Azure-co-op-translator/translations/he/README.md

מתרגם Co-op

הפעל באופן אוטומטי ותחזק תרגומים לתוכן החינוכי שלך ב‑GitHub בכמה שפות בקלות ככל שהפרויקט שלך מתפתח.

התחל כאן: בחר את זרימת העבודה שלך | הגדרות | CLI | API של Python | שרת MCP

🌐 תמיכה ברב־שפות

נתמך על ידי Co-op Translator

ערבית | בנגלית | בולגרית | בורמזית (מיאנמר) | סינית (מפושטת) | סינית (מסורתית, הונג קונג) | סינית (מסורתית, מקאו) | סינית (מסורתית, טייוואן) | קרואטית | צ'כית | דנית | הולנדית | אסטונית | פינית | צרפתית | גרמנית | יוונית | עברית | הינדי | הונגרית | אינדונזית | איטלקית | יפנית | קאנאדה | חמרית | קוריאנית | ליטאית | מלאית | מליאלאם | מראטי | נפאלית | פידג'ין ניגרי | נורווגית | פרסית (פרסי) | פולנית | פורטוגזית (ברזיל) | פורטוגזית (פורטוגל) | פונג'אבי (ג'ורמוכי) | רומנית | רוסית | סרבית (קירילית) | סלובקית | סלובנית | ספרדית | סוואהילית | שוודית | טגלוג (פיליפינית) | טמילית | טלוגו | תאילנדית | טורקית | אוקראינית | אורדו | וייטנאמית

מעדיף לשכפל מקומית?

מאגר זה כולל יותר מ‑50 תרגומים לשפות שונות מה שמגדיל משמעותית את גודל ההורדה. כדי לשכפל בלי התרגומים, השתמש ב‑sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

זה נותן לך את כל מה שנדרש כדי להשלים את הקורס עם הורדה מהירה יותר.

מבט כללי

Co-op Translator עוזר לך למקומת את התוכן החינוכי שלך ב‑GitHub למספר שפות בקלות. כשאתה מעדכן קבצי Markdown, תמונות או יומנים, התרגומים נשארים מסונכרנים באופן אוטומטי, מה שמבטיח שהתוכן שלך יישאר מדויק ועדכני ללומדים ברחבי העולם.

השתמש בו מה‑CLI כדי לתרגם מאגר, מה‑API של Python לאוטומציה, או דרך שרת MCP לזרמי עבודה עם סוכנים ועורכים.

Example of how translated content is organized:

למה Co-op Translator?

תרגום קובץ אחד הוא קל. שמירה על מאגר תיעוד שלם מתורגם, מקושר ועדכני היא החלק הקשה.

בעיה	כיצד Co-op Translator עוזר
מסמכים ארוכים לא מטופלים בבקשה אחת	קבצי Markdown גדולים מפוצלים לחלקים, כך שקובץ README ארוך אינו תלוי בתשובה בודדת של המודל. אם חלק נכשל, Co-op Translator יכול לנסות שוב ולפצל מחדש רק את החלק שנכשל.
אין לסמן תרגומים לא שלמים כעדכניים	תרגום מקוצר לא צריך להיחתם כמעודכן. Co-op Translator בודק את שלמות התרגום לפני שמירה ויכול לזהות תרגומים קיימים הפגועים במבנה.
הקישורים צריכים להתאים למבנה המאגר המתורגם	תרגומים ידניים לעיתים משאירים קישורים יחסיים המפנים לעץ המקור. Co-op Translator כותב מחדש קישורי Markdown, יומנים, תמונות ו‑README כך שיתאימו למבנה translations/<lang>/....
התרגום צריך לפעול על כל המאגר	Co-op Translator מטפל בקבצי README, במסמכים, ביומנים ובטקסט בתמונות כחלק מזרימת עבודה אחת למאגר, במקום לתרגם קבצים אחד‑אחד.
תחזוקת תרגומים חשובה יותר מיצירתם פעם אחת	ערכי hash של המקור ומטא‑נתוני תרגום מאפשרים ל‑Co-op Translator למצוא קבצים מיושנים, לדלג על קבצים שלא השתנו, ולשמור על סנכרון התוכן המתורגם ככל שהמאגר המקורי מתפתח.

כיצד מנוהל מצב התרגום

Co-op Translator מנהל תוכן מתורגם כ־ארטיפקטים תוכנה בגרסה,
ולא כקבצים סטטיים.

הכלי עוקב אחר מצב ה‑Markdown, התמונות והיומנים המתורגמים באמצעות מטא‑נתונים בהיקף שפה.

עיצוב זה מאפשר ל‑Co-op Translator:

• לזהות בתבונה תרגומים מיושנים
• לטפל ב‑Markdown, תמונות ויומנים באופן עקבי
• להתרחב בבטחה על פני מאגרים גדולים, מהירים ורב‑שפתיים

על‑ידי מיצוג התרגומים כארטיפקטים מנוהלים, זרמי העבודה בתרגום מתחברים באופן טבעי לנוהלי ניהול תלויות וארטיפקטים מודרניים.

→ כיצד מנוהל מצב התרגום

מאמרים מעמיקים קשורים

• תיקון Markdown שבור בתרגום בינה מלאכותית: חיזוק צינור ייצור

התחלה

ניתן להשתמש ב‑Co-op Translator מה‑CLI, מה‑API של Python, או משרת MCP. התחל במדריך זרימת העבודה אם אתה בוחר בין תרגום מקומי, אוטומציה, CI ואינטגרציה עם סוכנים/עורכים.

• בחר את זרימת העבודה שלך
• הגדר אישורים
• תרגם מה‑CLI
• אוטומציה עם API של Python
• התחבר עם שרת MCP
• הרצה ב‑GitHub Actions

דוגמת CLI מינימלית לאחר ההגדרה:

python -m venv .venv
# ווינדוס
.venv\Scripts\activate
# macOS/לינוקס
source .venv/bin/activate

pip install co-op-translator
translate -l "ko" -md
co-op-review -l "ko"

בהרצות ראשוניות על מאגרים גדולים, השתמש ב־--dry-run לפני כתיבת הקבצים המתורגמים. ראה את מדריך ה‑CLI עבור דגלי סוג תוכן, לוגים, סקירה והעברת קישורים.

הרצה מהירה של מיכל עם Bash/Zsh:

docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko" -md

הרצה מהירה של מיכל עם PowerShell:

docker run --rm -it --env-file .env -v ${PWD}:/work ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko" -md

תכונות

• תרגום אוטומטי עבור Markdown, יומנים ותמונות
• שומר על סנכרון התרגומים עם שינויים במקור
• עובד באופן מקומי (CLI) או ב‑CI (GitHub Actions)
• מספק כלים לתרגום Markdown, יומנים, תמונות, סקירה ופרויקטים דרך MCP
• משתמש ב‑Azure OpenAI או OpenAI לתרגום מבוסס ספק
• מאפשר לשרת MCP לארח סוכנים שיתרגמו חתיכות Markdown ו‑notebook ללא האישורים של LLM של Co‑op Translator
• משתמש ב‑Azure AI Vision להוצאת טקסט מתמונות ולתרגומו
• בוחן את מבנה התרגום ורעננותו באמצעות בדיקות דטרמיניסטיות
• שומר על עיצוב ומבנה Markdown

תיעוד

• אתר התיעוד
• בחר את זרימת העבודה שלך
• הגדרות
• הגדרת Azure AI
• מדריך ה‑CLI
• API של Python
• שרת MCP
• GitHub Actions
• תבנית שפות ל‑README
• שפות נתמכות
• תרומות לפרויקט
• פתרון בעיות

מדריך ספציפי ל‑Microsoft

Note

עבור מנהלים של מאגרי “For Beginners” של Microsoft בלבד.

• עדכון רשימת “הקורסים האחרים” (למאגרי MS Beginners בלבד)

תמכו בנו ועזרו לקדם למידה עולמית

הצטרפו אלינו במהפכה בדרך שבה תוכן חינוכי משותף ברחבי העולם! תנו ל‑Co‑op Translator ⭐ ב‑GitHub ותמכו במשימה שלנו לשבור מחסומי שפה בלמידה ובטכנולוגיה. העניין והתרומות שלכם עושים השפעה משמעותית! תרומות קוד והצעות לפיצ'רים תמיד מתקבלות בברכה.

חקרו תכני חינוך של Microsoft בשפה שלכם

• LangChain4j-for-Beginners
• AZD for Beginners
• Edge AI for Beginners
• Model Context Protocol (MCP) For Beginners
• AI Agents for Beginners
• Generative AI for Beginners using .NET
• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners using Java
• ML for Beginners
• Data Science for Beginners
• AI for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• PhiCookBook

מצגות וידאו

👉 לחץ על התמונה שלמטה כדי לצפות ב־YouTube.

• Open at Microsoft: הקדמה קצרה של 18 דקות ומדריך מהיר לשימוש ב־Co-op Translator.

  

תרומה לפרויקט

הפרויקט הזה מקבל בברכה תרומות והצעות. מעוניינים לתרום ל־Azure Co-op Translator? אנא ראו את CONTRIBUTING.md להנחיות לגבי איך תוכלו לסייע להפוך את Co-op Translator לנגיש יותר.

תורמים

קוד התנהגות

הפרויקט הזה אימץ את Microsoft Open Source Code of Conduct. למידע נוסף ראו את ה-Code of Conduct FAQ או צרו קשר ב־opencode@microsoft.com עם שאלות או הערות נוספות.

בינה מלאכותית אחראית

מיקרוסופט מחויבת לסייע ללקוחותינו להשתמש במוצרי ה‑AI שלנו באחריות, לשתף את הלקחים שלנו ולבנות שותפויות מבוססות אמון באמצעות כלים כמו Transparency Notes ו‑Impact Assessments. משאבים רבים אלה זמינים ב־https://aka.ms/RAI. הגישה של Microsoft לבינה מלאכותית אחראית נשענת על עקרונות ה‑AI שלנו: הוגנות, אמינות ובטיחות, פרטיות ואבטחה, הכללה, שקיפות ואחריות.

מודלים גדולי‑היקף של שפה, תמונה ודיבור — כמו אלה שבהם משתמש הדוגמה הזו — עלולים להתנהג בצורה לא הוגנת, לא אמינה, או פוגענית, ולגרום לנזקים. אנא עיינו ב־Azure OpenAI service Transparency note כדי להתעדכן בסיכונים ובמגבלות.

הגישה המומלצת כדי להקטין סיכונים אלה היא לכלול מערכת בטיחות בארכיטקטורה שלכם שיכולה לזהות ולמנוע התנהגויות מזיקות. Azure AI Content Safety מספק שכבת הגנה עצמאית היכולה לזהות תוכן מזיק שמיוצר על ידי משתמשים או על ידי AI באפליקציות ובשירותים. Azure AI Content Safety כולל ממשקי API לטקסט ותמונה המאפשרים לזהות חומרים מזיקים. כמו כן קיימת לנו Content Safety Studio אינטראקטיבית המאפשרת לצפות, לחקור ולנסות דוגמאות קוד לזיהוי תוכן מזיק במודאליות שונות. מדריך ההתחלה המהירה הבא (quickstart documentation) ינחה אתכם כיצד לבצע בקשות לשירות.

היבט נוסף שיש לקחת בחשבון הוא ביצועי היישום הכוללים. באפליקציות רב‑מודאליות ורב‑מודליות, ביצועים משמעותם שהמערכת פועלת כפי שאתם והמשתמשים שלכם מצפים, כולל אי‑ייצור פלטים מזיקים. חשוב להעריך את ביצועי היישום הכולל שלכם באמצעות מטריקות איכות יצירה, סיכון ובטיחות.

ניתן להעריך את אפליקציית ה‑AI שלכם בסביבת הפיתוח בעזרת ה־prompt flow SDK. בהינתן אוסף נתונים לבחינה או מטרת יעד, יצירות ה‑generative AI שלכם נמדדות באופן כמותי בעזרת מעריכי ברירת מחדל או מעריכים מותאמים לבחירתכם. כדי להתחיל עם ה‑prompt flow sdk להערכת המערכת שלכם, תוכלו לעקוב אחרי הquickstart guide. לאחר הרצת הערכה, תוכלו ל視ואליזציה של התוצאות ב־Azure AI Studio.

סימני מסחר

יתכן שהפרויקט הזה מכיל סימני מסחר או לוגואים של פרויקטים, מוצרים או שירותים. שימוש מורשה בסימני המסחר או בלוגואים של Microsoft כפוף לMicrosoft's Trademark & Brand Guidelines. שימוש בסימני מסחר או לוגואים של Microsoft בגרסאות מעודכנות של פרויקט זה חייב שלא ליצור בלבול או להקנות רושם של חסות מצד Microsoft. כל שימוש בסימני מסחר או לוגואים של צדדים שלישיים כפוף למדיניות אותם צדדים.

קבלת עזרה

אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות בנוגע לבניית אפליקציות AI, הצטרפו ל:

אם יש לכם משוב על המוצר או שגיאות במהלך בנייה, בקרו ב: