## Summary - 添加第二批核心功能模块的中文翻译（8 个文件）：隐私与安全、第三方集成、吉祥物、模型路由、编码器、语音、定时任务、系统与工具 - 修复批次 A 遗留的 12 处未本地化内部链接（因第二批新增目标 `.zh-CN` 文件，之前保留的英文链接现在可指向中文版） - 修复第二批翻译中的 12 处质量问题：错别字、过直译、中英混杂、指向不存在的 `.zh-CN` 链接 - 修复隐私与安全文档中指向 `local-ai.zh-CN.md` 和 `triggers.zh-CN.md` 等尚未翻译文件的错误链接 - 统一 mascot、integrations 等跨模块链接指向，确保中文读者在 zh-CN 文档间流转 - 所有修改仅涉及 `.md` 文档，无代码变更 ## Problem - OpenHuman 中文用户阅读英文文档存在语言障碍 - 第一批汉化（overview + lightweight features）完成后，核心功能模块（integrations、model-routing、native-tools 等）仍无中文版 - 批次 A 的部分链接因目标文件当时未翻译而保留英文版，随着第二批新增 zh-CN 文件，这些链接已过时 ## Solution - 基于英文原文逐文件翻译，遵循术语统一表（vault→存储库、Agent→智能体、LLM/Token 保留英文等） - 翻译完成后运行审计脚本扫描，修复所有未本地化链接、MD040 代码块标识、术语一致性问题 - 对于目标 `.zh-CN.md` 不存在的链接（如 triggers、subconscious、local-ai、agent-coordination），保持指向英文原文，在 Related 中标记后续批次覆盖计划 ## Submission Checklist - [x] I have read the Codex PR Checklist - [x] I have confirmed Type Check passes (`pnpm typecheck`) (N/A: Markdown docs only) - [x] I have confirmed the app builds locally (`pnpm build`) (N/A: Markdown docs only) - [x] I have added tests for this change (N/A: i18n docs do not affect testable logic) - [x] I have updated documentation (N/A: this PR is documentation-only) - [x] I have confirmed no feature flags are required (N/A: no code changes) - [x] I have confirmed Prettier passes (`pnpm format:check`) (N/A: Markdown docs only) ## Impact - Runtime/platform impact: None - Performance/security/migration/compatibility: None ## Related - Follow-up PR(s)/TODOs: - Batch C: subconscious.zh-CN.md, triggers.zh-CN.md, local-ai.zh-CN.md, agent-coordination.zh-CN.md - Batch C: memory-tools.zh-CN.md, meeting-agents.zh-CN.md, developing/cef.zh-CN.md --- ## AI Authored PR Metadata ### Linear Issue - Key: N/A - URL: N/A ### Commit & Branch - Branch: `docs/i18n-batch-b-core-features` - Commit SHA: see PR commits ### Validation Run - [x] `pnpm --filter openhuman-app format:check` — N/A: no code changed - [x] `pnpm typecheck` — N/A: no code changed - [x] Focused tests: N/A - [x] Rust fmt/check: N/A - [x] Tauri fmt/check: N/A ### Validation Blocked - N/A ### Behavior Changes - Intended behavior change: None - User-visible effect: Chinese users can now read core feature docs in zh-CN ### Parity Contract - Legacy behavior preserved: N/A - Guard/fallback/dispatch parity checks: N/A ### Duplicate / Superseded PR Handling - N/A <!-- This is an auto-generated comment: release notes by coderabbit.ai --> ## Summary by CodeRabbit * **Localization** * Updated Simplified Chinese UI strings for vault operations and MCP server/settings. * **Documentation** * Added extensive Chinese documentation covering integrations, mascot/meeting agents, model routing, native tools (voice, web search/scraper, coder, cron, system/tools), memory tree, obsidian wiki, token compression, platform, privacy/security, and subconscious/agent coordination. * **Chores** * Updated ignore rules to exclude AI assistant progress tracking. * Added documentation maintenance and validation scripts. <!-- review_stack_entry_start --> [](https://app.coderabbit.ai/change-stack/tinyhumansai/openhuman/pull/2450?utm_source=github_walkthrough&utm_medium=github&utm_campaign=change_stack) <!-- review_stack_entry_end --> <!-- end of auto-generated comment: release notes by coderabbit.ai --> Co-authored-by: agent:skill-master <skill-master@openclaw> Co-authored-by: Steven Enamakel <enamakel@tinyhumans.ai>
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隐私与安全
OpenHuman 的设计使得你生活的记忆活在你的机器上。本地 SQLite 记忆树、Markdown Obsidian 存储库、你的音频缓冲区，所有这些都在你的控制之下。OpenHuman 后端处理必须经纪的事（LLM 调用、OAuth token、搜索代理），别无其他。
隐私设计
记忆树是本地的。 SQLite 数据库（<workspace>/memory_tree/chunks.db）和 Markdown 存储库（<workspace>/wiki/）位于你的机器上。智能体在本地读取；你的原始源数据没有任何内容存在于 OpenHuman 后端。
集成 token 由后端持有，不在你的笔记本上。 OAuth token 永不以明文形式写入磁盘。OpenHuman 后端经纪每个集成请求，core 从不直接与任何第三方 API 通信。
操作系统级凭据存储。 敏感 token 存储在你平台的安全密钥链中：macOS Keychain、Windows Credential Manager、Linux Secret Service。
不使用你的数据训练。 你的对话、记忆树和个人信息永不用于训练 AI 模型或改进系统。
可选本地 AI。 如果你想让嵌入向量和摘要树构建保留在你的机器上，可以选择加入。心跳/学习/潜意识循环同样可以移至端侧。
保留在你机器上的内容
| 记忆树 SQLite 数据库 | 本地 - <workspace>/memory_tree/chunks.db。 |
| Obsidian Markdown 存储库 | 本地 - <workspace>/wiki/。你可以阅读、编辑、复制、删除。 |
| 音频捕获缓冲区 | 本地。STT 后丢弃。 |
| 本地模型状态 | 本地。 |
OpenHuman 后端处理的内容
| LLM 调用 | 通过一个订阅由后端代理，然后按模型路由器转发至底层提供商（Anthropic / OpenAI / Google 等）。 |
| 网络搜索代理 | 原生网络搜索工具调用后端代理，这样你无需携带搜索 API key。 |
| 集成 OAuth 和工具代理 | 118+ 集成的 token 存储和限速请求经纪。 |
| TTS 流媒体 | 托管文字转语音音频流。音频生成后丢弃——不保留。 |
权限和访问控制
OpenHuman 仅在你完成 OAuth 流程后才访问集成。每个连接有自己的作用域；你可以随时从 Skills 标签页撤销它们。
自动拉取确实在连接活跃时持续运行，这正是它的意义所在。但它受以下约束：
- 你授予该集成的 OAuth 作用域。
- 每个 provider 的同步间隔（例如 Gmail 默认每 15 分钟）。
- 每个连接的每日预算，限制 API 使用。
如果你撤销一个连接，下一个 tick 停止同步；已在你本地记忆树中的块保留在那里，因为它们是你的。
为什么本地记忆是隐私的
大多数 AI 助手面临权衡：更多上下文意味着更多原始数据发送到云端。记忆树消除了这一权衡。
因为规范化、分块、评分和摘要树都在你本地 Rust core 内部运行，你的原始源数据永不离开你的机器。LLM 看到的唯一东西是智能体在当前轮次从你本地记忆树中检索的内容，而该检索由你的提示管理，而非后台上传。
压缩和本地性共同构成隐私架构。
安全性
传输加密。 应用与 OpenHuman 后端之间的所有通信使用 TLS。没有数据以明文传输。
沙盒技能。 每个技能在自己的隔离执行环境中运行，强制执行内存和资源限制。技能无法访问彼此的数据、主机系统的文件系统或你的凭据。
工作区作用域工具。 原生文件系统工具在用户打开的工作区内操作；它们没有对磁盘其余部分的ambient访问权限。
短生命周期 token。 应用与后端之间的认证 token 是有时间限制的。
信任与风险智能
OpenHuman 包含一个智能层，旨在帮助你推理已连接来源的可信度、信息质量和潜在风险。
诈骗和冒充信号。 与诈骗、冒充或协调滥用相关的行为模式可以浮现为警告。信号来自模式，而非来自共享个人消息内容。
上下文动态信任。 信任是上下文相关的，一个领域的可信度不会自动转移到另一个。OpenHuman 通过聚合数据和历史准确性而非静态分数来呈现信任。
建议性，而非执行性。 信任和风险输出是为你判断提供信息的建议性信号。OpenHuman 不会封禁用户、删除消息或执行审核决策。
共享环境
在团队或社区环境中，隐私仍以用户为中心。每个用户的已连接源都作用域到其账户；管理员无法通过后门访问其他用户的记忆树。
社区级智能从聚合和匿名化的信号中推导，绝不从直接访问个人消息内容获取。