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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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想象这样一个场景：你打开一篇日语技术博客，想弄清楚某段讲的是什么——生词太多，复制到翻译软件，切出去，看完译文，再切回来，接着读，读到下一个不懂的地方，再切出去……一篇文章读下来，光切换窗口就打断了好几次阅读节奏。更糟糕的是，翻译软件只给了你字面意思，语境消失了——那个专业术语在这个领域里到底指什么，上下文完全丢失。
或者另一种情况：你是一个英语学习者，想通过阅读英文文章来提升词汇量，但每次遇到生词就去查词典，查完记住的概率很低，因为你没有真正"用"这个词——它只是词典里的一行字，没有场景、没有情感、没有你自己的理解。
这两种痛苦，分别对应了当前翻译工具和学习工具的两大缺陷：打断式翻译破坏阅读流，孤立式查词无法形成长期记忆。
Read Frog（陪读蛙） 正是为了同时解决这两个问题而生的。它是一个开源的 AI 驱动浏览器扩展，把沉浸式翻译、自定义 AI 动作、间隔重复记忆卡（Spaced Repetition）、文字转语音等功能全部整合进浏览器——你在正常阅读网页的过程中，自然地完成翻译、理解、记忆和发音练习。
Read Frog 最核心的功能是沉浸式翻译，但它和传统翻译插件有一个根本区别：它不让你"离开"当前页面。
传统的翻译流程是：读原文 → 看不懂 → 切出去翻译 → 回来继续读。每次切换都是一次注意力损耗。Read Frog 的双语模式把译文直接嵌入页面原文旁边，你可以在不离开阅读语境的情况下，同时看到原文和译文——就像一本双语对照的书，左页原文右页译文，但你翻页的速度完全由你自己控制。
更进一步，Read Frog 支持上下文感知翻译。当你开启这个功能，AI 不仅翻译你选中的那段话，还会把整篇文章的标题和内容摘要一并发送给 AI 作为上下文。这意味着：专业术语不会被机械地翻译成通用含义，而是根据文章所在的领域给出准确译法；文学作品中的隐喻和双关不会被误读；同一个词在不同段落里会根据语境得到不同的翻译。
用户评价：Firefox 商店评分 4.9/5（满分 5），一位用户写道："已经从沉浸式翻译转到这儿了，感觉比沉浸式翻译更好用。"另一位用户说："效果好，可配置，从 L 站过来的，等好久终于上线了。"
Read Frog 的 Custom AI Actions 功能让用户可以把自己常用的提示词（prompts）定义成可复用的工具条按钮。你选中一段文字，点击自己定义的"语法分析"按钮，AI 就会以你设定的语言水平分析这段文字的语法结构；点"词汇卡片"按钮，AI 帮你生成一张带例句的生词卡，直接存入 Notebase 供后续复习。
内置的模板包括"词典查询"和"润色写作"两个默认动作，用户也可以从零创建任何动作——只要设计好 prompt、选择模型、指定输出字段，就能把任何语言学习需求变成一个点击动作。这个设计背后的逻辑是：把 AI 的能力封装成工具，而不是每次都要从头写提示词。
Read Frog 的 Flashcards & Spaced Repetition 功能解决了"查完就忘"的问题。你在阅读过程中遇到的任何生词、短语、例句，都可以一键存为记忆卡。记忆卡内容包含：单词/短语、原释义、你自己的理解笔记、AI 生成的例句。
之后进入复习模式，Read Frog 会根据间隔重复算法（基于你之前对该卡片的反馈——Again / Hard / Good / Easy）决定下一次出现的时间间隔。正确的记忆卡会间隔越来越长地出现，直到真正进入长期记忆。这套机制借鉴了 Anki 等记忆软件的原理，但把数据来源从手工输入变成了在真实阅读中自动积累——你读到的每一个生词，都是潜在的复习素材。
从技术角度看，Read Frog 不是一个简单的网页翻译脚本，而是一个架构完整的现代前端应用：
ai 包），支持 20+ AI 服务商：OpenAI、DeepSeek、Anthropic Claude、Google Gemini、xAI Grok、Groq、Mistral、Ollama 等，外加免费的 Google Translate / Microsoft Translate / DeepLX@read-frog/definitions（类型定义）和 @read-frog/api-contract（API 协议）等内部包Vercel AI SDK 是这个项目的关键技术亮点。它让 Read Frog 可以轻松地在 20+ AI 服务商之间切换——用户不需要被某一个 AI 提供商绑定，想用 Claude 用 Claude，想用 DeepSeek 用 DeepSeek，配置界面里填入 API Key 就能切换。对于中国用户来说，支持 DeepSeek 是一个很实用的功能——DeepSeek API 价格相对较低，在翻译这类需要频繁调用的场景下可以有效控制成本。
AI 翻译的一个隐性成本是：每个翻译请求都是一次独立的 API 调用，即使你在一篇长文章里连续翻译 20 段，底层可能是 20 次 HTTP 请求。Read Frog 的批量请求（Batch Requests）功能通过智能合并多个翻译请求，理论上可以节省高达 70% 的 API 调用成本。
背后的实现逻辑是：Read Frog 在发送翻译请求前，先把多个短请求合并成一个批量请求发送给 AI，由 AI 一次性输出多段翻译结果。系统同时内置了指数退避重试机制，当批量请求失败时会自动降级回逐条请求，保证翻译不中断。这个功能对于需要大量阅读外语内容的用户（比如做学术研究、做跨境电商的从业者）来说，是实实在在的成本优化。
Read Frog 还支持直接在 YouTube 播放器内翻译字幕。看外语视频时，译文字幕会叠加显示在原字幕旁边或下方，读懂内容的同时也在练听力。如果你想反复听某一句，可以选中文或原文朗读（Edge TTS，150+ 语音，完全免费），调整语速（0.25x ~ 4x）到适合自己理解的速度。
文字转语音功能基于微软 Edge 的 TTS 接口，调用完全免费，支持 80+ 种语言和方言。这个功能对于学习日语、韩语等资源相对稀少的语言特别有价值——你不需要去找专门的发音资源，任何网页上的文本都可以一键朗读。
Read Frog 真正有意思的地方，不是它某一个功能有多强，而是它整体的产品逻辑：它不只是一个翻译插件，而是一个把"消费内容"转化为"学习行为"的系统。
传统的翻译工具解决的是"看不懂"的问题；Read Frog 解决的是"看懂了但记不住"的问题——通过把翻译结果自动变成记忆卡、把记忆卡变成间隔复习计划，它把语言学习从主动抽出时间"背单词"，变成了在日常阅读中"顺便积累"。
从商业角度看，这个项目已经跑通了"开源 + 社区 + 捐赠"的模式——GitHub Sponsor 页面接受赞助，官方赞助者中包括了美团 Tabbit 浏览器团队（已获得 v1.21.3 之前版本的商业授权）。这种从开源社区到商业授权的收入路径，对于同类工具是一个可参考的生存样本。
第一，翻译质量高度依赖 AI 模型选择。 免费模型（Google Translate / Microsoft Translate）适合快速浏览，但长难句、专有名词、文学内容的翻译质量与 GPT-4o/Claude 有明显差距。用户需要自己配置付费 API Key。
第二，浏览器扩展的隐私风险。 扩展需要访问所有网页内容才能工作，这意味着你的所有网页浏览内容都会经过扩展处理。虽然 Read Frog 是开源的（GPL-3.0），用户可以自行审计代码，但对隐私敏感的用户来说仍然需要信任扩展作者不会恶意收集数据。
第三，学习效果的持续性取决于用户主动性。 间隔重复记忆卡的功能设计很完善，但"存卡 → 复习"这个行为仍然需要用户主动坚持。对于缺乏自律性的学习者，工具再好也没有用。
第四，Firefox 用户体验可能弱于 Chrome/Edge。 部分用户反映 Firefox 版本的部分功能（特别是 YouTube 字幕翻译）的兼容性和稳定性不如 Chrome 版本。
安装方式（三选一）：
首次配置：
进阶技巧：
总结一句话：Read Frog（陪读蛙）让语言学习从"专门花时间背"变成了"在日常阅读中顺便学"——沉浸式翻译、记忆卡积累、间隔重复复习，三位一体，把你的浏览器变成了一个永远不会疲倦的语言老师。