Jupyter Notebook (.ipynb) 翻譯：程式碼可執行，Markdown 說明易讀嗎？
核心現狀診斷
“數據分析報告通常混合可執行程式碼、執行結果與 Markdown 說明文本，若整體翻譯，將可能導致程式碼失效或輸出結果被篡改。”
根本原因剖析
1
單元格類型智能分流
商譯 AI 依據 JSON 結構中的 `cell_type` 欄位分流：`markdown` 單元格交由翻譯引擎處理，而 `code` 單元格則嚴格鎖定。針對 `raw` 單元格，使用者可依需求選擇是否翻譯。
2
Markdown 內嵌公式保護
在 Markdown 單元格中，經常會包含 LaTeX 格式的數學公式（如 `$E=mc^2$`）。AI 引擎會識別 `$` 定界符，將其內容視為「不可變令牌」，僅翻譯公式周圍的說明性文字。
3
輸出（Output）數據清洗
預設情況下，建議使用者在上傳前清除 Output，但如包含文本型輸出（如錯誤日誌或列印結果），AI 也可依據設定僅翻譯其中的自然語言部分，並保留 Traceback 的結構。
最終解決方案總結
能夠完美滿足 Kaggle 競賽分享或教學課件的本地化需求，確保程式碼邏輯與說明文件同步。