L’application GitHub Lingo.dev assure la localisation continue d’un dépôt sans quitter git. Installez-la, validez un .lingo/config.json qui pointe vers votre moteur de localisation, et les traductions se mettent à jour à chaque push.
Lorsque les fichiers source changent sur la branche par défaut, l’application les traduit via votre moteur et ouvre une pull request avec les fichiers localisés. Activez le workflow de pull request et elle valide les traductions directement sur la branche de la PR au fil de votre travail, en mettant à jour un commentaire avec les résultats et les éventuels échecs. Elle traduit uniquement les modifications source qu’elle détecte — pas le fichier entier — et fait tout passer par le moteur que vous avez configuré, avec son glossaire, sa voix de marque et ses instructions appliqués.
Chaque exécution passe par le pipeline asynchrone de localisation — le même que celui de l’API — afin que chaque traduction suive les étapes configurées dans votre moteur : pré-édition, évaluation IA, relecture humaine et rétrotraduction. Chaque push bénéficie d’une localisation continue avec des garde-fous qualité, et non d’un simple appel de traduction.
Deux réglages permettent d’en contrôler l’accès. Définissez requireApproval et l’application attend une validation humaine avant d’écrire — Approve / Deny sur le check run, ou /lingo approve sur une pull request. Utilisez /lingo translate <glob> dans un commentaire pour compléter a posteriori ou forcer des fichiers spécifiques. Elle localise les fichiers JSON, JSONC, Markdown, MDX, Markdoc et OpenAPI (YAML).
Retrouvez la configuration complète — installation, config, workflows et commandes — dans la documentation de l’application GitHub.
Autres nouveautés#
- Évaluateurs IA sur tous les forfaits. L’évaluation de qualité indépendante et intermodèle n’est plus réservée à une offre donnée — exécutez les évaluateurs IA sur n’importe quel forfait, avec une utilisation illimitée. Facturation à l’usage, par exécution — voir les tarifs.
- Diff source, IA et humain à l’étape de relecture. L’étape de relecture humaine du pipeline de localisation affiche désormais la source, le brouillon de l’IA et la modification humaine côte à côte, et indique le coût de l’étape d’édition.
