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图片翻译 Skill · 桌面工作流升级版

本地商品图
批量翻译软件

把图片翻译 Skill 的文件遍历、任务提交、进度查询、结果下载和目录归档固化到桌面软件中。整个商品图文件夹一次翻译并自动归档,减少重复对话和任务编排产生的大模型 Token 消耗。

开始使用前需开通图片翻译 Skill 权限并配置 VK1 积分 / 1 张图片
JPG / PNG / WebP文件夹批量处理自动下载归档
适用于AmazonShopeeTemuTikTok Shop独立站

桌面端下载

下载并安装妙言小智桌面端

支持 Windows 和 macOS;Mac 提供兼容 Intel x64 与 Apple M 系列芯片的 Universal 通用安装包。安装后配置账户 VK,即可使用图片翻译工作流。

使用提示图片翻译需要开通 Skill 权限并配置账户 VK1 积分 / 1 张图片

Windows 版

正在获取最新版本信息…

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加载中

macOS Universal 版

正在获取 Intel 与 Apple 芯片通用版本…

请稍候
加载中

首次使用配置

01

登录账户注册并登录妙言小智

02

开通权限开通图片翻译 Skill

03

获取 VK复制账户专属凭证

04

准备积分1 积分翻译 1 张图片

正在检查 VK 状态…

支持 JPG、JPEG、PNG、WebP · VK 请仅配置在自己的设备中,不要在公开页面或共享环境中暴露

从能力到完整工作流

图片翻译 Skill 的桌面工作流升级版

桌面端不是另一套独立的翻译服务。它使用相同的 Skill 权限、VK 身份凭证和批量翻译积分,并把重复的任务编排步骤固化成可视化软件流程。

工作流固化

妙言小智桌面端

文件夹扫描 · 批次管理 · 状态查询 · 自动下载 · 失败重试 · 目录归档

查看使用流程 →
用户价值

更少重复编排

减少重复指令、文件遍历、任务轮询和结果整理产生的大模型 Token 消耗

了解两套消耗 →
大模型 Token

桌面端减少重复编排消耗

固定流程由软件执行,不再需要 AI Agent 反复理解指令、遍历文件、查询状态和整理输出。

批量翻译积分

1 积分翻译 1 张图片

图片实际翻译仍会消耗账户中的批量翻译积分,桌面端与图片翻译 Skill 使用同一套批量翻译积分体系。

节省的是大模型工作流编排 Token,不会免除图片翻译所需的批量翻译积分。

不是多一个上传入口

围绕本地商品图流程设计

从选择文件夹开始,到译图落回本地结束,把重复上传、逐张下载、重命名和重新分类交给软件。

01

整个文件夹直接处理

选择单张、多张图片或整个商品图文件夹,软件自动识别 JPG、JPEG、PNG、WebP 图片。

02

结果自动下载到本地

无需守在网页前逐张保存。翻译完成后,结果会自动写入你指定的目标目录。

03

文件结构尽量保持一致

译图尽量沿用原文件名、图片格式和相对目录层级,方便上传、替换和团队交付。

04

批次任务持续可追踪

查看成功、失败、无文字和中断状态;失败图片可以重试,未完成任务可以继续处理。

核心差异

翻译完成后,还是你熟悉的那套目录

桌面端会为每次任务创建独立批次,并尽量沿用原图片名称、格式和相对目录。检查、上传、归档或交给团队时,不必再把散落的译图重新整理一遍。

  • 自动创建独立批次目录
  • 尽量保持原文件名和图片格式
  • 保留文件夹相对层级
翻译前 · 中文素材秋季新品/

SKU-021/

JPG主图.jpg

详情图/

PNG参数.png

SKU-022/

WEBP卖点.webp

翻译后 · 英文素材秋季新品_EN/

SKU-021/

JPG主图.jpg

详情图/

PNG参数.png

SKU-022/

WEBP卖点.webp

四步开始使用

开通权限、配置一次,后续整批自动完成

VK 是验证 Skill 权限并关联账户批量翻译积分的身份凭证,请勿在公开聊天、截图或代码仓库中暴露完整 VK。

01

开通图片翻译 Skill 权限

登录妙言小智账户,在 Skill 管理页面开通图片翻译权限。

02

获取并配置账户 VK

获取账户专属 VK,在桌面软件中配置一次,用于验证 Skill 权限并关联账户的批量翻译积分。

03

选择本地图片或文件夹

选择一张、多张图片或整个商品素材文件夹,并设置源语言和目标语言。

04

自动翻译、下载与归档

软件自动创建批次、提交任务、查询结果并保存译图。当前按 1 积分翻译 1 张图片计费。

适合真正的批量任务

任务出问题,也不必整批重来

每一次提交都有独立批次。成功、失败、无文字、中断等状态清晰可见,长时间任务也能随时回看。

成功 96处理中 29待重试 3

失败任务重试

只重新处理失败图片,不必让整批任务从头再来。

断点继续

软件关闭或任务中断后,可以识别未完成批次并继续处理。

翻译缓存

可跳过已经翻译过的图片,减少重复等待和重复消耗。

历史记录

回看批次时间、语言方向、处理结果、输出目录和错误日志。

按工作方式选择

网页版、图片翻译 Skill 和桌面端怎么选?

桌面端不是替代 Skill,而是把适合重复执行的 Skill 工作流固化到软件中。

工作方式网页版图片翻译 Skill桌面工作流版
交互方式

浏览器手动操作

通过 AI 对话调用

桌面可视化操作

本地文件夹

选择后上传

由 AI Agent 遍历

软件直接扫描

工作流编排

人工完成

大模型理解并执行

固定步骤内置在软件中

大模型 Token

不涉及 Agent 编排

随对话和编排产生

减少重复编排消耗

任务与归档

手动或打包下载

由 Agent 跟踪整理

批次、重试、自动归档

使用条件

按网页版规则使用

Skill 权限 + VK

Skill 权限 + VK

翻译计费

按网页版规则计费

1 积分 / 1 张图片

1 积分 / 1 张图片

不止图片翻译

把本地图片处理接入更多工作流

AI

智能抠图

去除商品图背景,输出透明底、白底或自定义底色图片。

URL

图片链接提交

除本地文件外,也支持使用一个或多个图片 URL 创建任务。

JSON

结果清单

输出批次结果清单,方便自动化脚本读取处理状态和文件位置。

AI+

连接 AI 工具

通过本机接口和 Skill,让 AI 提交图片、文件夹并查询批次结果。

常见问题

关于妙言小智桌面端

01妙言小智桌面端和图片翻译 Skill 是什么关系?

妙言小智桌面端是图片翻译 Skill 的桌面工作流升级版。两者使用相同的图片翻译能力、Skill 权限、VK 身份凭证和批量翻译积分;桌面端进一步固化了文件夹扫描、批次管理、任务查询、自动下载、失败重试和目录归档流程。

02为什么桌面端可以节省大模型 Token?

通过 AI Agent 直接使用 Skill 时,大模型需要理解指令、遍历文件、调用工具、查询任务状态并整理结果。桌面端将这些固定步骤内置到软件中,因此可以减少重复对话和工作流编排产生的 Token 消耗。

03桌面端翻译图片还会消耗积分吗?

会。大模型 Token 和妙言小智批量翻译积分是两套独立的消耗体系。桌面端可以减少大模型编排 Token,但图片实际翻译仍会消耗账户中的批量翻译积分,当前按 1 积分翻译 1 张图片计费。

04没有开通 Skill 权限可以使用桌面软件吗?

不可以。使用桌面端图片翻译前,需要先开通妙言小智图片翻译 Skill 权限,并在软件中配置账户专属 VK。

05VK 是什么?

VK 是调用妙言小智图片翻译能力的身份凭证,用于验证 Skill 权限并关联账户的批量翻译积分。请妥善保存,不要在公开聊天、截图、共享文档或代码仓库中泄露完整 VK。

06妙言小智桌面端主要能做什么?

它面向跨境电商本地素材工作流,支持本地图片与文件夹批量翻译、翻译结果自动下载、目录归档、批次管理、失败重试和历史记录。

07可以直接翻译整个文件夹吗?

可以。选择本地文件夹后,软件会自动识别其中支持的图片,并按照批次提交翻译任务。

08翻译后的图片保存在哪里?

你可以指定目标目录。软件会为任务创建独立批次目录,并尽量保持原文件名、图片格式和相对目录结构。

09支持哪些图片格式?

支持 JPG、JPEG、PNG、WebP 等常见商品图片格式。

10任务失败后需要整批重新处理吗?

不需要。你可以查看失败原因并重试失败任务,已经成功的图片无需重复处理。

11软件关闭后任务记录会丢失吗?

不会。任务记录保存在本地,重新打开后可以查看历史批次,并继续处理尚未完成的任务。

12桌面端和网页版图片翻译有什么区别?

网页版适合临时处理少量图片;桌面端更适合整个文件夹、大批量素材和需要自动下载、目录归档的长期工作流。

13是否支持 AI 智能抠图?

支持。除了图片翻译,也可以处理商品图背景,生成透明底、白底或自定义底色图片。

14支持 Windows 和 Mac 吗?

支持 Windows 10、Windows 11 和 macOS。macOS 提供 Universal 通用安装包,同时兼容 Intel Mac(x64)与 Apple 芯片 Mac(M 系列),无需区分芯片类型。

图片翻译 Skill 的桌面工作流升级版

配置一次 VK,把重复流程交给妙言小智

减少重复编排产生的大模型 Token 消耗,自动翻译、自动下载、自动归档。当前按 1 积分翻译 1 张图片计费。

正在检查 VK 状态…获取 Windows / macOS 版