一个 Claude Code / Claude Agent SDK 的 Skill。喂给它日文（一句话、一段对话、或者一首歌名），它就为中文母语学习者生成一张可读可听的学习网页：每句做 5 行对齐表（原文 / 假名 / 罗马音 / 拆解 / 翻译），每句都有 ▶ 跟读（edge-tts 慢速朗读）按钮；如果输入是歌，页面顶部还会挂上原曲播放器，当前句自动高亮，并为每句提供 🎵 原曲 跳转 + 🔁 循环 单句复读。
"让每一句日语都被拆到骨头里，然后再用耳朵把它装回去。"
顶部原曲播放器 + 滚动高亮：
逐句 5 行对齐表（原文 / 假名 / 罗马音 / 拆解 / 翻译）：
片假名外来语显示源词（news → 新闻 / savanna → 热带草原）：
内置可折叠的 五十音字源 面板：
- Mode A（歌名模式）：
scripts/fetch_song.py "<歌手> <歌名>" <output_dir>- 从 tonzhon.com 抓 NetEase 的 LRC 歌词 + 时间戳
- 原曲音频优先用 NetEase 外链；失败时 yt-dlp 回落到 SoundCloud / YouTube
- 生成
skeleton.json（带timestamp_ms的逐行骨架）+lyrics.lrc+original.mp3
- Agent 拆解：读骨架，按语法把 LRC 逐行合并成完整句子（LRC 是按乐句断的，不是按语义——所以 76 行常对应 ~40 句真正的句子），再为每句填
words（逐词拆解）+translation+ 可选note - Mode B（原文模式）：跳过 1，直接把
input.json写出来 - 构建页面：
scripts/build_study.py input.json <dir>生成index.html+ 每句的 edge-tts MP3
完整的语言学规则、合并策略、JSON schema、输出质量要求都写在 SKILL.md 里——它既是给 Claude 看的指令，也是这个项目的核心设计文档。
一键安装（推荐，走 skills.sh 生态）
# 装到当前项目（./claude-code/skills/japanese-deep-translate/）
npx skills add jingx8885/lovjpn
# 或装到全局（~/.claude/skills/japanese-deep-translate/）
npx skills add jingx8885/lovjpn -g支持 Claude Code / Cursor / Codex / OpenCode 等 40+ agent，会自动放到对应目录。装完在 skill 目录下建虚拟环境：
cd <装好的目录>
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install edge-tts yt-dlpgit clone https://github.com/jingx8885/lovjpn.git ~/.claude/skills/japanese-deep-translate
cd ~/.claude/skills/japanese-deep-translate
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install edge-tts yt-dlp在 Claude Code 里直接说：
- "拆解 YOASOBI 的 群青"
- "帮我学 林原めぐみ 的 Give a reason"
- "翻译一下这段日语：〈粘贴任意日文〉"
Claude 会自动调用这个 skill，把成品页面写到 song/<slug>/ 下。
# Mode A：搜歌 → 骨架
.venv/bin/python3 scripts/fetch_song.py "YOASOBI 群青" ./song/qunqing
# 手动/用其他 LLM 把 skeleton.json 里每句补全成 input.json（见 SKILL.md 的 JSON schema）
# 构建页面
.venv/bin/python3 scripts/build_study.py ./song/qunqing/input.json ./song/qunqing打开 song/qunqing/index.html 即可。
- 顶部原曲播放器（仅歌曲模式）。播放时当前句自动高亮；用户停止滚动时页面会把当前句滚到视口中央。
- 🎵 原曲 M:SS：跳到该句的原曲时间戳并播放，取消循环。
- 🔁 循环：把原曲锁在该句的时间段内复读。再点一次同一按钮取消；点另一句的 🔁 切换目标。口型跟读最核心的那个按钮。
- ▶ 跟读：播放该句的 edge-tts（慢速、字正腔圆，专用于 shadowing）。跟读时原曲暂停，但不取消循环——之后继续 play 会接着循环。
- 📖 五十音字源（页顶折叠面板）：一张 CSV 表，把每个假名钩回它取自的汉字草书 + 中古汉语拟音 + 古中日演变。中文母语者可以顺着字形记音，数据源是
references/pronoun.md。
.
├── SKILL.md # skill 主入口（给 Claude 读的指令）
├── scripts/
│ ├── fetch_song.py # tonzhon → LRC + MP3；yt-dlp 回落
│ └── build_study.py # input.json → index.html + 每句 TTS
├── references/
│ └── pronoun.md # 五十音字源 CSV（可扩展）
└── docs/ # README 用的截图
- Python ≥ 3.10
edge-tts— 朗读用，走微软 Edge 的 TTS 服务（免费、无需 key）yt-dlp— 原曲下载的回落方案- 不需要 ffmpeg；不需要任何 API key
- 版权：
fetch_song.py只是把用户指明的歌抓下来做个人学习用。请勿把生成的song/目录公开发布。 - 语音合成：edge-tts 依赖微软服务，偶尔抽风时 build_study 会跳过失败的句子；重跑即可补齐。
- 时间戳：LRC 只到秒级（偶尔 0.1s），逐句高亮在快节奏歌曲里可能差半拍。单句循环用 LRC 时间戳 → 下一句的
timestamp_ms做窗口。 - 副歌：LRC 会把副歌的每次出现都列出来。skill 的合并规则会把它们合成完整句，但如果原 LRC 在第二次副歌漏了几行，需要手动补。
PolyForm Noncommercial 1.0.0 — 允许任何非商业用途（个人学习、学术、非营利教学）的使用、复制、修改、分发。商用须单独授权。选这个许可证是因为：skill 本身是为学日语的朋友写的，我不希望有人打包成付费产品卖，而 Apache / MIT 等 OSI 协议默认允许商用。
如需商用授权，请开 issue 或联系仓库所有者。
- 五十音字源表的中古汉语拟音数据部分参考了 Baxter–Sagart 的构拟系统。
- 原曲搜索链路依赖 tonzhon.com 对 NetEase 的代理查询接口。
- edge-tts 的日语声库
ja-JP-NanamiNeural/ja-JP-KeitaNeural让 shadowing 成为可能。