DialectOS

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公開情報

DialectOS は、AI エージェント、ドキュメントチーム、アプリ開発者、サポート組織向けの、スペイン語ローカライズおよび方言品質チェックシステムです。地域スペイン語変種に対応する MCP ツール、CLI ワークフロー、用語集の適用、ロケールファイルの検証、敵対的な品質ゲートを提供します。

AI による発見： llms.txt では、AI アシスタントや検索クローラー向けに、プロジェクトの概要を簡潔に紹介しています。

最適な検索キーワード： スペイン語方言翻訳 MCP サーバー、スペイン語ローカライズ品質チェック、Model Context Protocol 翻訳ツール、i18n 検証 CLI、地域スペイン語翻訳、用語集の適用、AI ローカライズ監査、スペイン語ローンチ認定。

エージェントスキル

DialectOS には、公開エージェントスキル skills/dialectos/SKILL.md が含まれています。地域スペイン語への翻訳、Markdown の保持、ロケールファイルの検証、用語集の適用、レジスターのチェック、ローンチ準備の品質チェックに適した MCP または CLI ワークフローをエージェントに選択させるには、対応するエージェントホストで $dialectos を使用してください。

スペイン語ローンチ認定

DialectOS では、有料のスペイン語ローカライズローンチ監査を提供しています。対象の方言にわたって、スペイン語のドキュメント、アプリ内の文字列、サポート用定型文、またはロケールファイルを評価し、MQM に準拠したローンチ準備レポートを作成します。

• ベータパイロット：$500
• 対象範囲：原文 10,000 語まで、対象方言 5 種まで
• 成果物：認定レポート、問題一覧、重大度表、推奨修正、ローンチ判断
• レポートのサンプル：audits/sample-customer-report.md
• サービスの詳細：docs/spanish-launch-certification.md

✨ DialectOS の特徴

特徴	Google Translate	DeepL API	DialectOS
スペイン語の方言への対応	❌ 一般的な「スペイン語」	⚠️ 限られたバリエーション	✅ 25 の地域別バリエーション
MCP のネイティブ統合	❌	❌	✅ 17 個の MCP ツール
Markdown の構造保持	❌	❌	✅ 表、コードブロック、リンクを保持
i18n ロケールファイルのサポート	❌	❌	✅ JSON ロケールの差分とマージ
性別に中立な言葉遣い	❌	❌	✅ elles / latine / -x
丁寧さの確認（tú と usted）	❌	❌	✅ 方言をまたいだ一貫性
敵対的品質ゲート	❌	❌	✅ 意味のずれと構造の検証
LLM を優先した方言適応	❌ 汎用 MT	⚠️ 限られた方言制御	✅ OpenAI／Anthropic／LM Studio の任意のローカル LLM ＋方言コントラクト
翻訳の検証（任意のプロバイダー）	❌	❌	✅ dialectos validate — 単独で正確性を確認
GitHub CI との統合	❌	❌	✅ PR 検証用のコンポジットアクション
修正内容からの用語集の自動生成	❌	❌	✅ ユーザーのフィードバックから学習
公開ベンチマークスイート	❌	❌	✅ 25 の方言にわたる 205 件の敵対的サンプル

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🎯 開発の背景

「スペインのスペイン語訳を使ってメキシコで製品を公開したところ、ユーザーにわざと失礼な対応をしていると思われました。」

スペイン語は単一の言語ではありません。語彙、丁寧さのレベル、スラング、文法上の好みが異なる25 の地域別バリエーションがあります。既存の翻訳ツールはスペイン語を一枚岩として扱います。

DialectOS は次の方法でこの問題を解決します。

• 地域ごとの違い（es-MX と es-ES、es-AR、es-CO など）を理解します
• 翻訳中も技術文書の構造を保持します
• 用語の一貫性を保つための用語集適用機能を提供します
• 意味上のコンテキスト、方言の文法プロファイル、品質コントラクト、ユーザーに届く前にずれを検出する品質ゲートを追加します
• MCP サーバーとして動作するため、AI アシスタントがネイティブに翻訳できます

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🚀 クイックスタート

インストールに関する注意： DialectOS v0.3.0 は npm レジストリではなく、GitHub Release の tarball を通じて配布されています。エージェントおよびコマンドラインへのインストールにはリリース版の MCP／CLI tarball を使用してください。リポジトリのクローンが必要なのは、ローカル開発またはブラウザデモを行う場合のみです。

MCP のセットアップ

リリース版の MCP サーバーを Claude Desktop、Cursor、または任意の MCP クライアントに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "dialectos": {
      "command": "pnpm",
      "args": [
        "dlx",
        "https://github.com/KyaniteLabs/DialectOS/releases/download/v0.3.0/dialectos-mcp-0.3.0.tgz"
      ],
      "env": {
        "LLM_API_URL": "https://your-llm-gateway/v1/chat/completions",
        "LLM_MODEL": "your-dialect-capable-model",
        "LLM_API_KEY": "your-key-if-required",
        "LLM_API_FORMAT": "openai",
        "ALLOWED_LOCALE_DIRS": "/path/to/locales"
      }
    }
  }
}

ソースをチェックアウトしてローカル開発を行う場合は、pnpm build を実行し、MCP クライアントの接続先として packages/mcp/dist/index.js を指定します。

フルアプリのブラウザデモ

ブラウザデモにはソースのチェックアウトが必要です。

ブラウザデモは、偽物の静的なルール置換ツールではなくなりました。ローカルの DialectOS バックエンドを呼び出し、そのバックエンドが設定済みのプロバイダースタックを呼び出します。

LLM_API_URL="http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions" \
LLM_API_FORMAT="openai" \
LLM_MODEL="your-local-model-name" \
LLM_ALLOW_LOCAL=1 \
pnpm demo

http://127.0.0.1:8080 を開きます。

初心者向けのコンテナー手順については、 docs/full-app-demo.md を参照してください。

推奨認定モデル

v0.3.0 では、Z.ai の国際 Anthropic 互換エンドポイント経由で利用する glm-4.5-air を、推奨のデフォルトクラウドモデルとしています。基本、拡張敵対的テスト、長文書の認定に合格しています。より高い信頼性を備えたプレミアムオプションをお求めの場合は glm-5.1 を、ローカル／オフラインで認定する場合は LM Studio 経由で qwen3.5-9b を使用してください。

export LLM_API_URL="https://api.z.ai/api/anthropic/v1/messages"
export LLM_MODEL="glm-4.5-air"
export LLM_API_FORMAT="anthropic"
export LLM_API_KEY="..."

LM Studio のローカルモデルテスト

LM Studio のローカルサーバーを起動してから、ダウンロード済みの任意のローカルモデルを DialectOS に指定します。LLM_API_FORMAT=lmstudio は LM Studio のネイティブ REST API を使用し、必要に応じてモデルをジャストインタイムで読み込みます。

LM_STUDIO_URL="http://127.0.0.1:1234" \
LLM_MODEL="publisher/model-key-or-api-identifier" \
LLM_API_FORMAT="lmstudio" \
pnpm dialect:eval -- --live --provider=llm --out=/tmp/dialectos-lmstudio-eval

プロバイダーの段階的な認定

ローカルモデルまたはクラウドプロバイダーの長時間実行には dialect:certify を使用します。サンプルごとのタイムアウト保護を備え、サンプルごとに events.jsonl、progress.json、更新内容が段階的に反映される results.json を書き込みます。

LM_STUDIO_URL="http://127.0.0.1:1234" \
LLM_MODEL="qwen3.5-9b" \
LLM_API_FORMAT="lmstudio" \
pnpm dialect:certify -- --live --provider=llm --sample-timeout-ms=300000 --out=/tmp/dialectos-certify

敵対的な方言の認定

言い換え、方言の衝突、タブー表現のコピー、プレースホルダー、文体、再現性の罠を実行するには dialect:certify:adversarial を使用します。これは dialect:certify をラップし、failure-matrix.md と再現性の集計結果を書き込みます。

pnpm dialect:certify:adversarial -- --live --provider=llm --repeat=2 --sample-timeout-ms=300000 --out=/tmp/dialectos-adversarial

長文書の認定

dialect:certify:documents を使用すると、文単位のフィクスチャだけでなく、README／API ドキュメント／ロケール JSON のフローを認定できます。Markdown の構造、プレースホルダー、URL、コードフェンス、API テーブル、ロケール JSON の出力をチェックします。

pnpm dialect:certify:documents -- --live --provider=llm --dialects=es-MX,es-PA,es-PR --out=/tmp/dialectos-doc-cert

顧客向け認定レポート

dialect:report を使用すると、認定の成果物から、有償ローンチ監査向けの顧客向け Markdown 納品物を作成できます。

pnpm dialect:report -- --input=audits/release-candidate-2026-04-22/model-matrix.json --out=customer-report.md --customer="Acme SaaS" --product="Spanish launch"

CLI のインストール

# Install the v0.3.0 CLI tarball from the GitHub Release
pnpm add -g https://github.com/KyaniteLabs/DialectOS/releases/download/v0.3.0/dialectos-cli-0.3.0.tgz

# Or use a local source checkout
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build

# Translate to Mexican Spanish
dialectos translate "Hello world" --dialect es-MX

# Translate a README preserving structure
dialectos translate-readme README.md --dialect es-AR --output README.ar.md

# Validate an existing translation
dialectos validate --source "Click the button" --translated "Haz clic en el botón" --dialect es-MX

# Validate translation files
dialectos validate --source-file en.json --translated-file es-MX.json --dialect es-MX --format json

# View translation corpus statistics
dialectos corpus stats

# Run dialect quality benchmark
dialectos benchmark run --dialects es-MX,es-AR,es-ES

# Generate glossary suggestions from corrections
dialectos glossary suggest --min-occurrences 3

# Compare two glossary versions
dialectos glossary diff glossary-v1.json glossary-v2.json

# Detect missing i18n keys
dialectos i18n detect-missing ./locales/en.json ./locales/es.json

# List all supported dialects
dialectos dialects list

ソースから

git clone https://github.com/KyaniteLabs/DialectOS.git
cd DialectOS
pnpm install
pnpm build
pnpm test        # 662+ tests passing

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🛠️ MCP ツール

Markdown 翻訳（4 ツール）

ツール	説明
translate_markdown	テーブル、コードブロック、リンクを保持しながら翻訳します
extract_translatable	Markdown から翻訳可能なテキストのみを抽出します
translate_api_docs	テーブルの各セルを翻訳して API ドキュメントを翻訳します
create_bilingual_doc	原文と訳文を並べたバイリンガル文書を作成します

i18n 運用（6 ツール）

ツール	説明
detect_missing_keys	ロケールファイルを比較して不足しているキーを検出します
translate_missing_keys	不足しているキーを自動翻訳します
batch_translate_locales	複数の方言に一括翻訳します
manage_dialect_variants	方言別のバリアントを作成します
check_formality	tú と usted の一貫性をチェックします
apply_gender_neutral	ジェンダー中立な表現を適用します

翻訳（7 ツール）

ツール	説明
translate_text	意味的なコンテキスト、文法プロファイル、品質要件を使用して翻訳します
detect_dialect	サンプルテキストから方言を検出します
translate_code_comment	コードを保持したままコメントを翻訳します
translate_readme	README 全体の翻訳パイプラインです
search_glossary	出典が明記された300以上の用語を収録する用語集を検索します
list_dialects	サポートされている25の方言をすべて一覧表示します
research_regional_term	実行時データを変更せずに、出典に基づく地域語彙の候補を調査します

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📦 パッケージ

パッケージ	バージョン	説明	テスト
@dialectos/mcp	0.3.0	17個の MCP ツール（stdio サーバー）	93
@dialectos/cli	0.3.0	CLI：翻訳、検証、コーパス、ベンチマーク、用語集	569
@dialectos/providers	0.3.0	LLM、DeepL、LibreTranslate、MyMemory（サーキットブレーカー＋コーパス付き）	152
@dialectos/security	0.3.0	レート制限、SSRF 保護、サニタイズ	68
@dialectos/types	0.3.0	共有 TypeScript 型＋用語集、プロファイル、認定、品質データ	54
@dialectos/locale-utils	0.3.0	ロケールファイルの差分／マージユーティリティ	55
@dialectos/markdown-parser	0.3.0	構造を保持する Markdown パーサー	74

7つのパッケージにまたがる662件以上のテストに加え、ドキュメント契約、デモサーバー契約、静的ハードニングチェックを実施

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🛡️ セキュリティと品質

DialectOS は、敵対的な状況を想定したセキュリティ強化を実施しています。

• 18件の CVE を解決（依存関係のオーバーライドによる）
• SSRF 保護をすべてのプロバイダーエンドポイントに適用
• 半開プローブロックを備えたサーキットブレーカー
• スキーマバージョニングを備えたアトミックなチェックポイント書き込み
• 翻訳出力に対するHTML インジェクション検出
• 意味のドリフトのスコアリング —「妥当に見えるが意味が変わっている」状態を検出します
• プロバイダーの機能ネゴシエーション — API 呼び出しの前に言語サポートを検証します
• 決定論的なレジリエンステストのためのカオスハーネス

詳細は SECURITY.md を参照してください。

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🎨 対応する方言

コード	地域	違いの例
es-ES	スペイン	「Coche」（車）、「Ordenador」（コンピューター）
es-MX	メキシコ	「Carro」、「Computadora」
es-AR	アルゼンチン	「Auto」、「Computadora」、「Che」
es-CO	コロンビア	「Carro」、「Computador」、「Chévere」
es-CL	チリ	「Auto」、「Computadora」、「Caleta」
es-PE	ペルー	「Carro」、「Computadora」、「Pe」
es-VE	ベネズエラ	「Carro」、「Computadora」、「Chamo」
es-UY	ウルグアイ	「Auto」、「Computadora」、「Bo」
es-GQ	赤道ギニア	「Carro」、「Camisola」、「Bacalao」
es-US	アメリカ合衆国	「Carro」、「Computadora」、「Pocha」
es-PH	フィリピン（チャバカノ語）	「Carro」、「Jendeh」、「Kame」
es-BZ	ベリーズ	「Carro」、「Breki」、「Kriol」
es-AD	アンドラ	「Carro」、「Madriu」、「Caldea」

...さらに12種類あります。全リストは dialectos dialects list で確認できます。

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🏗️ アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        MCP Client                            │
│              (Claude Desktop / Cursor / etc.)                │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │ stdio
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                   @dialectos/mcp                               │
│              17 tools • JSON-RPC over stdio                  │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                   @dialectos/cli                               │
│   translate • validate • corpus • benchmark • glossary     │
│   ├─ Policy profiles (strict/balanced/permissive)           │
│   ├─ Quality gates (token/glossary/structure/semantic)      │
│   ├─ Translation corpus + auto-glossary                     │
│   └─ Checkpoint resumption + telemetry                      │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                @dialectos/providers                            │
│   ┌─────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐    │
│   │   LLM   │  │     DeepL       │  │ Libre/MyMemory │   │
│   │ Primary │  │ Paid fallback   │  │ Generic fallback│    │
│   └─────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘    │
│        │                │                    │              │
│        └────────────────┴────────────────────┘              │
│              Circuit Breaker + Rate Limiter                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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📊 品質ゲート

すべての翻訳は、次の4つの品質基準でチェックされます。

Quality Score = tokenIntegrity×25% + glossaryFidelity×30% + structureIntegrity×20% + semanticSimilarity×25%

ゲート	チェック内容	失敗例
トークンの整合性	保護対象の用語が保持されていること	「Kyanite Labs」→「Cianita Labs」
用語集への準拠	指定された用語が使用されていること	用語集で「API」と指定されているのに「Interfaz」に変換
構造の整合性	Markdown の構造が保持されていること	コードフェンスの欠落、表の破損
意味の類似性	意味が逸脱していないこと	「API is down」→「Hello world」

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❓ よくある質問

DialectOS とは何ですか？
DialectOS は、スペイン語の地域方言に対応したオープンソースの翻訳エンジンです。MCP サーバー（Claude などの AI アシスタント向け）および開発者向けの CLI ツールとして動作します。

DialectOS は Google Translate とどう違いますか？
Google Translate はスペイン語を1つの言語として扱います。DialectOS は25の地域的な方言を理解し、Markdown の構造を保持し、用語集に準拠し、ユーザーに届く前にエラーを検出する品質ゲートを適用します。

スペイン語の方言とは何ですか？
スペイン語は国によって大きく異なります。メキシコのスペイン語では車を「carro」と呼びますが、スペインでは「coche」、アルゼンチンでは「auto」と呼びます。DialectOS はこうした違いを自動的に処理します。

DialectOS は ChatGPT や Claude で使えますか？
はい。DialectOS は MCP サーバーなので、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、その他の MCP クライアントは、17種類の翻訳ツールをネイティブに利用できます。

DialectOS は無料ですか？
はい。DialectOS v0.3.0 は Apache-2.0 のもとで公開されています。詳細は LICENSE をご覧ください。

MCP とは何ですか？
Model Context Protocol は、AI アシスタントが外部ツールを利用できるようにするオープン標準です。DialectOS は MCP を通じて17種類の翻訳ツールを提供し、AI エージェントがネイティブに翻訳できるようにします。

DialectOS を商用プロジェクトに使用できますか？
はい。Apache-2.0 では、ライセンス条項に従うことを条件に、商用利用、変更、再配布が認められています。詳細は LICENSE をご覧ください。

翻訳の精度はどのくらいですか？
DialectOS は4つの品質ゲート（トークンの整合性、用語集への準拠、構造の整合性、意味の類似性）と敵対的テストを適用します。自動テストにより、各方言での正確性を検証します。

🏷️ バッジ

翻訳に DialectOS を使用している場合は、このバッジをプロジェクトに追加してください。

[![Translated with DialectOS](https://img.shields.io/badge/translated%20with-DialectOS-d89b2b)](https://github.com/KyaniteLabs/DialectOS)

⚡ GitHub Action

プルリクエストごとに CI でスペイン語の翻訳を検証します。

- uses: KyaniteLabs/[email protected]
  with:
    dialect: es-MX
    source-dir: locales/en
    target-patterns: 'locales/es-MX/*.json'
    fail-on-blocking: true

複数方言のマトリックス：

strategy:
  matrix:
    dialect: [es-ES, es-MX, es-AR, es-CO]
steps:
  - uses: KyaniteLabs/[email protected]
    with:
      dialect: ${{ matrix.dialect }}
      fail-on-blocking: true

設定オプションの詳細は docs/github-action.md をご覧ください。

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🤝 貢献

貢献を歓迎します！以下については CONTRIBUTING.md をご覧ください。

• 開発環境のセットアップ
• テストスイートの実行
• プルリクエストの提出
• コードスタイルのガイドライン

初心者に最適な Good first issues には good first issue タグが付いています。

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📋 ロードマップ

今後の機能については、ROADMAP.md をご覧ください。次の機能が予定されています。

• ポルトガル語の方言サポート（pt-BR、pt-PT）
• リアルタイム共同翻訳
• カスタムプロバイダープラグイン
• LLM_API_URL／LM_STUDIO_URL + LLM_MODEL + LLM_API_FORMAT による、OpenAI 互換、Anthropic 互換、および LM Studio のローカルゲートウェイ
• VS Code 拡張機能

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📄 ライセンス

Apache-2.0 — 詳細は LICENSE をご覧ください。

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KyaniteLabs のプロジェクト

KyaniteLabs のその他のプロジェクトです。関連プロジェクト：

• kinocut — AI エージェント向けのガードレール付き動画編集 MCP サーバー（旧 mcp-video）
• Epoch — AI エージェント向けの時間見積もり MCP サーバー（PERT）
• checkyourself — AI が作成したコードの、本番運用への準備状況をローカル優先で確認

→ 詳細は kyanitelabs.tech をご覧ください。

DialectOS とは？

DialectOS は、MCP ツールおよび CLI として動作するオープンソースのスペイン語方言翻訳サーバーです。Markdown の構造を保持し、用語集の用語を適用し、意味のずれを検出する敵対的な品質ゲートを適用しながら、スペイン語の地域変種 25 種に翻訳します。

製品	DialectOS
カテゴリ	スペイン語方言の翻訳とローカライズ QA を行う MCP サーバーおよび CLI
対象	地域別スペイン語へのローカライズに取り組む AI エージェント、ドキュメントチーム、アプリ開発者、サポートチーム
対象外	多言語に対応する汎用機械翻訳 API
ソース	GitHub · Forgejo（非公開、メンテナーのみ）
キーワード	スペイン語方言翻訳 MCP サーバー、スペイン語ローカライズ QA、地域別スペイン語翻訳、用語集の適用、i18n 検証 CLI

対象ユーザー

• 主な対象：地域別スペイン語へのローカライズに取り組む AI エージェント、ドキュメントチーム、アプリ開発者、サポートチーム
• Markdown とロケールファイルの構造を保持し、用語集を適用しながら、特定のスペイン語方言向けにコンテンツを翻訳または検証する必要がある場合にご利用ください
• 多言語対応の汎用機械翻訳 API が必要な場合は、適していません

FAQ

DialectOS とは？

DialectOS は、MCP ツールおよび CLI として動作するオープンソースのスペイン語方言翻訳サーバーです。Markdown の構造を保持し、用語集の用語を適用し、意味のずれを検出する敵対的な品質ゲートを適用しながら、スペイン語の地域変種 25 種に翻訳します。

DialectOS は誰におすすめですか？

地域別スペイン語へのローカライズに取り組む AI エージェント、ドキュメントチーム、アプリ開発者、サポートチームです。

DialectOS はどのような点が異なりますか？

汎用機械翻訳とは異なり、DialectOS はスペイン語を 25 種の地域変種として扱い、トークン、用語集、構造、意味のチェックに基づいて出力を判定します。

DialectOS は本番環境向けのソフトウェアですか？

成熟度を判断する際は、README に記載されたステータスとリリースタグを正しい情報源として扱ってください。本番環境で使用する前に、ご自身の要件に照らして検証してください。

ステータス

• 2026 年時点で、デフォルトブランチでメンテナンスされています
• 依存関係を固定する場合は、リリースタグを優先してください
• 問題は GitHub で報告してください

エージェント向け情報

• コーディングエージェント：まずこの README を読み、次にリポジトリのドキュメントと、存在する場合は AGENTS.md を確認してください
• リポジトリに含まれている場合は、機械可読な概要（llms.txt）を優先してください
• MCP またはスキルのエントリーポイントは、該当する場合、リポジトリ内に記載されています

コントリビューション

GitHub での Issue と PR を歓迎します。公開ドキュメントにシークレットやマシン固有のパスを含めないでください。

ライセンス

このリポジトリの LICENSE（または、ライセンスがパッケージのみに適用される場合はパッケージのメタデータ）をご覧ください。