用途：当技术输出（模型结果、统计检验、查询发现）需要被商业受众理解时使用；也可用于发送前自查文稿，避免不自觉堆砌术语。
主要能力与流程：1) 术语检测：对草稿文本运行 scripts/jargon_detector.py 标出需要翻译的技术词。2) 可读性评分：运行 scripts/readability_scorer.py 获取 Flesch-Kincaid 年级水平与句子复杂度指标，面向高管受众的目标为不超过 10 年级。3) 识别受众角色：用 references/stakeholder_personas.md 选择与读者最匹配的人物画像，各画像含词汇偏好与典型问题。4) 套用翻译模式：用 references/translation_pattern_library.md 将技术表述替换为商业等价说法，例如把“p-value < 0.05”改为“我们有 95% 把握这不是随机波动”。5) 必要时替换为隐喻：复杂统计概念可从 references/metaphor_bank.md 选取合适隐喻。6) 起草译文：用 assets/translation_template.md 生成技术与商业并排版本，并将原文保留在附录中，供技术审阅者核对。
输入：待翻译的技术文本或发现；目标受众角色（如 VP、产品经理、运营、财务等）。输出：术语检测报告、前后可读性评分、含附录原文的翻译文本。
限制：上述脚本路径、参考文件与模板均来自该技能资料；其具体实现、支持的统计概念范围、语言与格式、准确性表现暂未提供。