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W29 – los falsos positivos de evaluación de IA bajan 59.7%

Las evaluaciones de IA fueron más precisas esta semana. En nuestro benchmark interno, los falsos positivos se redujeron un 59.7%. Un falso positivo ocurre cuando una evaluación marca como incorrecta una traducción correcta. Menos falsos positivos significan menos alertas para revisar manualmente y puntuaciones de evaluación en las que puedes confiar más.

Mejoramos la precisión de las evaluaciones de IA entre bastidores. El cambio más importante: cuando una revisión no aplica a una cadena en particular, ya no afecta la puntuación. Antes, un resultado de "no aplica" podía tratarse como un fallo y hacer que el número bajara, por lo que las traducciones parecían peores de lo que realmente eran. Ahora, las puntuaciones reflejan solo las revisiones que de verdad aplican.

El formulario de configuración del revisor ahora muestra instrucciones de ejemplo como texto de marcador de posición para cada tipo de revisión.

La GitHub App localiza catálogos de strings de Xcode#

La GitHub App ahora procesa archivos .xcstrings. Haz commit de un catálogo de cadenas en un repositorio conectado y cada push lo localiza a través del pipeline de tu motor, igual que la CLI and Async Localization API.

También lanzamos#

  • Ruta del archivo fuente en los registros de solicitudes. Los registros de solicitudes de las ejecuciones de lingo push ahora indican de qué archivo provino cada solicitud, para que cada entrada del registro pueda rastrearse hasta el archivo que la generó.

Corregido#

  • Los nombres de las claves ahora guían la traducción en archivos JSON y JSONC. Ahora, las traducciones usan los nombres reales de tus claves como contexto, así que una clave como checkout.error.cardDeclined orienta el resultado, en lugar de que el valor se traduzca solo según su posición en el archivo. Se aplica automáticamente en el CLI, la GitHub App y la Async Localization API.
Veronica PrilutskayaVeronica Prilutskaya, CPO y cofundador·Publicado hace 3 días·1 min de lectura