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Last-Processed-Commit: 30b5781
Original-PR: #784
Languages: Chinese (zh), Japanese (ja)

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ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/creating-new-model-provider.mdx

@@ -5,14 +5,14 @@ dimensions:
     detail: standard
   level: intermediate
 standard_title: Model Provider Plugin
-language: en
+language: ja
 title: モデルプロバイダープラグイン
 description: この包括的なガイドでは、モデルプロバイダープラグインの作成について詳細な手順を提供し、プロジェクトの初期化、ディレクトリ構造の編成、モデル構成方法、プロバイダーコードの記述、およびコア API 実装の詳細な例を含むモデル統合の実装について説明します。
 ---
 
 <Note> ⚠️ このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/creating-new-model-provider) を参照してください。</Note>
 
-### 前提条件
+## 前提条件
 
 * [Dify CLI](/ja/develop-plugin/getting-started/cli)
 * 基本的な Python プログラミングスキルとオブジェクト指向プログラミングの理解

ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/develop-a-slack-bot-plugin.mdx

@@ -5,7 +5,7 @@ dimensions:
     detail: examples
   level: intermediate
 standard_title: Slack Bot
-language: en
+language: ja
 title: Slack Bot
 description: このガイドでは、Slack Botプラグインの開発について、プロジェクトの初期化、設定フォームの編集、機能の実装、デバッグ、エンドポイントのセットアップ、検証、パッケージングまで完全なウォークスルーを提供します。Slack上でAIを活用したチャットボットを構築するために、Difyプラグインスキャフォールディングツールと事前に作成したSlack Appが必要です。
 ---
@@ -99,7 +99,7 @@ dify plugin init
 
 このプラグインは、どのDifyアプリが応答を処理するか、およびBotの応答を認証するためのSlack Appトークンを知る必要があります。そのため、プラグインのフォームにこれら2つのフィールドを追加します。
 
-groupディレクトリ内のYAMLファイルを修正します。例えば、`group/slack.yaml`です。フォームのファイル名は、プラグイン作成時に入力した情報によって決まるので、適宜調整してください。
+groupディレクトリ内のYAMLファイル（例：`group/slack.yaml`）を修正します。フォームのファイル名は、プラグイン作成時に入力した情報によって決まるので、適宜調整してください。
 
 **サンプルコード**：
 
@@ -321,7 +321,7 @@ Difyのプラグイン管理ページから、新しくインストールされ
 
 ## 5. プラグインのパッケージ化（オプション）
 
-プラグインが正しく動作することを確認したら、以下のコマンドでパッケージ化して名前を付けることができます。実行後、現在のディレクトリに`slack_bot.difypkg`ファイルが作成されます。これが最終的なプラグインパッケージです。詳細なパッケージ化手順については、[ローカルファイルとしてパッケージ化して共有](/ja/develop-plugin/publishing/marketplace-listing/release-by-file)を参照してください。
+プラグインが正しく動作することを確認したら、以下のコマンドでパッケージ化して名前を付けることができます。実行後、現在のディレクトリに`slack_bot.difypkg`ファイルが作成されます：これが最終的なプラグインパッケージです。詳細なパッケージ化手順については、[ローカルファイルとしてパッケージ化して共有](/ja/develop-plugin/publishing/marketplace-listing/release-by-file)を参照してください。
 
 ```bash
 # ./slack_botを実際のプラグインプロジェクトパスに置き換えてください。

ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/develop-md-exporter.mdx

@@ -508,7 +508,7 @@ dify plugin package ./
 <Accordion title="技術的な洞察">
 ドキュメント変換の核心的な課題は、フォーマットと構造を維持することです。このプラグインで使用されているアプローチは、まずMarkdownをHTML（中間形式）に変換し、その後そのHTMLをターゲット形式に処理します。
 
-この2段階のプロセスは柔軟性を提供します—HTML表現で動作する新しい出力モジュールを追加するだけで、追加のフォーマットをサポートするように拡張できます。
+この2段階のプロセスは柔軟性を提供します：HTML表現で動作する新しい出力モジュールを追加するだけで、追加のフォーマットをサポートするように拡張できます。
 
 PDF生成には、CSSサポート付きの高品質なPDFレンダリングを提供するWeasyPrintが選択されました。Word文書には、python-docxがドキュメント構造に対する詳細な制御を提供します。
 </Accordion>

ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-oauth.mdx

@@ -17,6 +17,33 @@ OAuthは、GmailやGitHubなどのサードパーティサービスからユー
 
 DifyにおけるOAuthには、開発者が理解し設計すべき**2つの別々のフロー**があります。
 
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    autonumber
+    participant Admin as Admin / Developer
+    participant Service as Third-party Service
+    participant Dify
+    participant User
+
+    rect rgb(235, 245, 255)
+    Note over Admin,Dify: Flow 1: One-time OAuth client setup
+    Admin->>Service: Register OAuth app
+    Service-->>Admin: client_id + client_secret
+    Admin->>Dify: Configure plugin OAuth client
+    end
+
+    rect rgb(245, 255, 235)
+    Note over User,Service: Flow 2: Per-user authorization
+    User->>Dify: Click "Authorize"
+    Dify->>Service: Redirect to consent screen
+    User->>Service: Approve
+    Service-->>Dify: Authorization code
+    Dify->>Service: Exchange for access token
+    Service-->>Dify: Access + refresh tokens
+    Dify-->>User: Tool ready to use
+    end
+```
+
 ### フロー1: OAuthクライアントセットアップ（管理者/開発者フロー）
 
 <Note>
@@ -174,7 +201,6 @@ def _oauth_get_authorization_url(self, redirect_uri: str, system_credentials: Ma
     return f"{self._AUTH_URL}?{urllib.parse.urlencode(params)}"
 ```
 
-
 ```python _oauth_get_credentials expandable
 def _oauth_get_credentials(
     self, redirect_uri: str, system_credentials: Mapping[str, Any], request: Request
@@ -250,7 +276,6 @@ def _oauth_get_credentials(
         raise ToolProviderOAuthError(f"Failed to exchange authorization code: {str(e)}")
 ```
 
-
 ```python _oauth_refresh_credentials
 def _oauth_refresh_credentials(
     self, redirect_uri: str, system_credentials: Mapping[str, Any], credentials: Mapping[str, Any]

ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin.mdx

@@ -37,7 +37,7 @@ description: このドキュメントでは、Dify用のツールプラグイン
 -   Difyプラグインスキャフォールディングツール
 -   Python環境（バージョン 3.12）
 
-プラグイン開発スキャフォールディングツールの準備方法の詳細については、[開発ツールの初期化](/ja/develop-plugin/getting-started/cli)を参照してください。初めてプラグインを開発する場合は、まず[Difyプラグイン開発：Hello Worldガイド](/ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin)を読むことをお勧めします。
+プラグイン開発スキャフォールディングツールの準備方法の詳細については、[開発ツールの初期化](/ja/develop-plugin/getting-started/cli)を参照してください。
 
 ## 新しいプロジェクトの作成
 

ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/trigger-plugin.mdx

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "トリガープラグイン"
-description: "サードパーティのイベント（Webhook、ポーリング）をワークフロー開始シグナルに変換する Dify 1.10.0 以降のトリガープラグインを構築する"
+description: "サードパーティの webhook イベントをワークフロー開始シグナルに変換する Dify 1.10.0 以降のトリガープラグインを構築する"
 ---
 
 <Note> ⚠️ このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/trigger-plugin) を参照してください。</Note>

ja/develop-plugin/features-and-specs/advanced-development/reverse-invocation-model.mdx

@@ -18,15 +18,15 @@ description: このドキュメントでは、プラグインがDifyプラット
 
 例えば、`LLM`型のモデルでは、`completion_params`と`mode`パラメータも含める必要があります。この構造を手動で構築するか、`model-selector`型のパラメータまたは設定を使用できます。
 
-### LLMの呼び出し
+## LLMの呼び出し
 
-#### **エントリーポイント**
+**エントリーポイント**
 
 ```python
     self.session.model.llm
 ```
 
-#### **エンドポイント**
+**エンドポイント**
 
 ```python
     def invoke(
@@ -42,7 +42,7 @@ description: このドキュメントでは、プラグインがDifyプラット
 
 呼び出すモデルに`tool_call`機能がない場合、ここで渡される`tools`は有効にならないことに注意してください。
 
-#### **使用例**
+**使用例**
 
 `Tool`内でOpenAIの`gpt-4o-mini`モデルを呼び出したい場合は、以下のサンプルコードを参照してください：
 
@@ -83,7 +83,7 @@ class LLMTool(Tool):
 
 コード内で`tool_parameters`から`query`パラメータが渡されていることに注意してください。
 
-### **ベストプラクティス**
+## **ベストプラクティス**
 
 `LLMModelConfig`を手動で構築することは推奨されません。代わりに、ユーザーがUI上で使用したいモデルを選択できるようにしてください。この場合、以下のように`model`パラメータを追加してツールのパラメータリストを変更できます：
 
@@ -154,7 +154,7 @@ class LLMTool(Tool):
                     content='you are a helpful assistant'
                 ),
                 UserPromptMessage(
-                    content=tool_parameters.get('query') # Assuming 'query' is still needed, otherwise use 'prompt' from parameters
+                    content=tool_parameters.get('prompt')
                 )
             ],
             stream=True
@@ -166,7 +166,7 @@ class LLMTool(Tool):
                 yield self.create_text_message(text=chunk.delta.message.content)
 ```
 
-### Summaryの呼び出し
+## Summaryの呼び出し
 
 このエンドポイントにリクエストして、テキストを要約できます。現在のワークスペース内のシステムモデルを使用してテキストを要約します。
 
@@ -187,7 +187,7 @@ class LLMTool(Tool):
     ) -> str:
 ```
 
-### TextEmbeddingの呼び出し
+## TextEmbeddingの呼び出し
 
 **エントリーポイント**
 
@@ -199,12 +199,15 @@ class LLMTool(Tool):
 
 ```python
     def invoke(
-        self, model_config: TextEmbeddingResult, texts: list[str]
+        self,
+        model_config: TextEmbeddingModelConfig,
+        texts: list[str],
+        input_type: EmbeddingInputType = EmbeddingInputType.QUERY,
     ) -> TextEmbeddingResult:
         pass
 ```
 
-### Rerankの呼び出し
+## Rerankの呼び出し
 
 **エントリーポイント**
 
@@ -221,7 +224,7 @@ class LLMTool(Tool):
         pass
 ```
 
-### TTSの呼び出し
+## TTSの呼び出し
 
 **エントリーポイント**
 
@@ -240,7 +243,7 @@ class LLMTool(Tool):
 
 `tts`エンドポイントが返す`bytes`ストリームは`mp3`オーディオバイトストリームであることに注意してください。各イテレーションは完全なオーディオセグメントを返します。より詳細な処理タスクを実行したい場合は、適切なライブラリを選択してください。
 
-### Speech2Textの呼び出し
+## Speech2Textの呼び出し
 
 **エントリーポイント**
 
@@ -259,7 +262,7 @@ class LLMTool(Tool):
 
 ここで`file`は`mp3`形式でエンコードされたオーディオファイルです。
 
-### Moderationの呼び出し
+## Moderationの呼び出し
 
 **エントリーポイント**
 

zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/agent-strategy-plugin.mdx

@@ -262,7 +262,7 @@ for tool_call_id, tool_call_name, tool_call_args in tool_calls:
     )
 ```
 
-完成这些设置后，你的 Agent 策略插件可以自动执行 **Function Calling**——例如，获取当前时间。
+完成这些设置后，你的 Agent 策略插件可以自动执行 **Function Calling**，例如获取当前时间。
 
 <Frame>
   ![工具调用](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/80e5de8acc2b0ed00524e490fd611ff5.png)
@@ -1047,7 +1047,7 @@ class BasicAgentAgentStrategy(AgentStrategy):
 
 ## 6. 调试插件
 
-完成插件的声明文件和实现代码后，在插件目录中运行 `python -m main` 以重新启动它。接下来，确认插件运行正常。Dify 提供远程调试功能——前往**插件管理**获取你的调试密钥和远程服务器地址。
+完成插件的声明文件和实现代码后，在插件目录中运行 `python -m main` 以重新启动它。接下来，确认插件运行正常。Dify 提供远程调试功能。前往**插件管理**获取你的调试密钥和远程服务器地址。
 
 <Frame>
   ![完成插件的声明文件和实现代码后，运行 Python -M](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/053415ef127f1f4d6dd85dd3ae79626a.png)
@@ -1083,7 +1083,7 @@ python -m main
 dify plugin package ./basic_agent/
 ```
 
-当前文件夹中会出现一个名为 `basic_agent.difypkg`（与你的插件名称匹配）的文件——这就是你的最终插件包。
+当前文件夹中会出现一个名为 `basic_agent.difypkg`（与你的插件名称匹配）的文件。这就是你的最终插件包。
 
 **恭喜！** 你已经完整地开发、测试和打包了你的 Agent 策略插件。
 

zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/creating-new-model-provider.mdx

@@ -12,7 +12,7 @@ description: 本综合指南提供了创建模型供应商插件的详细说明
 
 <Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考 [英文原版](/en/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/creating-new-model-provider)。</Note>
 
-### 前提条件
+## 前提条件
 
 * [Dify CLI](/zh/develop-plugin/getting-started/cli)
 * 基本的 Python 编程技能和面向对象编程的理解

zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/datasource-plugin.mdx

@@ -21,7 +21,7 @@ description: 构建 Dify 1.9.0+ 数据源插件，将文档输入知识库管道
 Dify 支持三种类型的数据源插件：网页爬虫、在线文档和在线云盘。在实现插件代码时，提供插件功能的类必须继承自特定的数据源类。三种插件类型分别对应不同的父类。
 
 <Info>
-  要了解如何通过继承父类来实现插件功能，请参阅[工具插件：准备工具代码](/zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin#4-准备工具代码)。
+  要了解如何通过继承父类来实现插件功能，请参阅[工具插件：准备工具代码](/zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin#4-prepare-tool-code)。
 </Info>
 
 每种数据源插件类型支持多个数据源。例如：
@@ -113,7 +113,7 @@ datasources:
 ```
 
 <Info>
-  有关创建提供者 YAML 文件的更多信息，请参阅[工具插件：完善第三方服务凭据](/zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin#2-完善第三方服务凭据)。
+  有关创建提供者 YAML 文件的更多信息，请参阅[工具插件：完善第三方服务凭据](/zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/tool-plugin#2-complete-third-party-service-credentials)。
 </Info>
 
 <Info>