이미 번역에 AI 평가자를 실행하고 있다면, 용어집 용어가 지켜지지 않았는지, 문체 규칙이 빠졌는지, 점수가 기준선 아래로 떨어졌는지처럼 품질이 흔들리는 순간을 바로 확인할 수 있습니다. 하지만 문제를 발견하는 것과, 그 문제를 올바른 엔진 변경으로 연결하는 것은 전혀 다른 일입니다. 점수가 낮은 AI 평가를 읽고, 공통 패턴을 찾아내고, 해결책이 용어집 항목인지, 지침인지, 브랜드 보이스 변경인지 판단한 뒤, 직접 작성해야 하죠. 시간이 오래 걸리는 건 바로 이 두 번째 단계이고, 대개는 조용히 미뤄진 채 끝내 처리되지 않는 것도 이 단계입니다.
엔진 제안이 그 일을 대신합니다. 검토 점수가 낮게 나오면 Lingo.dev가 이를 읽고 패턴을 찾아낸 뒤, 근거와 함께 엔진의 glossary, instructions 또는 브랜드 보이스에 적용할 정확한 수정안을 제안합니다. 여러분은 내용을 검토한 뒤 Apply를 누르거나 Dismiss하면 됩니다. 낮은 점수는 입력되고, 구체적인 엔진 수정안이 나옵니다.
제안은 번역 변경이 아니라 설정 수정안입니다
제안은 엔진 구성에 반영되기 전의 대기 중인 변경 사항입니다. 이를 적용하면 실제 용어집 항목, 지침 또는 브랜드 보이스 항목이 생성되며, 직접 수동으로 만들었을 때와 같은 레코드가 기록됩니다. 기존 번역을 다시 번역하는 것은 아닙니다. 변경 사항은 엔진이 실행하는 다음 번역부터 적용됩니다.
낮은 점수에서 자동으로 생성되는 제안#
제안이 가장 자주 만들어지는 방식이 바로 이것입니다. AI 평가자를 실행하면 모든 번역은 이미 용어집, 지침, 사용자 지정 기준에 따라 점수화됩니다. 낮은 점수가 이어지거나, 불리언 체크가 실패하거나, 백분율 점수가 기준선 아래로 떨어지면 엔진 어딘가에 조정이 필요하다는 신호입니다. auto-suggestions를 켜두면 Lingo.dev가 그 신호를 대신 처리합니다. 점수가 낮은 AI 평가를 읽고, 공통 패턴을 찾아내며, 여러분이 요청하지 않아도 백그라운드에서 수정안을 제안합니다.
엔진의 Reviews 탭에서 활성화할 수 있습니다. 그때부터 낮은 점수가 이어지면 조용히 제안이 생성되고, 여러분은 Suggestions 탭에서 이를 확인할 수 있습니다. 알림으로도 전달되므로 놓치지 않습니다.
쏟아내지 않고, 묶어서 제안합니다
자동 생성은 엔진당 대략 10분에 한 번 수준으로 디바운스되므로, 낮은 점수가 한꺼번에 몰려도 제안이 홍수처럼 쏟아지지 않고 잘 묶인 하나의 배치로 생성됩니다. 동일한 제안은 중복 제거되므로 같은 수정안을 두 번 보게 되지 않습니다.
어떤 번역이든 트리거가 될 수 있습니다#
핵심 신호는 번역이 어디서 왔는지가 아니라 검토 점수입니다. 엔진이 synchronous call을 실행했든, async job을 실행했든, 전체 localization pipeline을 통한 작업이었든 결과는 모두 동일한 AI 평가자가 점수화하며, 낮은 점수는 같은 방식으로 제안으로 이어집니다. 즉, 검토가 적용되는 엔진을 통해 더 많은 번역 트래픽이 흐를수록 제안은 실제 운영 환경에서 무엇이 잘못되고 있는지를 더 정확하게 반영하게 됩니다.
원할 때 바로 생성#
다음 낮은 점수를 기다릴 필요는 없습니다. Generate suggestions 버튼을 누르면 같은 분석이 즉시 실행됩니다. 최근 낮은 점수를 받은 AI 평가와 엔진의 현재 구성을 함께 분석하며, auto-suggestions가 켜져 있는지와는 무관합니다. 다른 변경을 마친 뒤 새롭게 점검하고 싶을 때, 또는 제안을 기다리기보다 직접 불러오고 싶을 때 유용합니다.
제안이 바꾸는 것#
모든 제안은 엔진의 세 영역 중 하나를 대상으로 하며, 기존 항목에 대한 추가 또는 업데이트 형태로 제공됩니다.
| 작업 | 적용 시 수행되는 일 |
|---|---|
| 용어집 항목 추가 / 업데이트 | glossary 규칙을 생성하거나 변경합니다. 강제 번역이나 번역 불가로 표시된 용어를 설정합니다. |
| 지침 추가 / 업데이트 | 로캘별 instruction을 생성하거나 변경합니다. |
| 브랜드 보이스 추가 / 업데이트 | 해당 로캘의 브랜드 보이스를 생성하거나 변경합니다. |
각 제안에는 근거가 함께 제공됩니다. 왜 이 수정을 제안하는지에 대한 짧은 설명과, 적용 대상 로캘이 포함됩니다. 불투명한 변경을 무작정 믿으라고 하지 않습니다. 실제로 어떤 변경이 기록되기 전에, 무엇을 하려는지와 왜 그런지를 먼저 읽고 판단할 수 있습니다.
제안은 필요한 부분만 정확히 건드립니다
모델은 엔진 전체를 다시 쓰는 대신, 원자적인 수정만 제안합니다. 예를 들어 용어집 항목 하나, 지침 하나처럼요. 각각은 개별적으로 검토하고 적용할 수 있으므로, 맞는 세 개는 취하고 맞지 않는 하나는 버리면 됩니다.
검토, 적용, Dismiss#
제안은 엔진의 Suggestions 탭에 pending 상태로 표시됩니다. 각 항목에는 제안된 변경, 대상 로캘, 그리고 근거가 담겨 있습니다. 가능한 작업은 두 가지입니다.
Apply
제안된 변경을 엔진에 기록합니다. 실제 용어집 항목, 지침 또는 브랜드 보이스 항목이 생성됩니다. Apply는 제안된 수정안을 그대로 확정 반영하는 작업입니다. 두 번째 AI 호출도 없고, 예상 밖의 결과도 없습니다. 제안은 applied 상태로 표시되며, 변경 사항은 엔진의 다음 번역부터 적용됩니다.
Dismiss
제안을 제외합니다. 제안이 여러분의 제품에 맞지 않을 때 사용하세요. 어떤 모델보다도 여러분이 용어를 더 잘 알고 있습니다. Dismiss해도 엔진은 바뀌지 않습니다.
Apply는 직접 만들었을 때와 같은 종류의 레코드를 기록하므로, 적용된 제안이 나중에 블랙박스가 되지 않습니다. 다른 항목과 마찬가지로 열어보고, 수정하고, 삭제할 수 있는 일반적인 용어집 항목, 지침 또는 브랜드 보이스 항목일 뿐입니다.
Apply해도 다시 번역되지는 않습니다
제안을 적용하면 바뀌는 것은 과거 번역이 아니라 엔진 구성입니다. 이미 번역된 콘텐츠는 다시 번역되기 전까지 기존 결과를 그대로 유지합니다. 개선 효과는 엔진이 다음 번 실행될 때 반영됩니다.
알림#
생성 실행에서 새 제안이 만들어지면 엔진 멤버에게 앱과 이메일로 알림이 전송됩니다. 아무도 열어보지 않은 탭에 개선 사항이 묻혀 있지 않도록 하기 위해서입니다. 플랫폼 전반에서 사용하는 동일한 알림 시스템을 따르므로, 이런 알림을 받고 싶지 않다면 알림 환경설정에서 Engine suggestions generated를 음소거하면 됩니다.
직접 남긴 피드백으로 생성#
모든 문제가 낮은 점수로 드러나는 것은 아닙니다. 때로는 언어 전문가나 지원 티켓이 무엇이 문제인지 아주 분명한 문장으로 알려주기도 합니다. 예를 들어 "독일어 카피가 너무 딱딱합니다", "제품 이름은 번역하지 마세요"처럼요. 이런 텍스트를 그대로 넣으면 Engine Suggestions API를 통해 같은 종류의 제안을 받을 수 있습니다. 흐름은 여기서 보는 것과 동일합니다. 검토하고, 적용하거나, Dismiss하면 됩니다. 달라지는 건 트리거뿐입니다. 검토 점수 대신 여러분이 직접 작성한 피드백이 사용됩니다.
평가자는 측정하고, 제안은 움직입니다#
AI 평가자와 엔진 제안은 하나의 품질 루프를 이루는 두 축입니다. 평가자는 측정합니다. 각 번역을 용어집, 지침, 사용자 지정 기준에 따라 점수화하고, 품질이 어디서 흔들리는지 알려줍니다. 제안은 실행합니다. 그 낮은 점수를 읽고, 점수를 끌어올릴 수 있는 엔진 변경을 제안합니다. 평가자는 문제를 찾고, 제안은 해결책의 초안을 만들며, 최종 결정은 여러분이 내립니다. 이렇게 번역하고, 점수화하고, 제안하고, 적용하는 루프가 완성되면 다음 번역은 더 나아집니다.
