Формат .tbook, не Micsig Tbook mini: двуязычную книгу из EPUB теперь собирают без кода
Автор формата .tbook за четыре месяца превратил книгу со встроенным переводом в набор читалок, словарей и конвертеров, а 29 сентября выпустил вторую версию, потому что в первой лишь 62,6% нажатий давали чистую подсветку.

Двуязычную книгу теперь можно собрать без программирования. Веб-конвертер принимает обычный EPUB или FB2, а словари для пяти языков, включая русский, работают без интернета.
Уточню сразу: несмотря на созвучие с Micsig Tbook mini, речь идёт о формате электронных книг .tbook и читалке TReader, о Micsig в источнике нет ни слова. Идея формата такая: вы нажимаете на слово в оригинале и видите перевод предложения с подсветкой нужного места. Работает это офлайн (без подключения к интернету), потому что переводы уже лежат внутри файла.
Автор проекта пишет, что вокруг этой идеи выросли Android-приложение в Google Play, читалка для компьютера, офлайн-словари, веб-конвертер, общая библиотека и программа-конвертер с окнами. Обе читалки открывают книги первой и второй версии, поэтому старую библиотеку переносить не нужно.
Что понадобится для старта?
- Телефон на Android или компьютер с Windows, macOS или Linux.
- Книга в EPUB или FB2, двух распространённых форматах электронных книг.
- Для чтения хватит приложения. Для сборки своей книги понадобится веб-конвертер, а если хотите собирать на своём компьютере, то запас места под модель объёмом около 1,8 ГБ.
Как получить свою двуязычную книгу по шагам?
- Установите TReader. На Android приложение дошло до версии 1.14 и доступно в Google Play. Версия для компьютера весит около 6 МБ. Учтите, что сборка для macOS пока не нотаризована (не заверена Apple), поэтому первый запуск там сложнее.
- Скачайте словарь нужной пары языков прямо из приложения, с внутреннего сервера переводов. Всю коллекцию тянуть не придётся.
- Поищите готовую книгу в общей библиотеке. Каталог ищется по книгам и языкам, а также через Telegram-бота.
- Если книги нет, откройте веб-конвертер. Загрузите EPUB или FB2, выберите язык и модель, следите за задачей и получите готовый файл .tbook.
- Хотите собирать у себя без браузера? Скачайте программу-конвертер на Wails. В ней есть мастер настройки ключей, оценка книги до конвертации, очередь и прогресс в реальном времени. Автор честно предупреждает, что за пределами Linux программа пока мало тестировалась.
- До запуска перевода проверьте глоссарий имён и терминов. Для этого в открытом конвертере есть режим:
--only-glossary
- Включите удобный режим чтения. Для электронных читалок с экраном e-ink, похожим на бумагу, есть режим без анимаций. Есть также транскрипция английских слов с выбором американского или британского произношения и озвучка слова или предложения синтезом речи.
Отдельно о словарях. Нажатие отвечает на вопрос «что слово значит здесь», а словарь .tdict показывает часть речи, род, произношение, другие значения и формы. Данные взяты из Wiktionary, открытого вики-словаря. Собраны все 20 направленных пар между английским, русским, немецким, испанским и итальянским.
Раньше героиня по имени Irene за несколько глав успевала стать «Айрин», «Ирин» и «Ирен», потому что переводчик обрабатывал небольшие куски текста и забывал прежний выбор. Теперь конвертер заранее собирает глоссарий и передаёт его с каждым запросом. Для персонажей добавили теги рода, и на тексте, который модель раньше не видела, правильное согласование выросло с 45,2 до 97,6%.
Второй случай касается идиом. Английское «gave up» алайнер (модуль, который связывает слова оригинала с переводом) теперь привязывает к слову «бросил» целиком. На проверенном романе доля работающих нажатий выросла с 79 до 96%.
Почему первой версии формата оказалось мало?
В сентябре автор сравнил девять вариантов формата на одном корпусе текстов. Чистую подсветку в первой версии давали только 62,6% нажатий. Сам автор оговаривается, что это результат конкретного теста, но причины нашлись в устройстве формата.
Показательно, что варианты сравнивали по тому, что читатель увидит при нажатии, а не по числу заполненных связей. Слово может подсвечиваться и при этом вести не туда.
Выравнивание стало гибридным. Локальная модель LaBSE, которая сопоставляет предложения на обычном процессоре, разбирает основную массу текста. Большая языковая модель дорабатывает примерно 4% сложных случаев. Такой режим работает в от 5 до 8 раз быстрее, чем выравнивание одной большой моделью, и при этом лучше покрывает слова.
- Не смешивайте языки в глоссарии. Его собирают отдельно для каждого языка перевода: русские имена в запросе для немецкого модель может протащить в немецкий текст.
- Не пропускайте проверку глоссария. Ошибку в имени героини проще исправить до того, как она разойдётся по сотням предложений.
- Не ждите одинакового качества от всех моделей. Облачные и локальные варианты, по словам автора, дают разный результат.
- Не верьте одной цифре покрытия: формальная подсветка ещё не гарантирует верный смысл.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Автору Дзена, который пишет об изучении языков или книгах: соберите двуязычную главу любимого романа и покажите подписчикам, как работает перевод по нажатию. Наглядный пример заходит лучше пересказа.
Маркетологу: обратите внимание, как автор проекта ведёт работу. Около двух десятков отчётов об экспериментах лежат открыто, а проигравшие идеи никто не прятал. Такой подход к тестам стоит перенести на свои рекламные гипотезы.
Предпринимателю из РФ и СНГ: о доступности приложения в отдельных странах автор не пишет, проверьте установку сами. Из доступных в России ИИ-сервисов YandexGPT и GigaChat среди провайдеров перевода не упомянуты. Есть локальные варианты через Ollama и llama.cpp, программы для запуска моделей на своём компьютере.
На мой взгляд, главный урок здесь не в моделях, а в проверке глазами читателя. Автор прямо пишет: больше шагов в цепочке обработки не гарантируют лучший результат. Если будете собирать книгу, начните с одной главы и вручную проверьте имена и идиомы. Честная оговорка: десктопная версия под macOS запускается с трудом, а версий для iPhone пока нет, и автор ищет разработчиков для них. Я бы выбрал этот формат для чтения, а не для профессионального перевода.
Тестируем ИИ-инструменты для авторов
Разбираем нейросети, которые экономят время в работе с текстом и контентом на Дзене.
Перейти на dzen.guru
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Детектор ИИ в вузах учит не предмету: студенты правят до косноязычия ради «100% человека»
Автор колонки о вузах показал, что детектор ИИ текста, ставший официальным фильтром для курсовых и дипломов, учит студентов не предмету, а косноязычной правке…

$440 млн за 45 минут: почему человечество запрограммировано на самоуничтожение
Статья о Молохе разбирает крах Knight Capital, потерявшей 440 миллионов долларов за 45 минут из-за спешки к релизу, и даёт авторам приём, который стоит…

DevOps-инженер за год отдал рутину нейросети: работает почти целиком через Claude
Инженер старой закалки за год перешёл от провального теста Cursor к работе почти целиком через Claude Desktop после прихода агентной разработки, и его опыт…
Комментарии