你是否也曾在和 Claude 交互时，盯着它那句句“经由多阶段符号推理与上下文对齐机制生成的最优解”发愣？不是不懂技术，而是——它明明在说英语，却像在写论文摘要。claudish-to-english 就是为此而生：它不改模型、不换接口、不联网上传，只在你本地悄悄把 Claude 输出的“Claudish”（开发者戏称的晦涩表达体）实时翻译成清晰、简洁、有人味的英文口语，就像一位懂技术又爱讲人话的同事在旁边帮你重述一遍。
核心功能
- 所见即所译：在 Claude Code 界面中，每条助手回复右侧自动并排显示其 plain-English 重写版，原始消息完整保留，仅阅读体验升级
- 100% 本地处理：全程调用本机运行的 Ollama 模型（如 gemma4:26b-mlx），所有文本都在你的电脑上处理，隐私零泄露、响应无延迟
- 失败即退守：若 Ollama 未启动、模型未加载或网络超时，插件自动静默失效——你看到的永远是 Claude 原始输出，绝不丢字、不乱码、不卡死
- 双模式支持：除实时对话翻译外，还可选配 Markdown 文件监听模式——保存 .md 文件时自动将其内容“口语化重写”，适合整理会议纪要、技术文档草稿
- 零侵入设计：纯 Shell 实现，无需修改 Claude 客户端源码；所有逻辑通过标准 Hook 注入，卸载只需删掉配置文件
- 轻量可定制：重写提示词（prompt）开放可编辑，你可轻松调整风格——比如要求更简短、加入例子、或适配非技术读者
适合哪些人用
如果你常和 Claude 合作写代码、查资料、做技术调研，但总被它过于“端着”的表达劝退——比如你是：前端工程师想快速理解架构建议、学生党读 AI 论文辅助材料、非英语母语者需要精准抓重点、技术文档撰写者想把初稿转成易读版本，或是团队里那个总被拉来“翻译”AI 回复的靠谱同事……那么这个工具就是为你写的。它不替代思考，只负责拆掉语言那堵墙。
快速上手
三步即可启用（macOS/Linux 推荐，Windows 可通过 WSL 使用）：
① 安装依赖：运行 brew install ollama jq curl（Mac）或对应包管理器命令；
② 启动服务并拉取模型：执行 ollama serve 后，再运行 ollama pull gemma4:26b-mlx（约17GB，内存≥32GB推荐；也可选更小的 phi4 或 llama3.2:3b）；
③ 按项目 README 将插件脚本放入 Claude Code 的 hooks 目录，并启用对应 hook 配置。首次使用会自动预热模型，之后每次回复几乎实时呈现双栏对比视图。
项目信息
619
Stars
37
Forks
Shell
MIT
编程语言：Shell｜Star 数：619｜开源协议：MIT｜GitHub 项目地址
一句话推荐理由：它不追求炫技，却用最朴素的方式解决了 AI 时代最真实的痛点——让聪明的机器，真正学会好好说话。
