proxy 是语义感知型“虚拟翻译官”引擎的关键调度层，通过动态拦截请求、解耦语义捕获与翻译决策、按需加载远程语言包片段，并结合上下文执行多维变体匹配与降级合成。
Proxy 本身不直接做翻译，但它能成为语义感知型“虚拟翻译官”引擎的关键调度层——核心在于把语义捕获、远程语言包加载与运行时翻译决策解耦，再通过 Proxy 动态拦截和重写请求行为来实现按需、上下文感知的翻译注入。
语义捕获：从文本到可计算意图
真正的“虚拟翻译官”不能只替换词，而要理解当前操作的语义角色。例如：
• 用户点击“导出PDF”按钮时，应识别该动作为“文件操作+输出格式”，而非孤立翻译“export”或“PDF”；
• 表单中输入框 placeholder 显示“请输入邮箱”，需关联到“用户身份验证”语义域，触发对应领域的术语库（如“email”在医疗系统中可能映射为“electronic mail address”）；
• 利用轻量级语义解析模型（如基于 TinyBERT 的领域适配器）对 DOM 节点的 textContent、aria-label、data-semantic-type 等属性做实时打标，生成结构化语义标签（如 action:submit, domain:auth, formality:formal）。
Proxy 层的动态路由与语言包注入
浏览器端或网关级 Proxy 不转发原始 i18n 请求，而是根据语义标签匹配策略，决定加载哪个远程语言包片段：
• 拦截所有 /i18n/{lang}/[key].json 类请求；
• 提取当前页面语义上下文（如当前路由、用户角色、操作类型），拼接成查询参数（如 ?ctx=dashboard-admin-report-export）；
• 将请求重写并转发至语义路由服务（如 /api/sem-i18n?bundle=core&ctx=...），该服务返回仅含当前所需 key 的精简 JSON（避免加载整包）；
• 支持 HTTP Cache-Control 按语义上下文分级缓存（如“admin+report”组合缓存 10 分钟，“guest+home”缓存 1 小时）。
FastAPI + Flask 混合部署最佳实践，解决路由定义、API 代理等常见问题，适用于同时运行 FastAPI API 与 Flask 前端的场景。
远程语言包的设计要点
传统语言包是静态键值对，而面向语义的远程包需支持多维表达：
• 每个 key 下提供多个变体，带语义修饰符（如 "export": { "default": "Export", "formal": "Initiate Export Procedure", "domain:healthcare": "Generate Clinical Document" }）；
• 支持条件表达式（如 "status": { "when": "item.status === 'pending' && user.role === 'auditor'", "value": "Pending Review" }）；
• 语言包本身可带版本哈希与语义兼容声明（如 "compat": ["auth-v2", "reporting-core-1.3"]），供 Proxy 校验是否匹配当前运行时语义环境。
客户端运行时的语义翻译执行
Proxy 返回精简语言包后，前端引擎不简单做字符串替换，而是结合语义上下文做二次合成：
• 使用模板函数（如 t("action.export", { target: "patient record", format: "PDF" })）；
• 引擎内部查表时优先匹配带完整语义路径的 key（如 action.export.patient-record.pdf），未命中则降级到泛化路径（action.export.default）；
• 所有翻译结果自动注入 data-translated 和 data-semantic-context 属性，供后续审计、A/B 测试或无障碍朗读模块复用。
