엔진 제안

이미 번역에 사용자 지정 측정 항목을 실행하고 있다면 품질이 떨어지는 순간을 확인할 수 있습니다. 요구 사항이 누락되거나, 격식에 맞는 표현을 쓰지 않거나, 점수가 기준 아래로 떨어질 때 말이죠. 하지만 문제를 발견하는 것과 엔진을 올바르게 수정하는 것은 별개의 일입니다. 기준에 못 미친 평가 결과를 읽고, 공통점을 찾고, 용어집 용어를 고칠지, 규칙을 바꿀지, 브랜드 보이스를 조정할지 결정한 뒤 수정안을 직접 작성해야 합니다. 시간이 걸리는 건 바로 이 두 번째 단계입니다. 그래서 흐지부지 미뤄지다 결국 손대지 못하는 단계이기도 하죠.

엔진 제안이 이 과정을 대신합니다. 평가 결과가 낮게 나오면 Lingo.dev가 결과를 분석하고 패턴을 찾아, 엔진이 적용하는 용어집, 규칙 또는 브랜드 보이스의 정확한 수정안을 근거와 함께 제안합니다. 내용을 검토한 뒤 적용을 클릭하거나 기각하면 됩니다. 낮은 평가 결과가 구체적인 엔진 수정안으로 바뀝니다.

낮은 점수에서 자동으로 생성되는 제안#

제안은 주로 이 방식으로 생성됩니다. 엔진의 번역에 사용자 지정 측정 항목을 실행하면, 해당 항목이 선택한 모든 번역은 이미 직접 정한 기준에 따라 검사되고 있습니다. 실패하거나 점수가 80점 미만인 낮은 평가 결과는 엔진 조정이 필요하다는 신호입니다. 개선 제안을 켜면 Lingo.dev가 이 신호에 따라 움직입니다. 낮은 평가 결과를 분석하고 공통점을 찾아, 따로 요청하지 않아도 백그라운드에서 수정안을 제안합니다.

제안의 근거로 쓰이는 것은 사용자 지정 측정 항목뿐입니다. 기본 제공 검사인 용어집 준수, 규칙 준수, MQM은 엔진 설정에 대한 결과를 알려 주지만, 제안을 생성하거나 제안의 근거로 쓰이지는 않습니다. 과거 번역을 소급 평가한 결과도 마찬가지입니다.

엔진의 평가자 탭에 있는 제안 섹션에서 활성화하세요. 이후부터는 낮은 평가 결과를 바탕으로 제안이 자동 생성되며, 큐의 제안에서 확인할 수 있습니다.

그 아래에는 두 번째 스위치인 묻지 않고 적용이 있습니다. 이 기능을 켜면 제안은 결정을 기다리며 큐에 머무르지 않고 바로 엔진에 반영됩니다. 이 기능은 개선 제안이 켜져 있을 때만 작동하며, 개선 제안을 끄면 이것도 함께 꺼집니다.

어떤 번역이든 트리거가 될 수 있습니다#

신호가 되는 것은 번역의 출처가 아니라 측정 항목의 평가 결과입니다. 엔진이 동기 호출을 실행하든, 비동기 작업을 실행하든, 전체 로컬라이제이션 파이프라인을 통해 작업을 실행하든, 완료된 로컬라이제이션 결과는 동일한 사용자 지정 측정 항목으로 검사됩니다. 낮은 평가 결과도 같은 방식으로 제안의 근거가 됩니다. 따라서 평가를 수행하는 엔진을 거치는 번역량이 많을수록, 제안은 실제 운영 환경에서 발생하는 문제를 더 잘 반영합니다.

사람의 수정도 중요한 신호입니다#

번역을 직접 손봐서 고친 검토자는 이미 엔진이 무엇을 잘못했는지 알려준 셈입니다. 수정 자체가 답이고, 아직 설정에 반영되지 않았을 뿐입니다. 그래서 개선 제안이 켜진 엔진에서 사람이 수정한 작업이 완료되면 Lingo.dev는 그 내용을 엔진이 만든 결과와 비교해, 그 수정이 필요 없었게 만들 규칙을 제안합니다. 앱에서 직접 편집하는 여러분의 팀이든, 외부 공인 번역가든, 멈춘 외부 검토를 이어받은 동료든, 신호는 같고 제안도 같습니다. 검토자가 실제로 바꾼 키만 반영되므로 번역을 있는 그대로 승인해도 비용은 들지 않고, 엔진이 배우는 것도 없습니다.

원할 때 바로 생성#

다음번 낮은 평가 결과가 나올 때까지 기다릴 필요는 없습니다. 대시보드에는 이를 위한 버튼이 없지만, 엔진 제안 API의 POST /engines/:id/suggestions/generate은 개선 제안의 활성화 여부와 관계없이 동일한 분석을 즉시 실행합니다. 최근 사람이 수정한 내용, 사용자 지정 측정 항목의 낮은 평가 결과, 엔진의 현재 설정을 함께 분석합니다. 다른 변경 사항을 적용한 뒤 다시 분석하고 싶을 때, 또는 제안이 생성되기를 기다리지 않고 직접 가져오고 싶을 때 사용하세요.

제안이 바꾸는 것#

모든 제안은 엔진 설정의 세 부분 중 하나를 대상으로 하며, 기존 항목에 대한 추가 또는 업데이트 형태로 제시됩니다:

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.

이 설정은 조직 소유이므로, 제안을 적용하면 다른 엔진에서도 함께 사용하는 컨테이너가 수정될 수 있습니다. 제안에는 대상이 명시되므로 승인하기 전에 변경이 어디까지 반영되는지 미리 확인할 수 있습니다.

검토, 적용, Dismiss#

제안은 큐(/orgs/<org-id>/queue)의 제안에서 pending 형태로 대기합니다. 각 제안에는 변경안, 대상 로캘, 제안 근거와 출처, 적용 위치가 표시됩니다. 출처는 사용자 지정 측정 항목의 낮은 평가 결과, 사람이 수정한 내용, 또는 이 둘 모두입니다. 엔진이 이미 적용 중인 용어집에 내용을 반영하면 용어집에 반영(또는 규칙 세트, 브랜드 보이스), 새로 만들면 용어집 생성(또는 규칙 세트, 브랜드 보이스)으로 표시됩니다. 다음 두 가지 작업을 할 수 있습니다.

적용은 원래 수동으로 만들었을 것과 같은 종류의 레코드를 기록하는 것이므로, 적용된 제안도 이후에는 블랙박스가 아닙니다. 다른 항목과 똑같이 열어 보고, 수정하고, 삭제할 수 있는 일반적인 용어집 용어, 규칙, 또는 브랜드 보이스 텍스트입니다.

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 개선 순환을 이루는 두 축입니다. 평가자는 측정합니다. 각 번역을 용어집, 규칙, 직접 정한 기준에 따라 검사하고 품질이 떨어지는 지점을 알려 줍니다. 제안은 실행합니다. 사용자 지정 측정 항목의 낮은 평가 결과를 분석해 결과를 개선할 엔진 변경안을 제시합니다. 평가자는 문제를 찾고, 제안은 수정안의 초안을 작성하며, 결정은 여러분이 내립니다. 이 두 기능이 함께 번역, 평가, 제안, 적용으로 이어지는 순환을 완성해 다음 번역을 더 좋게 만듭니다.

다음 단계#