出力をローカライズする¶

目的: Skill 自体を変更せずに、選択した言語でテキストを生成させる。

言語の伝播方法¶

OS はすべてのコンテキストフレームに output_language フィールドを注入します。ユーザー向けテキストを生成する Phase の指示はそれに従います（「{output_language} で回答を書いてください」）。LLM は自動的にこの合図を拾います。Skill ごとのローカライゼーションコードは不要です。

解決順序¶

--output-language CLI フラグ（reyn run、reyn eval、reyn chat）
reyn.local.yaml（個人設定のオーバーライド、gitignored）
reyn.yaml（プロジェクト設定）
~/.reyn/config.yaml（ユーザーグローバル）
組み込みデフォルト（ja）

プロジェクトごとに設定する¶

# reyn.yaml
output_language: en

このプロジェクトのすべてのランは、オーバーライドされない限り英語を使用します。

セッションごとにオーバーライドする¶

reyn run my_skill "..." --output-language fr
reyn chat --output-language en

オーバーライドはそのランのみに影響します。

Skill 作者向けガイダンス¶

Phase の指示に言語文字列をハードコードしないでください。代わりに output_language を参照します:

{output_language} で返信してください。フレンドリーで簡潔なトーンで。

ランタイムは解決された値を代入します。これにより、1 つの Skill がモデルがサポートするすべての言語で機能します。

これが行わないこと¶

入力を翻訳しません。ユーザーが日本語で入力した場合、LLM は日本語を見ます。output_language で返信するか入力言語をエコーするかは、プロンプトに依存します。
モデルを選択しません。一部の言語ではより強力なモデルが必要な場合があります。--model で選択してください。
厳格な言語出力を強制しません。LLM はプレッシャー下で別の言語に滑り込む場合があります（信頼度の低い回答、コードブロック）。厳格な強制が重要な場合は、検証ステップを追加してください。