个工具的定义都会在每次请求时发送给模型。工具过多会增加 token 的使用量，并可能使模型感到困惑，从而导致工具选择质量下降。因此，请仅保留此智能体实际需要的工具。"
        forced_tools: "强制工具"
        allowed_groups: "允许的群组"
        confirm_delete: "确定要删除此智能体吗？"
        new: "新建智能体"
        no_agents: "您尚未创建任何智能体。"
        manage_agents: "管理智能体"
        title: "智能体"
        short_title: "智能体"
        delete: "删除"
        temperature: "Temperature"
        temperature_help: "用于 LLM 的 Temperature。增大该值可以提升创造力（留空将使用模型默认值，通常为 0.0 到 2.0 之间的值）"
        top_p: "Top P"
        top_p_help: "用于 LLM 的 Top P，增大该值可以提升随机性（留空将使用模型默认值，通常为 0.0 到 1.0 之间的值）"
        priority: "优先级"
        priority_help: "优先级较高的智能体会显示在智能体列表的顶部。如果有多个智能体的优先级相同，则会按字母顺序排列。"
        tool_options: "工具选项"
        rag_conversation_chunks: "搜索对话分块"
        rag_conversation_chunks_help: "用于 RAG 模型搜索的分块数。增加分块数会增加 AI 可以使用的上下文数量。"
        agent_description: "智能体是一项强大的功能，可让您自定义 Discourse 论坛中 AI 引擎的行为。它们充当“系统消息”，指导 AI 的回答和交互，从而帮助创建更加个性化和引人入胜的用户体验。"
        response_format:
          title: "JSON 回答格式"
          no_format: "未指定 JSON 格式"
          open_modal: "编辑"
          modal:
            root_title: "回答结构"
            key_title: "键"
        examples:
          title: 示例
          examples_help: 模拟以前与 LLM 的互动，并以此为基础生成更好的结果。
          new: 新示例
          remove: 删除示例
          collapsable_title: "示例 #%{number}"
          user: "用户消息"
          model: "模型回答"
        list:
          enabled: "AI 机器人？"
        ai_bot:
          title: "AI 机器人选项"
          save_first: "保存智能体后，将解锁更多 AI 机器人选项。"
        filters:
          text: "查找智能体"
          reset: "重置"
          no_results: "找不到符合您的筛选条件的智能体。"
          all_features: "任何功能"
        features_list:
          other: "功能："
        llms_list: "LLM："
      rag:
        title: "RAG"
        options:
          rag_chunk_tokens: "上传分块词元"
          rag_chunk_tokens_help: "RAG 模型中为每个分块使用的词元数。增大词元数会增加 AI 可以使用的上下文数量。（更改词元数将为所有上传内容重新编制索引）"
          rag_chunk_overlap_tokens: "上传分块重叠词元"
          rag_chunk_overlap_tokens_help: "RAG 模型中分块之间重叠的词元数。（更改词元数将为所有上传内容重新编制索引）"
          rag_llm_model: "建立语言模型索引"
          rag_llm_model_help: "PDF 和图片索引期间用于 OCR 的语言模型"
          show_indexing_options: "显示上传选项"
          hide_indexing_options: "隐藏上传选项"
        uploads:
          title: "上传"
          description: "PDF (.pdf)、纯文本 (.txt) 或 Markdown (.md)"
          description_with_images: "纯文本 (.txt)、Markdown (.md)、PDF (.pdf) 或图片（.png、.jpeg）"
          button: "添加文件"
          filter: "筛选上传"
          indexed: "已编制索引"
          indexing: "正在编制索引"
          uploaded: "准备好编制索引"
          uploading: "正在上传…"
          remove: "移除上传"
      tools:
        back: "返回工具"
        short_title: "工具"
        keywords: "mcp|mcp 服务器|model context protocol"
        script_tools: "脚本工具"
        export: "导出"
        import: "导入"
        import_error_conflict: "工具已存在，是否要更新？"
        overwrite: "覆盖"
        no_tools: "您还没有创建任何工具"
        name: "名称"
        name_help: "名称将显示在 Discourse UI 中，是您用来在各种设置中查找该工具的简短标识符，它应当独一无二（必填项）"
        new: "新工具"
        tool_name: "工具名称"
        tool_name_help: "工具名称会呈现给大语言模型。它本身并不唯一，但每个智能体的工具名称都是唯一的。（智能体会在保存时进行验证）"
        description: "描述"
        description_help: "向语言模型介绍工具用途的清晰描述"
        subheader_description: "工具和 MCP 服务器扩展了 AI 智能体的功能。"
        summary: "摘要"
        summary_help: "显示给最终用户的工具用途摘要"
        script: "脚本"
        parameters: "参数"
        save: "保存"
        parameter_type: "参数类型"
        parameter_item_type: "条目类型"
        add_parameter: "添加参数"
        remove_parameter: "移除"
        parameter_required: "必选"
        parameter_enum: "枚举"
        parameter_name: "参数名称"
        parameter_description: "参数描述"
        enum_value: "枚举值"
        add_enum_value: "添加枚举值"
        secret_alias: "凭据别名"
        secret_alias_help: "通过 secrets.get(\"alias_name\") 从脚本引用的别名。使用字母、数字和下划线。"
        secret_credential: "凭据"
        add_secret_contract: "添加凭据"
        remove_secret_contract: "移除凭据"
        credential_not_set: "（未设置）"
        edit: "编辑"
        test: "测试"
        delete: "删除"
        saved: "工具已保存"
        confirm_delete: "确定要删除此工具吗？"
        test_modal:
          title: "测试 AI 工具"
          run: "运行测试"
          result: "测试结果"
      secrets:
        short_title: "凭据"
        description: "管理在 LLM 和嵌入向量之间共享的身份验证凭据。"
        name: "名称"
        secret: "值"
        select_secret: "选择凭据…"
        create_new: "新建凭据"
        add_secret: "添加凭据"
        saved: "凭据已保存"
        confirm_delete: "确定要删除此凭据吗？"
        delete_failed_in_use: "此凭据当前正在使用中，无法删除。"
        no_secrets: "暂无凭据"
        new_title: "新建凭据"
        edit_title: "编辑凭据"
        back: "返回凭据"
        save: "保存"
        edit: "编辑"
        delete: "删除"
        used_by: "用于"
        not_used: "未使用"
        embedding: "嵌入向量"
        cannot_delete_in_use: "此凭据无法删除，因为它正被以下用户使用："
        tool: "工具"
        mcp_server: "MCP 服务器"
        mcp_server_oauth_client_secret: "MCP 服务器 OAuth 客户端密钥"
        modal:
          title: "创建新凭据"
      mcp_servers:
        short_title: "MCP 服务器"
        new: "新 MCP 服务器"
        name: "名称"
        description: "描述"
        url: "URL"
        auth_type: "身份验证"
        auth_types:
          none: "无身份验证"
          header_secret: "头凭据"
          oauth: "OAuth"
        secret: "凭据"
        auth_header: "身份验证头"
        auth_scheme: "身份验证方案"
        oauth_client_registration: "OAuth 客户端注册"
        oauth_client_registration_types:
          client_metadata_document: "客户端元数据文档"
          manual: "手动客户端凭据"
        oauth_client_id: "OAuth 客户端 ID"
        oauth_client_secret: "OAuth 客户端密钥"
        oauth_scopes: "OAuth 作用域"
        oauth_authorization_params: "OAuth 授权参数"
        oauth_authorization_params_help: "可选 JSON 对象，已合并到授权请求中。使用 null 可以移除默认参数。"
        oauth_authorization_params_placeholder: '{"access_type":"offline"}'
        oauth_token_params: "OAuth 令牌参数"
        oauth_token_params_help: "可选 JSON 对象，会合并到令牌请求中。使用 null 可以移除默认参数。"
        oauth_token_params_placeholder: "{}"
        oauth_require_refresh_token: "需要刷新令牌"
        oauth_require_refresh_token_help: "如果提供商未返回刷新令牌，则 OAuth 连接将失败。"
        oauth_json_object_required: "“%{field}”必须是一个 JSON 对象。"
        oauth_show_advanced_options: "显示高级选项"
        oauth_hide_advanced_options: "隐藏高级选项"
        oauth_connection: "OAuth 连接"
        oauth_status: "OAuth 状态"
        oauth_statuses:
          disconnected: "已断开连接"
          connected: "已连接"
          refresh_failed: "刷新失败"
          error: "需要关注"
        oauth_connect: "连接"
        oauth_reconnect: "重新连接"
        oauth_disconnect: "断开连接"
        oauth_connect_help: "使用“连接”保存服务器并为其授权。"
        oauth_client_metadata_url: "客户端元数据 URL"
        oauth_granted_scopes: "授予的作用域"
        oauth_access_token_expires_at: "访问令牌的到期时间为"
        oauth_authorization_endpoint: "授权端点"
        oauth_token_endpoint: "令牌端点"
        oauth_revocation_endpoint: "撤销端点"
        oauth_issuer: "颁发者"
        oauth_last_error: "最后一次 OAuth 错误"
        oauth_show_details: "显示详细信息"
        oauth_hide_details: "隐藏详细信息"
        timeout_seconds: "请求超时（秒）"
        timeout_seconds_tooltip: "Discourse 在请求失败前会等待 MCP 服务器多长时间。除非服务器持续运行缓慢，否则请保持此值为 30 秒。"
        enabled: "已启用"
        save: "保存"
        edit: "编辑"
        delete: "删除"
        test: "测试连接"
        saved: "MCP 服务器已保存"
        confirm_delete: "确定要删除此 MCP 服务器吗？"
        back: "返回工具"
        health: "运行状况"
        healthy: "健康"
        unhealthy: "需要关注"
        tool_count:
          other: "%{count} 个工具"
        tools_modal:
          title: "%{name} 个工具"
          summary:
            other: "此服务器目前公开了 %{count} 个工具。"
          parameters: "参数"
          required: "必选"
          no_parameters: "此工具不需要任何参数。"
        test_result: "连接结果"
        test_summary:
          other: "发现了 %{count} 个使用协议 %{version} 的工具。"
      llms:
        short_title: "LLM"
        no_llms: "暂无 LLM"
        new: "新建模型"
        display_name: "名称"
        name: "模型 ID"
        provider: "提供商"
        tokenizer: "分词器"
        max_prompt_tokens: "上下文窗口"
        max_output_tokens: "最大输出词元数"
        url: "托管模型的服务的 URL"
        api_key: "托管模型的服务的 API 密钥"
        vision_enabled: "支持图像输入"
        allowed_attachment_types: "允许的文档附件"
        attachment_types_placeholder: "选择或输入文件扩展名（例如，pdf、txt、csv、docx、xlsx）"
        ai_bot_user: "AI 机器人用户"
        cost_input: "输入成本"
        cost_cached_input: "缓存输入成本"
        cost_cache_write: "缓存写入成本"
        cost_output: "输出成本"
        save: "保存"
        edit: "编辑"
        saved: "LLM 模型已保存"
        back: "返回 LLM"
        confirm_delete: 确定要删除此模型吗？
        delete: 删除
        quotas:
          title: "使用配额"
          add_title: "创建新配额"
          group: "群组"
          max_tokens: "最大词元数"
          max_usages: "最大使用次数"
          duration: "持续时间"
          confirm_delete: "确定要删除此配额吗？"
          add: "添加配额"
          durations:
            hour: "1 小时"
            six_hours: "6 小时"
            day: "24 小时"
            week: "7 天"
            custom: "自定义…"
          hours: "小时"
          max_tokens_help: "此群组中每个用户在指定时长内可以使用的最大词元（单词和字符）数。词元是 AI 模型处理文本时使用的单位，1 个词元约等于 4 个字符或 3/4 个单词。"
          max_tokens_required: "如果未设置最大使用量，则必须设置"
          max_usages_help: "此群组中每个用户在指定时长内可以使用 AI 模型的最大次数。此配额按个别用户进行跟踪，不在整个群组中共享。"
          max_usages_required: "如果未设置最大词元数，则必须设置"
        credit_allocation:
          credits_remaining: "剩余 %{remaining}/%{total} 点数 (%{percentage}%)"
          soft_limit_warning: "此模型今天剩余 %{percentage}% 的 AI 点数"
          hard_limit_warning: "您已用完此模型的 AI 点数。使用此模型的 AI 功能将暂停使用，直至 %{reset_date}。"
          next_reset: "点数将于 %{time} 重置"
        usage:
          ai_bot: "AI 机器人"
          ai_helper: "助手 (%{agent})"
          ai_helper_image_caption: "图片标题"
          ai_agent: "智能体（%{agent}）"
          ai_summarization: "总结"
          ai_embeddings_semantic_search: "AI 搜索"
          ai_spam: "垃圾信息"
          automation: "自动化 (%{agent})"
        in_use_warning:
          other: "此模型目前的使用者为 %{settings}。如果配置错误，功能将无法按预期运行。"
        model_description:
          none: "适用于大多数语言模型的常规设置"
          anthropic-claude-opus-4-7: "Anthropic 最智能的模型"
          anthropic-claude-sonnet-4-6: "速度与成本的最佳平衡"
          anthropic-claude-haiku-4-5: "快速、经济高效"
          google-gemini-3-1-pro: "Google 最智能的模型"
          google-gemini-3-flash: "快速且经济实惠，并具备多模态推理能力"
          open_ai-gpt-5-5: "OpenAI 功能最强大的模型，具备扩展上下文信息"
          open_ai-gpt-5-4: "OpenAI 的旗舰模型，非常适合跨领域解决问题"
          open_ai-gpt-5-4-nano: "最快、最具成本效益的 GPT-5 模型"
          open_router-moonshotai-kimi-k2-6: "Moonshot 具有视觉能力的多模态模型"
          open_router-deepseek-deepseek-v4-flash: "DeepSeek 最新高性能模型，具备 100 万上下文信息"
          open_router-minimax-minimax-m2-7: "MiniMax 的大上下文模型"
          open_router-x-ai-grok-4-1-fast: "xAI 的快速多模态模型具有非常大的上下文信息"
          open_router-z-ai-glm-5-1: "Z-AI的推理模型"
          open_router-qwen-qwen3-6-plus: "Qwen 的多模态模型及其 1M 上下文"
        preseeded_model_description: "利用 %{model} 的预配置开源模型"
        configured:
          title: "配置的 LLM"
        preconfigured_llms: "选择您的 LLM"
        preconfigured:
          title_no_llms: "选择一个模板以开始"
          title: "未配置的 LLM 模板"
          description: "LLM（大语言模型）是经过优化的 AI 工具，可用于执行总结内容、生成报告、自动执行客户互动以及促进论坛审核和见解等任务"
          fake: "手动配置"
          button: "设置"
        next:
          title: "下一步"
        tests:
          title: "运行测试"
          running: "正在运行测试…"
          success: "成功！"
          invalid_config: "首先修复配置中的以下错误："
          failure: "尝试联系模型时返回此错误：%{error}"
          failure_non_streaming: "非流式请求失败： %{error}"
          failure_streaming: "流式请求失败： %{error}"
        hints:
          max_prompt_tokens: "模型在单个请求中可以处理的最大词元数"
          max_output_tokens: "模型在单个请求中可以生成的最大词元数"
          display_name: "用于在您的站点界面上引用此模型的名称。"
          name: "我们将其包含在 API 调用中以指定我们将使用哪个模型"
          vision_enabled: "该模型/提供商是否能够接收和理解图像。"
          allowed_attachment_types: "选择可以转换或转发的文档附件类型。留空则禁止文档附件。图片单独控制。"
          cost_input: "此模型每 100 万个词元的输入成本"
          cost_cached_input: "此模型每 100 万个词元的缓存输入成本（从提示缓存读取时）"
          cost_cache_write: "此模型每 100 万个词元的缓存写入成本（从提示缓存写入时）"
          cost_output: "此模型每 100 万个词元的输出成本"
          cost_measure: "$/100 万个词元"
        providers:
          aws_bedrock: "AWS Bedrock"
          aws_bedrock_converse: "AWS Bedrock（Converse API）"
          anthropic: "Anthropic"
          vllm: "vLLM"
          hugging_face: "Hugging Face"
          cohere: "Cohere"
          open_ai: "OpenAI"
          google: "Google"
          azure: "Azure"
          ollama: "Ollama"
          CDCK: "CDCK"
          samba_nova: "SambaNova"
          mistral: "Mistral"
          open_router: "OpenRouter"
          groq: "Groq"
          fake: "自定义"
        provider_fields:
          access_key_id: "AWS Bedrock 访问密钥 ID"
          role_arn: "AWS Bedrock 角色 ARN"
          inference_profile_arn: "AWS Bedrock 应用程序推理配置文件 ARN"
          region: "AWS Bedrock 区域"
          organization: "可选 OpenAI 组织 ID"
          disable_system_prompt: "在提示中禁用系统消息"
          enable_native_tool: "启用原生工具支持"
          disable_native_tools: "禁用原生工具支持（使用基于 XML 的工具）"
          disable_native_structured_output: "禁用原生结构化输出（改用助手消息预填充，Claude 3.x 及更早版本需要此功能）"
          provider_order: "提供商顺序（逗号分隔列表）"
          provider_quantizations: "提供商量化顺序（逗号分隔列表，例如：fp16,fp8）"
          disable_streaming: "禁用流式补全（将流式请求转换为非流式请求）"
          reasoning_effort: "推理工作（仅适用于推理模型）"
          service_tier: "服务层级（灵活层级 = 成本更低/延迟更高，优先层级 = 处理速度更快）"
          enable_reasoning: "启用推理（仅适用于推理模型）"
          adaptive_thinking: "启用自适应思考（推荐用于 Claude 4.6 模型）"
          enable_thinking: "启用思考（Gemini 2.5模型 - 使用 token 预算）"
          thinking_level: "思考级别（Gemini 3 模型 - 控制推理深度）"
          thinking_tokens: "用于思考的词元数量"
          reasoning_tokens: "用于推理的词元数量"
          disable_temperature: "禁用温度（某些思考模型不支持温度）"
          disable_top_p: "禁用 Top P（某些思考模型不支持 Top P）"
          prompt_caching: "提示缓存模式"
          prompt_caching_never: "从不 - 不使用提示缓存"
          prompt_caching_tool_results: "工具结果 - 存在工具结果时进行缓存（推荐）"
          prompt_caching_always: "始终 - 始终使用提示缓存"
          effort: "作用等级"
      related_topics:
        title: "相关话题"
        pill: "相关"
      ai_helper:
        title: "使用 AI 提出更改建议"
        description: "选择以下选项之一，AI 将向您推荐新版本的文本。"
        selection_hint: "提示：您也可以在打开助手之前选择文本的一部分来仅重写该文本。"
        suggest: "显示 AI 建议"
        choose: "帮我选一个"
        suggestions: "建议"
        suggest_errors:
          too_many_tags:
            other: "您最多只能有 %{count} 个标签"
          no_suggestions: "没有可用建议"
        missing_content: "请输入一些内容以生成建议。"
        context_menu:
          trigger: "询问 AI"
          loading: "AI 正在生成"
          cancel: "取消"
          regen: "重试"
          confirm: "确认"
          discard: "舍弃"
          changes: "建议的编辑"
          custom_prompt:
            title: "自定义提示"
            placeholder: "输入自定义提示…"
            submit: "发送提示"
          translate_prompt: "翻译为%{language}"
        post_options_menu:
          trigger: "询问 AI"
          title: "询问 AI"
          loading: "AI 正在生成"
          close: "关闭"
          copy: "复制"
          copied: "已复制！"
          cancel: "取消"
          insert_footnote: "添加脚注"
          footnote_disabled: "自动插入功能已禁用，请点击“复制”按钮并手动编辑"
          footnote_credits: "AI 的解释"
        fast_edit:
          suggest_button: "建议编辑"
        thumbnail_suggestions:
          title: "建议的缩略图"
          select: "选择"
          selected: "已选择"
          try_again: "重试"
        image_caption:
          button_label: "使用 AI 生成标题"
          generating: "正在生成标题…"
          credits: "由 AI 生成标题"
          save_caption: "保存"
        no_content_error: "先添加内容，然后对其执行 AI 操作"
      errors:
        credit_limit_dialog:
          title: "已达到 AI 点数上限"
          message_user: "此社区今天已达到其 AI 点数上限。请在 %{reset_time} 后重试或联系您的站点管理员获取更多信息。"
          message_without_time_user: "此社区今天已达到其 AI 点数上限。在您的点数重置之前，模型将无法提供回答。请联系您的站点管理员获取更多信息。"
          message_admin: "您已达到方案的 AI 点数上限。在点数于 %{reset_time} 重置之前，模型将无法提供回答。"
          message_without_time_admin: "您已达到方案的 AI 点数上限。在点数重置之前，模型将无法提供回答。"
      reviewables:
        model_used: "使用的模型："
        accuracy: "准确性："
        ai_tool_action:
          agent: "智能体"
          tool: "工具"
          parameters: "参数"
          post: "触发帖子"
      embeddings:
        short_title: "嵌入向量"
        description: "嵌入向量是捕捉意义和关系的数据的数值表示，使 Discourse AI 功能（如相关主题和 AI 搜索）能够理解和连接内容。"
        new: "新建嵌入向量"
        back: "返回嵌入向量"
        save: "保存"
        saved: "嵌入向量配置已保存"
        delete: "删除"
        confirm_delete: 确定要移除此嵌入向量配置吗？
        empty: "您尚未设置嵌入向量"
        presets: "选择一个预设…"
        configure_manually: "手动配置"
        edit: "编辑"
        seeded_warning: "此内容在您的站点上预先配置，无法编辑。"
        tests:
          title: "运行测试"
          running: "正在运行测试…"
          success: "成功！"
          failure: "尝试生成嵌入向量导致以下错误：%{error}"
        hints:
          dimensions_warning: "保存后，此值将无法更改。"
          matryoshka_dimensions: "定义用于分层或多层数据表示的嵌套嵌入向量的大小，类似于套娃相互嵌套的方式。"
          embed_prompt: "生成论坛内容嵌入向量时的任务指令前缀。仅适用于需要前缀的嵌入向量模型，例如 nomic-embed 或 stella。大多数模型不需要。"
          search_prompt: "生成搜索查询嵌入向量时的任务指令前缀。仅适用于需要前缀的嵌入向量模型，例如 nomic-embed 或 stella。大多数模型不需要。"
          sequence_length: "创建嵌入向量或处理查询时一次可以处理的最大词元数。"
          distance_function: "确定如何计算嵌入向量之间的相似度，可以使用余弦距离（测量向量的夹角）或负内积（测量向量值的重叠）。"
        display_name: "名称"
        provider: "提供商"
        url: "嵌入向量服务 URL"
        api_key: "嵌入向量服务 API 密钥"
        tokenizer: "分词器"
        dimensions: "嵌入向量尺寸"
        max_sequence_length: "序列长度"
        embed_prompt: "嵌入提示"
        search_prompt: "搜索提示"
        matryoshka_dimensions: "套娃尺寸"
        distance_function: "距离函数"
        distance_functions:
          "<#>": "负内积"
          <=>: "余弦距离"
        providers:
          hugging_face: "Hugging Face"
          open_ai: "OpenAI"
          google: "Google"
          cloudflare: "Cloudflare"
          CDCK: "CDCK"
          fake: "自定义"
        provider_fields:
          model_name: "模型名称"
        semantic_search: "话题（语义）"
        semantic_search_results:
          toggle: "AI 结果"
          unavailable: "AI 结果不可用"
          zero_results_expanded: "找不到任何结果，正在显示 %{count} 个 AI 结果"
        semantic_search_tooltips:
          results_explanation: "启用后，将在下方添加更多 AI 搜索结果。"
          invalid_sort: "搜索结果必须按相关性排序才能显示 AI 结果"
          not_submitted: "提交搜索以启用 AI 结果"
          no_results: "此搜索未找到 AI 结果"
        semantic_search_unavailable_tooltip: "搜索结果必须按相关性排序才能显示 AI 结果"
        ai_generated_result: "使用 AI 找到的搜索结果"
        ai_results_notice:
          no_results: "没有完全匹配的结果，但有一些相关结果。"
          few_results:
            other: "找到 %{count} 个匹配项 - 显示相关结果。"
        quick_search:
          suffix: "在所有话题和帖子中使用 AI 搜索"
      ai_artifact:
        expand_view_label: "展开视图"
        collapse_view_label: "退出全屏（按 ESC 或“返回”按钮）"
        click_to_run_label: "运行工件"
      ai_bot:
        title: "AI 机器人"
        agent: "智能体"
        llm: "模型"
        pm_warning: "版主会定期监控 AI 聊天机器人消息。"
        cancel_streaming: "停止回复"
        try_again: "重试"
        default_pm_prefix: "[无标题 AI 机器人私信]"
        shortcut_title: "使用 AI 机器人启动私信"
        shortcut_link: "AI 机器人"
        exit: "退出 AI 机器人"
        share: "复制 AI 对话"
        conversation_shared: "对话已复制"
        embed_copied: "嵌入已复制到剪贴板"
        debug_ai: "查看原始 AI 请求和回答"
        sidebar_empty: "机器人对话记录将显示在这里。"
        debug_ai_modal:
          title: "查看 AI 互动"
          copy_request: "复制请求"
          copy_response: "复制回答"
          this_turn: "此回合："
          whole_conversation: "对话："
          tokens_summary: "%{request_tokens} 输入 → %{response_tokens} 输出"
          cache_both: "（缓存读取 %{read} ，%{write} 缓存写入）"
          cache_read_only: "（缓存 %{read} 读取）"
          cache_write_only: "（缓存 %{write} 写入）"
          request: "请求"
          response: "回答"
          next_log: "下一步"
          previous_log: "上一步"
        share_full_topic_modal:
          title: "公开分享对话"
          share: "分享并复制链接"
          update: "更新并复制链接"
          delete: "删除分享"
        share_ai_conversation:
          name: "分享 AI 对话"
          title: "公开分享此 AI 对话"
        invite_ai_conversation:
          button: "邀请"
          title: "邀请参与 AI 对话"
        ai_label: "AI"
        ai_title: "与 AI 的对话"
        share_modal:
          title: "复制 AI 对话"
          copy: "复制"
          context: "要分享的互动："
          share_tip: "或者，您可以分享整个对话"
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