feat: PR#9 - EQ-Bench3 日本語化スクリプト

eqbench-ja/serve_translate.sh

@@ -0,0 +1,51 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# =============================================================================
+# serve_translate.sh — EQ-Bench 日本語化用 vLLM サーバー起動スクリプト
+# ベースモデル: Qwen/Qwen3.5-9B（日英翻訳品質が高い）
+# setup.sh からフォーク。翻訳タスク向けに最適化（長文対応・高精度設定）
+# =============================================================================
+# 使用方法:
+#   chmod +x serve_translate.sh && ./serve_translate.sh
+#
+# 環境変数で挙動を上書き可能:
+#   TRANSLATE_MODEL=Qwen/Qwen3.5-9B ./serve_translate.sh
+# =============================================================================
+
+set -euo pipefail
+
+MODEL="${TRANSLATE_MODEL:-Qwen/Qwen3.5-9B}"
+PORT="${VLLM_PORT:-8000}"
+HOST="${VLLM_HOST:-0.0.0.0}"
+GPU_UTIL="${VLLM_GPU_UTIL:-0.88}"
+MAX_MODEL_LEN="${VLLM_MAX_MODEL_LEN:-8192}"
+TENSOR_PARALLEL="${VLLM_TENSOR_PARALLEL:-1}"
+DTYPE="${VLLM_DTYPE:-auto}"
+MAX_NUM_SEQS="${VLLM_MAX_NUM_SEQS:-32}"
+
+echo "=== vLLM 翻訳サーバー起動 ==="
+echo "  モデル          : ${MODEL}"
+echo "  ポート          : ${PORT}"
+echo "  GPU 使用率      : ${GPU_UTIL}"
+echo "  最大コンテキスト: ${MAX_MODEL_LEN}"
+echo "  並列度          : ${TENSOR_PARALLEL}"
+echo ""
+
+python -c "import vllm; print(f'  vLLM バージョン : {vllm.__version__}')" 2>/dev/null || true
+echo ""
+
+# Qwen3.5 は Vision encoder を内蔵した VLM（pipeline_tag: image-text-to-text）のため
+# --language-model-only が必須。このフラグなしでは vLLM が vision モードで起動しようとし
+# テキスト専用タスクでエラーまたはパフォーマンス劣化が発生する。
+# 参考: HF model card https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B (image-text-to-text)
+# --enable-prefix-caching: 翻訳プロンプトの共通システムプロンプト部分をキャッシュ
+exec vllm serve "${MODEL}" \
+    --host "${HOST}" \
+    --port "${PORT}" \
+    --dtype "${DTYPE}" \
+    --gpu-memory-utilization "${GPU_UTIL}" \
+    --max-model-len "${MAX_MODEL_LEN}" \
+    --tensor-parallel-size "${TENSOR_PARALLEL}" \
+    --max-num-seqs "${MAX_NUM_SEQS}" \
+    --language-model-only \
+    --enable-prefix-caching \
+    --trust-remote-code

eqbench-ja/setup_translate.sh

@@ -0,0 +1,65 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# =============================================================================
+# setup_translate.sh — EQ-Bench 日本語化環境セットアップ
+# teememo-synth の setup.sh からフォーク。
+# EQ-Bench3 のクローンと翻訳スクリプトのインストールを行う。
+# =============================================================================
+
+set -euo pipefail
+
+EQBENCH_REPO="https://github.com/EQ-bench/eqbench3.git"
+WORKSPACE="/workspace/eqbench-ja"
+SCRIPTS_REPO="${HF_SCRIPTS_REPO:-https://huggingface.co/datasets/YUGOROU/Test-2/resolve/main/eqbench-ja}"
+
+echo "[setup] =============================="
+echo "[setup] EQ-Bench 日本語化セットアップ"
+echo "[setup] =============================="
+
+# ── 依存パッケージ ──────────────────────────────────────────
+echo "[setup] 依存パッケージのインストール..."
+apt-get install -y tmux git curl 2>/dev/null || true
+pip install -U huggingface_hub uv 2>/dev/null || true
+uv pip install --system httpx tqdm 2>/dev/null || true
+
+# ── EQ-Bench3 クローン ─────────────────────────────────────
+mkdir -p "${WORKSPACE}"
+if [ -d "${WORKSPACE}/eqbench3" ]; then
+    echo "[setup] EQ-Bench3 既存リポジトリを更新中..."
+    git -C "${WORKSPACE}/eqbench3" pull --ff-only || true
+else
+    echo "[setup] EQ-Bench3 をクローン中..."
+    git clone --depth=1 "${EQBENCH_REPO}" "${WORKSPACE}/eqbench3"
+fi
+echo "[setup] EQ-Bench3 クローン完了: ${WORKSPACE}/eqbench3"
+
+# ── 翻訳スクリプトのダウンロード ──────────────────────────
+echo "[setup] 翻訳スクリプトをダウンロード中..."
+mkdir -p "${WORKSPACE}"
+
+for script in translate_eqbench.py serve_translate.sh; do
+    curl -fL -H "Authorization: Bearer ${HF_TOKEN}" \
+        "${SCRIPTS_REPO}/${script}" \
+        -o "${WORKSPACE}/${script}"
+    echo "[setup]   ダウンロード完了: ${script}"
+done
+
+chmod +x "${WORKSPACE}/serve_translate.sh"
+
+# ── 出力ディレクトリ ───────────────────────────────────────
+mkdir -p "${WORKSPACE}/output"
+
+echo "[setup] セットアップ完了"
+echo "[setup] 作業ディレクトリ: ${WORKSPACE}"
+echo "[setup] serve_translate.sh に実行権限を付与済み"
+echo ""
+echo "[setup] 起動手順:"
+echo "  # 1. tmuxセッション作成"
+echo "  tmux new-session -d -s eq_tmux"
+echo "  tmux new-window -t eq_tmux -n serve"
+echo "  tmux send-keys -t eq_tmux:serve 'cd ${WORKSPACE} && ./serve_translate.sh' Enter"
+echo ""
+echo "  # 2. vLLM起動確認後、翻訳実行"
+echo "  cd ${WORKSPACE}"
+echo "  export HF_TOKEN='hf_xxxx'"
+echo "  export HF_USERNAME='YUGOROU'"
+echo "  python translate_eqbench.py"

eqbench-ja/translate_eqbench.py

@@ -0,0 +1,479 @@
+"""
+translate_eqbench.py — EQ-Bench3 日本語化スクリプト
+
+フロー:
+    1. EQ-Bench3 の scenario_prompts.txt と scenario_notes.txt を読み込む
+    2. vLLM（Qwen3.5-9B）経由で各シナリオを日本語に翻訳
+    3. 翻訳結果を保存（チェックポイント対応・再開可能）
+    4. 完成した日本語版ファイルを output/ に書き出し
+    5. HF Hub にアップロード
+
+実行例:
+    python translate_eqbench.py
+    python translate_eqbench.py --dry-run       # 最初の2シナリオのみ
+    python translate_eqbench.py --target-file scenario_notes.txt  # ノートのみ
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+import os
+import sys
+import time
+import traceback
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+import httpx
+from tqdm import tqdm
+
+# ── 設定 ──────────────────────────────────────────────────────
+VLLM_BASE_URL: str = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
+TRANSLATE_MODEL: str = os.environ.get("TRANSLATE_MODEL", "Qwen/Qwen3.5-9B")
+HF_TOKEN: str = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
+HF_USERNAME: str = os.environ.get("HF_USERNAME", "YUGOROU")
+HF_REPO: str = os.environ.get("HF_REPO", f"{HF_USERNAME}/teememo-eq-bench-ja")
+
+EQBENCH_DIR: Path = Path(os.environ.get("EQBENCH_DIR", "/workspace/eqbench-ja/eqbench3"))
+OUTPUT_DIR: Path = Path(os.environ.get("OUTPUT_DIR", "/workspace/eqbench-ja/output"))
+CHECKPOINT_FILE: Path = Path(os.environ.get("CHECKPOINT_FILE", "/workspace/eqbench-ja/output/.checkpoint_translate.json"))
+
+MAX_CONCURRENT: int = int(os.environ.get("MAX_CONCURRENT", "4"))
+MAX_RETRIES: int = int(os.environ.get("MAX_RETRIES", "3"))
+REQUEST_TIMEOUT: float = float(os.environ.get("REQUEST_TIMEOUT", "180.0"))
+
+# ── 翻訳システムプロンプト ────────────────────────────────────
+TRANSLATE_SYSTEM = """You are a professional translator specializing in Japanese localization of psychological and emotional intelligence assessment materials.
+
+Your task is to translate English text into natural, fluent Japanese while:
+1. Preserving the original meaning, nuance, and emotional tone precisely
+2. Maintaining all formatting markers (######## , ####### , etc.) exactly as-is
+3. Keeping scenario numbers, category names, and structural markers unchanged
+4. Using natural conversational Japanese appropriate for the social context described
+5. Preserving any special instructions in brackets [like this] translated into Japanese
+6. For role-play scenarios involving interpersonal conflict, use natural Japanese speech patterns including appropriate keigo or casual speech as the context demands
+7. Translating all proper nouns contextually (names can be kept or given Japanese equivalents)
+
+Output ONLY the translated text with no explanations or commentary."""
+
+
+# ── vLLM クライアント ─────────────────────────────────────────
+
+class VLLMClient:
+    def __init__(self) -> None:
+        self._client = httpx.AsyncClient(
+            timeout=httpx.Timeout(REQUEST_TIMEOUT),
+        )
+        self._semaphore = asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENT)
+
+    async def close(self) -> None:
+        await self._client.aclose()
+
+    async def __aenter__(self) -> "VLLMClient":
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, *_) -> None:
+        await self.close()
+
+    async def wait_for_server(self, max_wait: int = 300, interval: int = 5) -> None:
+        print(f"[client] vLLM サーバーの起動を待機中 (最大 {max_wait}s)...")
+        start = time.time()
+        while time.time() - start < max_wait:
+            try:
+                response = await self._client.get(f"{VLLM_BASE_URL}/models")
+                if response.status_code == 200:
+                    print("[client] vLLM サーバーが起動しました。")
+                    return
+            except Exception:
+                pass
+            await asyncio.sleep(interval)
+        raise TimeoutError(f"[client] vLLM サーバーが {max_wait}s 以内に起動しませんでした。")
+
+    async def translate(self, text: str) -> str:
+        """テキストを日本語に翻訳する。"""
+        payload = {
+            "model": TRANSLATE_MODEL,
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": TRANSLATE_SYSTEM},
+                {"role": "user", "content": f"Translate the following to Japanese:\n\n{text}"},
+            ],
+            "temperature": 0.1,   # 翻訳は低温で安定させる
+            "top_p": 0.9,
+            "max_tokens": 4096,
+            "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
+        }
+
+        last_exc = None
+        for attempt in range(MAX_RETRIES):
+            try:
+                async with self._semaphore:
+                    response = await self._client.post(
+                        f"{VLLM_BASE_URL}/chat/completions",
+                        json=payload,
+                        headers={"Content-Type": "application/json"},
+                    )
+                response.raise_for_status()
+                result = response.json()
+                return result["choices"][0]["message"].get("content") or ""
+            except Exception as exc:
+                last_exc = exc
+                wait = 2 ** attempt
+                print(f"[client] リトライ {attempt+1}/{MAX_RETRIES} ({type(exc).__name__}) — {wait}s 待機")
+                await asyncio.sleep(wait)
+        raise RuntimeError(f"[client] 翻訳失敗: {last_exc}")
+
+
+# ── scenario_prompts.txt パーサー ─────────────────────────────
+
+def parse_scenario_prompts(filepath: Path) -> list[dict]:
+    """
+    scenario_prompts.txt を解析してシナリオリストを返す。
+
+    Returns:
+        [{"id": 1, "header": "...", "prompts": {"Prompt1": "...", "Prompt2": "..."}}, ...]
+    """
+    scenarios = []
+    current: dict | None = None
+    current_prompt_key: str | None = None
+    current_prompt_lines: list[str] = []
+
+    def _flush_prompt():
+        if current and current_prompt_key and current_prompt_lines:
+            current["prompts"][current_prompt_key] = "\n".join(current_prompt_lines).strip()
+            current_prompt_lines.clear()
+
+    with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.rstrip("\n")
+
+            # シナリオヘッダー: ######## 1 | Work Dilemma | ...
+            if line.startswith("######## "):
+                _flush_prompt()
+                if current:
+                    scenarios.append(current)
+                parts = line.split("|")
+                scenario_id = parts[0].replace("#", "").strip()
+                current = {
+                    "id": int(scenario_id) if scenario_id.isdigit() else scenario_id,
+                    "header": line,
+                    "prompts": {},
+                }
+                current_prompt_key = None
+                current_prompt_lines = []
+
+            # プロンプトキー: ####### Prompt1
+            elif line.startswith("####### "):
+                _flush_prompt()
+                current_prompt_key = line.replace("#", "").strip()
+                current_prompt_lines = []
+
+            # プロンプト本文
+            else:
+                if current_prompt_key is not None:
+                    current_prompt_lines.append(line)
+
+    _flush_prompt()
+    if current:
+        scenarios.append(current)
+
+    return scenarios
+
+
+def parse_scenario_notes(filepath: Path) -> dict[str, str]:
+    """
+    scenario_notes.txt を解析する。
+    # 1\n<note>\n# 2\n<note> の形式。
+
+    Returns:
+        {"1": "<note>", "2": "<note>", ...}
+    """
+    notes = {}
+    current_key: str | None = None
+    current_lines: list[str] = []
+
+    def _flush():
+        if current_key and current_lines:
+            notes[current_key] = "\n".join(current_lines).strip()
+            current_lines.clear()
+
+    with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.rstrip("\n")
+            if line.startswith("# ") and line[2:].strip().isdigit():
+                _flush()
+                current_key = line[2:].strip()
+                current_lines = []
+            else:
+                if current_key is not None:
+                    current_lines.append(line)
+
+    _flush()
+    return notes
+
+
+# ── チェックポイント ──────────────────────────────────────────
+
+def load_checkpoint() -> dict:
+    if CHECKPOINT_FILE.exists():
+        try:
+            return json.loads(CHECKPOINT_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
+        except Exception:
+            pass
+    return {"translated_scenarios": {}, "translated_notes": {}}
+
+
+def save_checkpoint(state: dict) -> None:
+    CHECKPOINT_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    CHECKPOINT_FILE.write_text(json.dumps(state, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+
+
+# ── 出力ファイル生成 ───────────────────────────────────────────
+
+def build_output_prompts(
+    scenarios: list[dict],
+    translated: dict[str, dict],
+) -> str:
+    """翻訳済みシナリオを scenario_prompts.txt 形式に再構築する。"""
+    lines = []
+    for scenario in scenarios:
+        sid = str(scenario["id"])
+        if sid in translated:
+            trans = translated[sid]
+            lines.append(trans.get("header", scenario["header"]))
+            for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+                lines.append(f"####### {prompt_key}")
+                translated_text = trans.get("prompts", {}).get(prompt_key, prompt_text)
+                lines.append(translated_text)
+                lines.append("")
+        else:
+            # 未翻訳はオリジナルをそのまま
+            lines.append(scenario["header"])
+            for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+                lines.append(f"####### {prompt_key}")
+                lines.append(prompt_text)
+                lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_output_notes(
+    original_notes: dict[str, str],
+    translated_notes: dict[str, str],
+) -> str:
+    """翻訳済みノートを scenario_notes.txt 形式に再構築する。"""
+    lines = []
+    for key, note in original_notes.items():
+        lines.append(f"# {key}")
+        lines.append(translated_notes.get(key, note))
+        lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+# ── HF アップロード ───────────────────────────────────────────
+
+async def upload_to_hf(output_dir: Path) -> None:
+    if not HF_TOKEN:
+        print("[hub] HF_TOKEN 未設定のためアップロードをスキップ")
+        return
+    try:
+        from huggingface_hub import HfApi
+        api = HfApi(token=HF_TOKEN)
+        api.create_repo(repo_id=HF_REPO, repo_type="dataset", private=True, exist_ok=True)
+        for f in output_dir.glob("*.txt"):
+            api.upload_file(
+                path_or_fileobj=str(f),
+                path_in_repo=f"data/{f.name}",
+                repo_id=HF_REPO,
+                repo_type="dataset",
+                commit_message=f"update: {f.name}",
+            )
+            print(f"[hub] アップロード完了: {f.name}")
+        print(f"[hub] ✅ https://huggingface.co/datasets/{HF_REPO}")
+    except Exception as e:
+        print(f"[hub] アップロードエラー: {e}")
+        print(traceback.format_exc())
+
+
+# ── メイン処理 ────────────────────────────────────────────────
+
+async def translate_scenarios(
+    client: VLLMClient,
+    scenarios: list[dict],
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> dict:
+    """全シナリオを asyncio.gather で並列翻訳する。"""
+    translated = state.get("translated_scenarios", {})
+    target_scenarios = scenarios[:2] if dry_run else scenarios
+    pending = [s for s in target_scenarios if str(s["id"]) not in translated]
+
+    print(f"[translate] シナリオ翻訳開始: {len(target_scenarios)}件 (未翻訳: {len(pending)}件)")
+
+    async def _translate_one(scenario: dict) -> None:
+        sid = str(scenario["id"])
+        trans_scenario: dict = {"header": scenario["header"], "prompts": {}}
+
+        for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+            if not prompt_text.strip():
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = prompt_text
+                continue
+            try:
+                translated_text = await client.translate(prompt_text)
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = translated_text
+            except Exception as e:
+                print(f"\n[translate] WARNING: シナリオ{sid}/{prompt_key} 翻訳失敗: {e}")
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = prompt_text
+
+        async with lock:
+            translated[sid] = trans_scenario
+            state["translated_scenarios"] = translated
+            save_checkpoint(state)
+        print(f"[translate] シナリオ {sid} 完了")
+
+    await asyncio.gather(*[_translate_one(s) for s in pending])
+
+    print(f"[translate] シナリオ翻訳完了: {len(translated)}件")
+    return translated
+
+
+async def translate_notes(
+    client: VLLMClient,
+    notes: dict[str, str],
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> dict:
+    """採点ノートを asyncio.gather で並列翻訳する。"""
+    translated_notes = state.get("translated_notes", {})
+    target_notes = dict(list(notes.items())[:2]) if dry_run else notes
+    pending = {k: v for k, v in target_notes.items() if k not in translated_notes}
+
+    print(f"[translate] ノート翻訳開始: {len(target_notes)}件 (未翻訳: {len(pending)}件)")
+
+    async def _translate_one(key: str, note: str) -> None:
+        try:
+            translated_text = await client.translate(note)
+        except Exception as e:
+            print(f"\n[translate] WARNING: ノート#{key} 翻訳失敗: {e}")
+            translated_text = note
+        async with lock:
+            translated_notes[key] = translated_text
+            state["translated_notes"] = translated_notes
+            save_checkpoint(state)
+        print(f"[translate] ノート #{key} 完了")
+
+    await asyncio.gather(*[_translate_one(k, v) for k, v in pending.items()])
+
+    print(f"[translate] ノート翻訳完了: {len(translated_notes)}件")
+    return translated_notes
+
+
+async def main(dry_run: bool, target_file: str | None) -> None:
+    start_time = datetime.now(timezone.utc)
+    print(f"=== EQ-Bench3 日本語化開始 [{start_time.isoformat()}] ===")
+    print(f"  EQ-Bench3 ディレクトリ: {EQBENCH_DIR}")
+    print(f"  出力ディレクトリ       : {OUTPUT_DIR}")
+    print(f"  翻訳モデル             : {TRANSLATE_MODEL}")
+    print(f"  dry-run                : {dry_run}")
+    print()
+
+    OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # ── データ読み込み ──────────────────────────────────────────
+    prompts_file = EQBENCH_DIR / "data" / "scenario_prompts.txt"
+    notes_file = EQBENCH_DIR / "data" / "scenario_notes.txt"
+
+    if not prompts_file.exists():
+        print(f"[ERROR] scenario_prompts.txt が見つかりません: {prompts_file}")
+        print("        先に setup_translate.sh を実行してください。")
+        sys.exit(1)
+
+    print(f"[data] scenario_prompts.txt 読み込み中...")
+    scenarios = parse_scenario_prompts(prompts_file)
+    print(f"[data]   シナリオ数: {len(scenarios)}")
+
+    print(f"[data] scenario_notes.txt 読み込み中...")
+    notes = parse_scenario_notes(notes_file)
+    print(f"[data]   ノート数: {len(notes)}")
+
+    # ── チェックポイント読み込み ──────────────────────────────
+    state = load_checkpoint()
+    done_s = len(state.get("translated_scenarios", {}))
+    done_n = len(state.get("translated_notes", {}))
+    if done_s > 0 or done_n > 0:
+        print(f"[checkpoint] 再開: シナリオ{done_s}件・ノート{done_n}件 処理済み")
+
+    # ── vLLM 接続 ─────────────────────────────────────────────
+    async with VLLMClient() as client:
+        await client.wait_for_server()
+
+        lock = asyncio.Lock()  # チェックポイント書き込みの競合を防ぐ
+
+        # ── 翻訳実行 ────────────────────────────────────────────
+        do_scenarios = target_file is None or target_file == "scenario_prompts.txt"
+        do_notes = target_file is None or target_file == "scenario_notes.txt"
+
+        if do_scenarios:
+            translated_scenarios = await translate_scenarios(client, scenarios, state, dry_run, lock)
+        else:
+            translated_scenarios = state.get("translated_scenarios", {})
+
+        if do_notes:
+            translated_notes = await translate_notes(client, notes, state, dry_run, lock)
+        else:
+            translated_notes = state.get("translated_notes", {})
+
+    # ── 出力ファイル生成 ─────────────────────────────────────
+    print("[output] 出力ファイル生成中...")
+
+    prompts_out = OUTPUT_DIR / "scenario_prompts_ja.txt"
+    prompts_out.write_text(
+        build_output_prompts(scenarios, translated_scenarios),
+        encoding="utf-8",
+    )
+    print(f"[output]   ✅ {prompts_out}")
+
+    notes_out = OUTPUT_DIR / "scenario_notes_ja.txt"
+    notes_out.write_text(
+        build_output_notes(notes, translated_notes),
+        encoding="utf-8",
+    )
+    print(f"[output]   ✅ {notes_out}")
+
+    # オリジナルもコピーしておく（比較用）
+    import shutil
+    shutil.copy(prompts_file, OUTPUT_DIR / "scenario_prompts_en.txt")
+    shutil.copy(notes_file, OUTPUT_DIR / "scenario_notes_en.txt")
+
+    # ── HF アップロード ───────────────────────────────────────
+    if not dry_run:
+        await upload_to_hf(OUTPUT_DIR)
+
+    # チェックポイント削除
+    if CHECKPOINT_FILE.exists() and not dry_run:
+        CHECKPOINT_FILE.unlink()
+
+    elapsed = (datetime.now(timezone.utc) - start_time).total_seconds()
+    print()
+    print(f"=== 翻訳完了 (所要時間: {elapsed/60:.1f}分) ===")
+    print(f"  出力: {OUTPUT_DIR}/scenario_prompts_ja.txt")
+    print(f"  出力: {OUTPUT_DIR}/scenario_notes_ja.txt")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="EQ-Bench3 日本語化スクリプト")
+    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="最初の2シナリオのみ処理して動作確認")
+    parser.add_argument(
+        "--target-file",
+        choices=["scenario_prompts.txt", "scenario_notes.txt"],
+        default=None,
+        help="翻訳対象ファイルを指定（デフォルト: 両方）",
+    )
+    args = parser.parse_args()
+
+    if not os.environ.get("HF_TOKEN"):
+        print("[WARNING] HF_TOKEN が未設定です。HF アップロードはスキップされます。")
+
+    asyncio.run(main(dry_run=args.dry_run, target_file=args.target_file))