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W29 – falsos positivos na avaliação por IA caíram 59,7%

As avaliações por IA ficaram mais precisas esta semana. No nosso benchmark interno, os falsos positivos caíram 59,7%. Um falso positivo acontece quando uma revisão reprova uma tradução que está correta. Menos falsos positivos significam menos alertas para revisar manualmente e pontuações de revisão mais confiáveis.

Nos bastidores, deixamos as avaliações por IA mais precisas. A principal mudança: quando uma revisão não se aplica a uma determinada string, ela deixa de impactar a pontuação. Antes, um resultado de "não se aplica" podia ser tratado como falha e derrubar a nota, fazendo a tradução parecer pior do que realmente era. Agora, a pontuação reflete apenas as revisões que de fato se aplicam.

O formulário de configuração do avaliador agora exibe instruções de exemplo como texto de placeholder para cada tipo de revisão.

O GitHub App localiza Catálogos de Strings do Xcode#

O GitHub App agora também processa arquivos .xcstrings. Faça commit de um Catálogo de Strings em um repositório conectado, e cada push localiza esse catálogo pelo pipeline do seu engine, da mesma forma que a CLI e Async Localization API.

Também saiu#

  • Caminho do arquivo de origem nos logs de solicitações. Os logs de solicitações das execuções de lingo push agora registram de qual arquivo veio cada solicitação, para que seja possível rastrear uma entrada de log até o arquivo que a gerou.

Corrigido#

  • Os nomes das chaves agora orientam a tradução em arquivos JSON e JSONC. Agora, as traduções usam os nomes reais das chaves como contexto, então uma chave como checkout.error.cardDeclined ajuda a definir o resultado, em vez de o valor ser traduzido apenas com base na sua posição no arquivo. Isso se aplica automaticamente no CLI, no GitHub App e na Async Localization API.
Veronica PrilutskayaVeronica Prilutskaya, CPO e cofundador·Publicado há 3 dias·1 min de leitura