修复翻译可能会有英文的问题

src/modules/lecture/infrastructure/llm/beatLlm.ts

@@ -1,6 +1,7 @@
 import { LlmError } from "../../../llm/types";
 import type { BeatType, SummaryJson } from "../../domain/types";
 import type { StoredBeat } from "../storage/lectureStore";
+import { FORCE_ZH_EXPLANATION } from "./promptRules";
 import { parseJsonLoose, requestStructuredOutput } from "./structuredOutput";
 
 const VALID_TYPES = new Set<BeatType>([
@@ -17,7 +18,9 @@ const BEATS_SYSTEM = `你是 ChatPapers 语音伴读的备课助手。根据论
 要求：
 - beats 数组含 6–10 项，按教学逻辑：问题引入 → 核心方法 → 关键实验/证据 → 结论与局限
 - script 为中文口语，每段 80–180 字，适合朗读；不要念公式符号，用白话解释
-- type 只能是 intro / method / experiment / conclusion / extension`;
+- type 只能是 intro / method / experiment / conclusion / extension
+
+${FORCE_ZH_EXPLANATION}`;
 
 interface BeatJson {
   title?: string;

src/modules/lecture/infrastructure/llm/lectureLlm.ts

@@ -2,12 +2,15 @@ import { getRuntimeConfig } from "../../../llm/client";
 import { parseJsonLoose, parseLabeledFields } from "../../../llm/jsonParse";
 import { LlmError } from "../../../llm/types";
 import type { SummaryJson } from "../../domain/types";
+import { FORCE_ZH_EXPLANATION } from "./promptRules";
 import { requestStructuredOutput } from "./structuredOutput";
 
 const SUMMARY_SYSTEM = `你是 ChatPapers 语音伴读的备课助手。根据论文正文生成结构化摘要。
 必须只输出一个 JSON 对象，不要 markdown 代码块，不要其他说明。
 格式：{"problem":"...","method":"...","result":"...","limitation":"..."}
-每项 1-3 句中文，准确、简洁，基于正文，不要编造。`;
+每项 1-3 句中文，准确、简洁，基于正文，不要编造。
+
+${FORCE_ZH_EXPLANATION}`;
 
 const SUMMARY_LABELS = [
   { field: "problem", labels: ["问题", "研究问题", "problem"] },

src/modules/lecture/infrastructure/llm/paragraphLlm.ts

@@ -4,6 +4,7 @@ import type { SummaryJson } from "../../domain/types";
 import type { TextChunk } from "../pdf/chunker";
 import { splitSentences } from "../pdf/sentenceSplit";
 import type { StoredParagraph, StoredSentence } from "../storage/lectureStore";
+import { FORCE_ZH_EXPLANATION, FORCE_ZH_USER_REMINDER } from "./promptRules";
 import { requestStructuredOutput } from "./structuredOutput";
 
 const PARA_SYSTEM = `你是 ChatPapers 论文伴读助手。用户会按论文物理顺序逐段听课。
@@ -15,7 +16,9 @@ const PARA_SYSTEM = `你是 ChatPapers 论文伴读助手。用户会按论文
 - contextLink：1–2 句，说明本段与上一段及全文摘要的衔接（代词指代、逻辑转折等）。
 - roleInPaper：本段在论文结构中的作用（如「方法开篇」「实验设置」）。
 - sentences：将本段拆成 2–8 个朗读单元（按句号/问号/叹号分句），每项含 original（原文句）与 translation（该句的中文讲解，30–80 字）。
-- 术语与专有名词翻译前后一致；指代前文概念时用相同译法。`;
+- 术语与专有名词翻译前后一致；指代前文概念时用相同译法。
+
+${FORCE_ZH_EXPLANATION}`;
 
 export interface ParagraphLlmResult {
   translation: string;
@@ -100,6 +103,8 @@ ${options.priorContext || "（这是论文开头第一段）"}
 【当前段落 ${options.chunk.id}】
 ${options.chunk.text}
 
+${FORCE_ZH_USER_REMINDER}
+
 请输出 JSON。`;
 
   return requestStructuredOutput({

src/modules/lecture/infrastructure/llm/promptRules.ts

@@ -0,0 +1,9 @@
+/** 伴读/讲解 LLM 输出须为中文，即使原文是英文论文。 */
+export const FORCE_ZH_EXPLANATION = `语言（强制）：
+- 无论原文是英文、中文或中英混合，JSON 内所有讲解/摘要类字段必须全部使用简体中文，严禁输出整句英文。
+- 原文为英文时：translation、script 等须先准确译成中文再口语讲解，不得直接复述、改写或总结英文原文。
+- 专有名词、缩写、符号名可保留英文，但其余讲解正文必须是中文。`;
+
+/** 用户消息末尾的语言提醒（原文可能是英文段落/句子）。 */
+export const FORCE_ZH_USER_REMINDER =
+  "【语言】无论上文原文是否为英文，JSON 中所有讲解字段必须全部使用简体中文。";

src/modules/lecture/infrastructure/llm/sentenceLlm.ts

@@ -1,6 +1,7 @@
 import { parseJsonLoose } from "../../../llm/jsonParse";
 import { LlmError } from "../../../llm/types";
 import type { SummaryJson } from "../../domain/types";
+import { FORCE_ZH_EXPLANATION, FORCE_ZH_USER_REMINDER } from "./promptRules";
 import { requestStructuredOutput } from "./structuredOutput";
 
 const SENTENCE_SYSTEM = `你是 ChatPapers 论文伴读助手。用户选中论文中的一句原文，需要你解释并用于语音朗读。
@@ -11,7 +12,9 @@ const SENTENCE_SYSTEM = `你是 ChatPapers 论文伴读助手。用户选中论
 - translation：准确中文翻译，并用 30–80 字口语解释该句含义（不要念 LaTeX，公式转述为口语）。
 - syntaxNote：1–2 句，拆解句法结构或关键术语（英文句为主；中文句可简述逻辑）。
 - contextRole：1 句，说明该句在段落或全文论证中的作用。
-- 术语翻译与全文保持一致。`;
+- 术语翻译与全文保持一致。
+
+${FORCE_ZH_EXPLANATION}`;
 
 export interface SentenceLlmResult {
   translation: string;
@@ -67,6 +70,8 @@ ${options.surroundingContext?.trim() || "（无）"}
 【用户选中的句子】
 ${options.selectedText.trim()}
 
+${FORCE_ZH_USER_REMINDER}
+
 请输出 JSON。`;
 
   return requestStructuredOutput({